データ分析、データベース

データ分析のフローとは?分析手法や効率的な手順を紹介

DXに向けた取り組みが社会的な注目度を増している中、データ分析に積極的に取り組む企業は増えつつあります。効率的にデータ分析を行うには、どのような手順で進めればよいのでしょうか。本記事ではデータ分析の効率的な手順や、代表的な分析手法などについて解説します。

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【最新版】データ分析が重要視されている背景

そもそもデータ分析とは、様々なデータに基づいて、過去や現在に起きている事象の特徴や傾向、因果関係などを明らかにしたり、将来に起こるであろうシナリオを予測したりする作業のことです。昨今のICT技術の飛躍的発展により、データ分析に活用できるデータ量や分析精度は大きく向上しました。企業は、実店舗、Eコマース、SNSなど様々なチャネルから多種多様なビックデータを取得してデータ分析を行うことで、事業に役立てられます。

例えば、商品やサービスの売上データを分析して最適な在庫管理を実施したり、過去の類似事業のデータを参考に、新しい事業の必要予算や売上高を予測したりといったことに活用されます。とりわけ、今日では価値観の多様化やICTの発展に伴って顧客の嗜好や行動が複雑化したことから、顧客分析の重要性がますます増しています。いまや多くの企業が購買履歴などの顧客データを分析し、顧客ニーズを正確に把握することに日々取り組んでいるのです。

また、日本では近年、政府が国を挙げてDXや働き方改革を推進していることでもデータ活用の注目度が高まっています。この傾向は新型コロナウイルスの世界的パンデミックによってさらに加速しており、いかにしてICTやデータ活用をするかが、企業の命運を分けるまでになっています。

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効率的なデータ分析を実施するフロー

データ分析を効率的に実施するための手順を着実にやり遂げていくことで、データ分析の精度も大きく変わってきます。

フロー1.ゴール設定

データ分析において最初に着手すべきなのは、データ分析のゴール設定を行うことです。自社の課題が何で、それをデータ分析によってどのように解決したいのか目標を明確にすることで、その後の計画や収集するデータなど、必要な要素を明らかにできます。この段階で大事なのは、目標を達成したかどうかを後から客観的かつ正確に効果測定を行える目標を設定することです。例えば、在庫管理の最適化を目標に掲げるなら、「廃棄率を~%下げる」など、数値目標を設定しましょう。

フロー2.データ分析の計画立案

目標を設定できたら、今度はそれが達成できるようにデータ分析の計画を立案します。この段階においては、目標を達成するためにはどのような手法のデータ分析が有効か、データ分析で有意義な結果を出すにはどのような数値データが必要かなどを検討します。それと同時に、データ分析やその後のデータ活用のためには、どの部門との連携が必要かも計画し、情報共有を図っていくことが大事です。

フロー3.データ分析に必要な要素の収集

続いては、前項の計画に基づいて、データ分析に必要な要素データを収集していきます。データの収集方法は、「自社のデータベースから取得する」「アンケートを取る」「外部のデータ会社から購入する」「ツールを使ってSNSの『いいね』数を調べる」など様々な可能性が考えられます。データ収集に当たっては、どのような種類のデータを収集するかはもちろん、どこから、どの時期のデータを収集するかといった見極めが非常に重要です。

フロー4.分析するためのデータクレンジング

収集データは、形式がばらばらだったり不純物がまじっていたりするため、そのままデータ分析できるとは限りません。そこでこの段階においては、収集データをグラフにしたり、統計分析を行ったりできるように、データ加工(データクレンジング)をしていきます。データ加工には煩雑な手間が必要ですが、ここで手を抜いてしまうと、最終的な分析結果に誤りや不整合などが生じてきてしまいます。そのため、データ加工においては、注意深さと根気強さの両方が必要です。

