データ分析手法一覧と目標に応じた選択方法

データ分析はあらゆる戦略的意思決定の基盤です。ビジネスで明確なデータ戦略を構築し、最適なデータ分析手法を選択し、Pythonデータ分析とAIソリューションを導入する必要があるなら、今すぐ確認しましょう。

I. データ分析とは？基本概念

1.  基本概念

データ分析とは何か？データ分析とは、生データを実用的な情報へと体系的に変換するプロセスであり、企業が情報に基づいた意思決定を行うことを支援します。これは事実を競争優位性へと転換するための基盤です。データ分析手法を習得することは、あらゆる成功するデータ戦略の第一歩です。

2. データ分析の基本ステップ

全てのデータ分析プロセスは5つの基本ステップに従います：

1. データ収集：ソース（CRM、ウェブサイト、Excelデータ分析など）からデータを収集します。
2. 前処理／クリーニング：エラーを除去し、データを標準化します。
3. 統計分析：適切なデータ分析手法を適用します。
4. 可視化：結果を理解しやすいチャートに変換します。
5. 意思決定：データ分析の結果に基づいて行動を起こします。

II. データ分析手法の一覧

データ分析の主要な目的は、「現状の把握」「関係性の究明」「グループ化（分類）」「予測」の4つに大別されます。

1. 現状を把握する手法（要約・比較）

データ全体や部分的な傾向、ばらつきなどを把握する基本的な手法です。

• 記述統計学：平均値、中央値、最頻値、標準偏差、分散、最小値、最大値などを算出してデータの分布や中心傾向を要約します。
• クロス集計：複数の項目（変数）を掛け合わせて集計し、それぞれの関連や内訳を把握します。
• 時系列分析：株価、売上、気温などの時間とともに変化するデータを分析し、傾向、周期性（季節性）、不規則な変動などを把握します（例：移動平均、自己回帰モデル (ARモデル)）。
• T検定・カイ二乗検定・分散分析：2つ以上のグループ間や、理論値との間に統計的に意味のある「差」があるかを検証します。

2. 関係性を究明する手法

データに含まれる変数間の関連性や因果関係を調べる手法です。

• 相関分析：2つの変数間の線形の関係性の強さ（相関係数）を調べます。
• 回帰分析：ある変数（目的変数）が、他の変数（説明変数）によってどの程度説明できるか、またその関係性を数式（回帰モデル）で示します。主に予測にも使われます（例：単回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰分析）。
• 因子分析：多数の変数に共通する**潜在的な要因（因子）**を見つけ出し、変数をより少ない数の因子に集約します。
• 主成分分析 (PCA)：多数の変数が持つ情報をできるだけ失わずに、より少ない**合成変数（主成分）**に要約し、データの次元を削減します。
• アソシエーション分析（バスケット分析）：商品などの項目間の共起性（一緒に購入される、または同時に発生する傾向）を調べます（例：「パンを買う人は牛乳も買う」といったルールを発見）。

3. グループ化・分類する手法

データに含まれる要素（顧客、商品など）を、その特性に基づいて類似のグループに分ける手法です。

• クラスター分析：類似性の高いデータ同士を自動的にグループ化（クラスタリング）します。明確な正解がない非階層的（K-meansなど）と階層的（デンドログラムなど）な手法があります。
• デシル分析：顧客の購入金額などの指標に基づいて、データを10等分（デシル）し、各グループの売上貢献度などを把握します。
• RFM分析：顧客を以下の3つの指標で評価し、優良顧客などを特定します。

  • Recency（最終購入日からの日数）：最近購入しているか

  • Frequency（累計購入回数）：頻繁に購入しているか

  • Monetary（累計購入金額）：多額を購入しているか

• ABC分析：売上などの指標を基に、分析対象（商品など）をA（重要）、B（中程度）、C（一般）の3つのランクに分類します（パレートの法則に基づくことが多い）。

4. 予測する手法

過去のデータや関係性に基づいて、未来の数値や傾向、事象を予測する手法です。

• 回帰分析：上述の通り、数値の予測に利用されます（例：売上予測、株価予測）。
• 決定木分析：データを分類・予測するためのルールを樹木状のモデルとして表現します。分かりやすいルールが得られやすいのが特徴です。
• 機械学習（教師あり学習）：大量のデータからパターンを学習し、分類（例：顧客が離反するかどうか）や回帰（例：住宅価格の予測）を行います（例：ランダムフォレスト、サポートベクターマシン (SVM)）。
• 時系列分析：過去の時系列データに基づき、将来の値を予測します（例：ARIMAモデル、指数平滑法）。

どの手法を選択するかは、**「何を明らかにしたいのか」**という分析の目的に大きく依存します。

詳細なご相談は、Data Impactまでお問い合わせください。

III. データ分析手法の適用と選択

適切なデータ分析手法を選択するには、単に手法の一覧を知っているだけでは不十分です。以下の2つの重要な要素を考慮する必要があります：ビジネス目標（どのような質問に答える必要があるか？）と技術的要件（どのツールで実現できるか？）。

企業が最適なデータ分析手法を選択するための意思決定フレームワークは以下の通りです：

1. ビジネス質問軸に基づく分析

データ分析手法は常にビジネス上の質問によって導かれるべきです。

 

2.ツールの複雑度軸に沿った分析

問題の複雑度によって、必要なツールの種類と専門知識のレベルが決まります。データ分析手法に不適切なツールを選択すると、リソースの浪費につながります。

 

3. 変革戦略とData Impact

多くの企業はExcel（基本）データ分析レベルから始まります。予測分析や処方的分析レベルに到達するには、Pythonデータ分析やAIといったツールへの移行に向けた明確なロードマップが必要です。

データインパクトは、企業がこの技術的障壁を克服するお手伝いをする専門家です。上記のデータ分析手法リストから適切な手法の選定を支援し、システムをゼロから設計（データウェアハウス、データレイク）し、Pythonデータ分析とAIモデルを導入することで、投資が真のビジネス価値をもたらすことを保証します。

データ分析手法のリストを定義し、適切な手法を選択することは極めて重要な戦略です。Excelデータ分析を始めたばかりの場合でも、Pythonデータ分析とAIの導入準備が整っている場合でも、各データ分析手法は独自の価値をもたらします。

明確なデータ戦略の構築、最適なデータ分析手法の選定、Pythonデータ分析・AIソリューションの導入が必要な企業様には、Data Impactが伴走いたします。