2025年に最も人気のあるデータ分析手法10選！

最近、ビジネスにおいてデータ分析の重要性がますます高まっています。データ分析手法は数え切れないほど存在しますが、効果的に行うためには、解決したい問題に基づいてデータ分析の目的を明確にし、適切な手法を選択することが重要です。

この記事では、一般的なデータ分析手法の一部について、その目的と重要性、使用するデータの具体的な種類、および実践的な手順を説明します。 

I. データ分析とは？ 

データ分析とは、データ収集、処理、クリーニング、変換、解釈を通じて、価値ある情報を抽出するプロセスです。これにより、意思決定を支援し、業務パフォーマンスの向上を実現します。データ分析はデジタル変革の主要な柱の一つであり、予測、業務最適化、サービスパーソナライゼーション、ビジネス戦略の策定など、多様なアプリケーションの基盤を成しています。 

データ分析は、もはやアナリストやデータエンジニアだけの仕事ではなく、マーケティング、財務、オペレーション、カスタマーケア、医療など、あらゆる分野で重要なスキルとしてますます重要性を増しています。データ分析手法は、 raw data を有用な情報に変換し、顧客行動、オペレーションのパフォーマンス、市場動向など、多くの要因に関する洞察を提供します。 

II. データの種類 

近年、データやデジタル技術を活用しない伝統的なビジネスから、それらを活用するビジネスへの急速なパラダイムシフトが起きています。データとデジタル技術を活用したビジネスモデルの変革は「DX」（デジタルトランスフォーメーション）と呼ばれ、DXは競争優位性を確立するために不可欠なものとなっています。

データ分析手法を適用する前に、一般的なデータの種類を理解することが重要です。なぜなら、各データの種類は異なるツールや手法に適しているからです： 

III. データ分析手法10選 

データが戦略的資源としてますます重要になる中、適切なデータ分析手法を選択し適用することは、企業の競争力を左右します。以下は、多くの分野で高く評価されているデータ分析手法10選のリストです： 

1. 記述的分析IV. 適切なデータ分析ツールの選択方法 

これはすべてのデータ分析手法の基盤です。記述的分析は、過去のデータを要約してパターン、傾向、パフォーマンス指標を特定します。この分析は「何が起こったのか？」という質問に答え、経営陣やマネージャーが現在の業務状態を理解するための概要を提供します。企業は、これらの洞察を明確に伝えるために、ダッシュボード、チャート、要約統計などをよく利用します。 

2. 断的分析

データ分析手法のうち、診断分析は「なぜ」という原因を特定することに焦点を当てます。記述分析で明らかになった異常、変動、または予期せぬ傾向を深く掘り下げます。原因と結果の関係を特定することで、組織は症状の管理ではなく、問題の根本原因に対処できます。この手法は、品質管理、財務監査、顧客行動分析において特に有用です。 

3. 予測分析

予測分析は、最も先進的なデータ分析手法の一つです。統計モデル、機械学習、過去のデータを活用し、将来のトレンド、リスク、または機会を予測します。この手法は、「何が起こりそうか？」という質問に答えます。小売業者は需要を予測するために予測分析を活用し、金融機関は信用リスク評価に利用しています。 

4. ベンチマーク

ベンチマーキングは、組織のパフォーマンスを業界の基準や競合他社と比較するデータ分析手法です。これにより、改善すべき点、ベストプラクティス、および潜在的な改善点を特定することが可能です。例えば、製造業では生産効率をベンチマークすることが多く、サービス業では顧客満足度スコアを比較することが一般的です。 

5. 回帰分析

このデータ分析手法は、従属変数と独立変数との間の関係を分析します。回帰分析は、結果を予測し、パフォーマンスに最も大きな影響を与える要因を特定することができます。例えば、マーケティングチームは、広告費、季節性、価格設定が販売量にどのように影響するかを回帰分析を用いて判断することができます。 

6. クラスター分析

クラスター分析は、類似性に基づいてデータポイントをクラスターに分類する手法で、セグメンテーションに強力なデータ分析手法です。企業はこれを利用して、顧客セグメント、製品グループ、地理的パターンを特定します。各クラスターに最適な戦略を適用することで、企業はマーケティングやオペレーションの関連性と効率性を向上させることができます。 

7. 相関分析

統計的なデータ分析手法として、相関分析は変数間の関係の強さと方向性を測定します。因果関係を暗示するものではありませんが、さらに調査すべき重要な関連性を浮き彫りにします。例えば、顧客エンゲージメントとリピート購入の強い相関関係を特定することは、ロイヤルティプログラムの開発に役立ちます。 

8. 時系列分析

時系列分析は、特定の時間間隔で収集または記録されたデータポイントを分析します。このデータ分析手法は、トレンド、季節パターン、周期的な行動の特定に不可欠です。株式市場の予測、エネルギー需要の予測、販売トレンド分析などが一般的な応用例です。  

9. センチメント分析

このデータ分析手法は、自然言語処理（NLP）を用いて顧客の意見、フィードバック、またはソーシャルメディアの投稿を評価します。センチメント分析は、表現された感情がポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルかを判断し、企業にブランド認知や世論に関するリアルタイムの洞察を提供します。 

10. ビッグデータ分析

ビッグデータ分析は、大規模で複雑なデータセットを処理するために、強力な計算能力と専門ツールを活用する高度なデータ分析手法です。記述的、予測的、診断的な他のデータ分析手法を組み合わせることで、深い多角的な洞察を抽出します。医療、EC、金融などの業界は、意思決定の最適化や大規模な隠れたパターンの発見にビッグデータ分析を依存しています。 

すべての状況に適用できる「最適な」データ分析手法は存在しません。多くの組織は、複数のデータ分析手法を組み合わせて、データに関するより包括的で実践的な理解を構築しています。最適な結果を得るためには、ビジネス目標、データの種類、利用可能なリソースに基づいて、適切な手法を選択することが重要です。

各データ分析手法向けの推奨ツール一覧: 

ツールの選択は、データ分析方法だけでなく、分析チームの資源、予算、スキルにも依存します。企業は、コスト、スケーラビリティ、ユーザーフレンドリーさを考慮する必要があります。 

V. データ分析に特化した企業のご紹介 

Data Impactは、ベトナムで最先端のデータ分析手法を実施する専門チームです。データ、AI、システム、デジタル変革コンサルティングの分野で豊富な経験を持つ専門家チームを擁しています。多様なデータソースからのデータ処理と、Azure、Power BI、Pythonなどの先進ツールの活用により、お客様を支援します： 

Data Impactでは、データ分析手法を適用するだけでなく、顧客がデータを理解し、活用し、最大の価値を引き出すお手伝いをしています。 

適切なデータ分析手法を適用することは、企業が情報の価値を最大化し、正確な意思決定を行い、競争優位性を強化するのに役立ちます。各データ分析手法は独自の視点を提供し、適切に組み合わせることで、より優れた分析力を生み出します。経験と最新のツールを活かし、Data Impactは顧客がすべてのデータ分析手法を効果的に活用し、データを持続可能なビジネス優位性に変換する支援を提供します。