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ビジネスで用いるデータ分析の手法13選｜ビジネスにおける重要性
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ビジネスで用いるデータ分析の手法13選｜ビジネスにおける重要性
記載されている内容は2021年08月25日時点のものです。現在の情報と異なる可能性がありますので、ご了承ください。
また、記事に記載されている情報は自己責任でご活用いただき、本記事の内容に関する事項については、専門家等に相談するようにしてください。
初回公開日：2021年08月25日
更新日：2024年06月18日
データ分析とは？
データ分析とは、多くの雑多なデータの中から目的とする情報を抽出することです。
近年では、ネットワークを通じてあらゆるデータにアクセスできるようになっていますが、データは単に収集しただけでは、さまざまなものが混ざり合った状態になっており、そのまま活用できるわけではありません。
そのため、データ分析によってデータを整理、分析することでビジネスに活用できる形にする必要があります。
ビジネスにおけるデータ分析とは？
近年ではこれまで蓄積してきたデータを分析することで、自社のビジネスに活用する企業も多くなってきています。また、データ分析を専門的に行なう職業として「データサイエンティスト」と呼ばれる人々も登場するようになってきました。
データサイエンティストはデータ分析によって得られた知見をもとに、自社のビジネス上の課題解決や戦略立案などを行なっています。
ビジネスで用いるデータ分析の手法13選
データ分析には多くの手法が存在しているため、目的に合わせて適切な手法を用いることが重要になります。ここではビジネスで用いるデータ分析の手法13選を紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください。
1：因子分析
因子分析は、複数の要因に影響を与える共通因子を抽出するデータ分析手法です。共通因子とは、複数の変数に対して共通性のある因子を指します。
共通因子を原因としてさまざまな独自因子が発生しているため、共通因子を発見することによって新しい潜在的な因子を発見することが可能になります。また、多くの場合、因子分析やブランドイメージを把握するための手法として用いられます。
2：主成分分析
主成分分析とは、さまざまな要因がある状態で似た要因を主成分に集約させることにより、要因を減らしてデータ分析を行ないやすくする手法です。そのため、主成分分析は他のデータ分析を行なう前に、分析しやすいように行なわれています。
主成分分析を行なうことで大まかなデータの特徴を掴みやすくできますが、一方で個々の情報の一部を切り捨てなければいけないというデメリットも存在しています。
3：決定木分析
決定木分析とは、1つの原因をもとに「～だとしたらどうなるか」という仮説を繰り返すことで、何通りもの予測を行なうデータ分析手法です。仮説を繰り返すことによって経過が樹木のように枝分かれてしていくことから、決定木分析と呼ばれています。
決定木分析では分岐によってさまざまな要因を整理したり、分析したりすることができます。また、マーケティングだけでなくリスクマネジメントにも利用されています。
4：線形回帰分析
線形回帰分析は、既知の変数によって連続変数の値を推定するデータ分析手法です。変数が1つだけの場合は「単回帰分析」、変数が2種類以上ある場合は「重回帰分析」と呼ばれています。
単回帰分析はシンプルですが精度が高くなりにくいため、ビジネスで線形回帰分析を利用する場合は重回帰分析を行なうのが一般的です。
5：ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析は、質問に対する回答を「YES」または「NO」で集計し、事象が発生する確率を予測する手法です。そのため、「YES」もしくは「NO」で明確な定義ができるものを予測するのに適した手法となっています。
たとえばロジスティック回帰分析では、キャンペーンを実施した際に、顧客データから商品を購入してくれる確率を予測することができます。また、ロジスティック回帰分析を行なうことでマーケティング効果が高くなる特徴を分析し、キャンペーンの効果を上げることもできます。
6：クロス集計分析
クロス集計はさまざまなデータ分析手法の中でも基本的な手法となります。クロス集計は収集したデータを年齢や性別、職業や住んでいる地域といった属性別に集計するもので、2つ以上の属性の相関関係の分析や属性ごとのトレンドの分析などに適しています。
また、クロス集計はExcelを使って分析もできるため、はじめてデータ分析を行なう方にも適した手法だと言えます。
7：クラスター分析
クラスター分析とは、さまざまな性質が混ざっている中から対象を類似性によってグループに分類し、属性を分析する手法です。このようにグループ化することを「クラスタリング」と言い、作成されたグループは「クラスター」と言います。