フロー5.結果よりインサイトを見つける

データ加工が終わったら、いよいよデータ分析です。といっても、データ分析自体はExcelやBIなどのITツールを用いれば自動的に分析結果を返してくれ、様々なチャートで自在に視覚化できます。その作業自体は簡単です。むしろ重要なのは、その分析結果を解釈し、いかにビジネスに役立つ情報(インサイト)を抽出するかです。データ分析は手段であって目的ではありません。データの分析結果から課題を発見し、実際の事業に落とし込める施策等を洗い出して実施し、最初に設定した目標を達成できるようにPDCAを回転させていくことが重要です。

【5選】利用シーンが多いデータ分析手法

データ分析と一言で言っても、その手法には様々な種類があり強みも異なります。以下では、利用シーンが多い代表的なデータ分析手法を紹介します。

クラスター分析

クラスターとは集団という意味です。クラスター分析とは多種多様なデータの中から類似の性質を持ったデータ群を割り出して集団を作り、それらをグループ分けする分析手法です。例えば、ある商品の顧客層の属性(男女別や年齢、居住区域など)やその分布を把握したりするために活用されます。この分析手法は、顧客の購買傾向から商品のポジショニングを確認したり、One to Oneマーケティングに活用したり、クラスターごとにテーラーメードのメール配信を行う、といった利用が考えられます。クラスター分析はあくまでもデータをグループ分けするまでが仕事なので、そこからさらに分析を深めるために、他の分析手法と組み合わせるのもおすすめです。

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、データ間に存在する隠れた関係や傾向性を明らかにするための分析手法です。アソシエーション分析の有名な事例としては、「夕方にビールを買う人はおむつも買う傾向がある」というアメリカの逸話があります。この事例の真偽は明らかではありませんが、2つの対象間の隠れた関係を明らかにすることで、商品配置の最適化など様々な施策に活用できます。

クロス集計分析

クロス集計分析とは、主にアンケートの回答結果をより深く理解するために利用される初歩的な分析手法です。例えば、消費者アンケートにおいて、「あなたは男性ですか/女性ですか」という質問項目と「あなたはこの商品が気に入りましたか/気に入りませんでしたか」という別の質問項目を組み合わせ、「男性のうち、~%はこの商品を気に入った」というように、回答結果の内訳を属性ごとに分けて深堀りすることができます。この結果を用いて年齢や男女別、地域別などの属性における新商品の反応を確認したり、商品の品揃えに生かしたりといった利用法があります。

バスケット分析

バスケット分析は、アソシエーション分析の派生的な分析手法です。基本的な構造はアソシエーション分析と同様ですが、「バスケット(買い物かご)」という名に示されるように、顧客が同時購入しやすい商品の分析に特化した手法です。例えば、ECサイトにおける「この商品を購入した人は、こちらも購入しています」というレコメンド機能はバスケット分析の手法によるものです。

ABC分析

ABC分析とは、特定の対象について、その重要度や優先順位をランク分けするために活用される分析手法です。例えば、どの顧客に集中的にアプローチしたらよいか調べるために、自社の顧客を購買単価や頻度、取引期間などの指標に基づいてランク分けし、営業やマーケティングのリソースを最適配分するために活用できます。あるいは、どの商品の売上比が高いか可視化し、在庫管理を最適化するために利用したりもできます。

理想的なデータの加工、 活用プロセスを実現するマイクロソフトのサービス

データ分析においては、より正確なデータ分析を行うためにもデータ加工の精度を高めることが非常に重要です。しかも往々にしてこれが一番大変な作業と言えます。Microsoft社のサービス紹介には理想的なデータ加工を実現する、データ分析やデータ活用を行うためのガイドラインが記載されています。より効果的なデータ活用を行うために、ぜひご覧ください。

まとめ

データ分析を効率的に進めるには、達成したい目標やそれを実現するための計画をまず策定し、それに沿ってデータ収集、データ加工、データ分析のフローを進めることが大事です。効果的なデータ活用を推進するための基盤を構築するには、Microsoft Azureの導入がおすすめです。本記事を参考に、ぜひデータ活用を推進してください。

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