クラスター分析を行なう場合は、対象をどのような要因によって分類するのかがポイントになります。また、クラスター分析はセグメント分析やブランディングなどに用いられます。
8：ABC分析
ABC分析は売り上げを分析する際に用いられるデータ分析手法です。ABC分析は、品目に対して売上金額や販売数量といった重視する指標、累計値、合計の中での累計値の割合、割合に基づいたランク付けを行なうというものです。
ABC分析を行なうことで品目の中での売れ筋やそうでない商品を判断できるようになるため、ランクAの売れ筋商品は在庫を増やし、ランクCの商品の在庫は最小限に抑えるといった在庫管理ができるようになります。
9：アソシエーション分析
アソシエーション分析はマーケットバスケット分析とも呼ばれる分析手法で、購入かごに入っているものを推測するような分析手法です。ビッグデータを分析することで、商品やサービスの関連性を見つけ出すことができます。
また、ECサイトで同時に購入されるケースの多い商品や、実店舗とECサイトにおける購買行動の違いなどを分析することもできます。
10：独立性の検定
独立性の検定は、2つもしくは2つ以上の数字の差は偶然なのか否かを判別するデータ分析手法です。独立性の検定は「カイ二乗検定」とも呼ばれるもので、たまたま発生した差なのか、一般化できるものなのかを判別したい際に用いられます。
また、独立性の検定は、購入した人や店舗に来店した人といったカウントデータを扱う際に用いられます。
11：バスケット分析
バスケット分析は、前述したアソシエーション分析と同じ購入かごの中身を推測するデータ分析手法のことです。主に、何と何が同時に発生しやすいかを分析するもので「ビールを買う人はおむつも一緒に購入している」といったデータ例をよく耳にする方もいるでしょう。
バスケット分析では、一般的に「支持度」「確信度」「リフト」という3つの指標を使用した、アルゴリズムで組み合わせを抽出します。
12：グレイモデル
グレイモデルは過去のデータをもとに、それに続く数値を予測していくデータ分析手法です。グレイモデルでは明白なデータと不明なデータをもとに、今後のデータを予測していきます。
また、グレイモデルでは明白なデータを白色、不明なものを黒色、曖昧な状態を灰色で定義していくことからグレイモデルと呼ばれています。
13：軽量時系列分析
軽量時系列分析は時系列で表示されるデータの内部構造を分析するデータ分析手法です。株価やネットショップの売り上げといった時系列データの間にある関係性を明らかにし、仮説や理論などを検証する目的で用いられます。
たとえば、変動する株価の流れを分析して、今後どのように変動するのかを予測することで、効率的に株取引で利益を出すことができるようになります。
ビジネスにおけるデータ分析の重要性
近年ではデータサイエンティストなどのデータ分析を専門に行う職業が登場しているなど、ビジネスにおけるデータ分析が注目されています。
ここでは、ビジネスにおけるデータ分析の重要性について解説していきます。
データの利用価値が変化している
さまざまなデータが入り混じったビッグデータの中から有益な情報を抽出し、これまでにない新しい知見を得ることはビジネスチャンスにも繋がります。しかし膨大な量のデータが扱えるようになったこともあり、個々のデータの利用価値自体は以前よりも小さくなってきています。
そのため、ビジネスにおいて、精度の高いデータ分析によって利用価値が高い情報を抽出することが非常に重要になってきています。
データ分析には会社を変える力がある
データ分析をすることで、企業が抱えている問題や課題を洗い出したり、データの裏付けをもって正しい意思決定を行なえるなど狙いは様々ですが、データ分析を単なる数字遊びにするのではなく、実際に使用できるレベルの結果を得ることが大切です。
目的に応じてさまざまなデータ分析手法の中から最適な手法を選び、データ分析を行なうことで、はじめて会社を変える力が発揮できるようになるでしょう。
ビジネスにおけるデータ分析の注意点
ビジネスにデータ分析を用いる場合、目的もなくデータ分析を行なっても成果を得ることはできないでしょう。それでは、データ分析を行なう場合はどのような点に気を付ければ良いのでしょうか。
ここではビジネスにおけるデータ分析の注意点を紹介していきますので、参考にしてみてください。
明確な目的をもつ
データ分析を行なう際には、具体的にどのような課題解決をしたいのかといった明確な目的をもって行なうようにしましょう。目的をもってデータ分析を行ない、施策を実行すれば、どのような効果があったのかを検証し、改善していくこともできます。
また、PDCAサイクルを回していくことで、より効果的な施策を実行できるようになるでしょう。
データ分析はあくまで施策を考える手段
ビジネスにおけるデータ分析は、あくまで事実として存在しているデータを施策に活かすための手段です。そのため、データ分析を行なって結果を導き出すことを目的とするのではなく、導き出された結果をもとに、ビジネスを改善させるための施策を立案することが重要です。
ビジネスにおけるデータ分析についての理解を深めよう！
近年ではデータ分析を行なうことで、マーケティング活動などのビジネスに利用している企業も多くあります。
ぜひ本記事で紹介したデータ分析の概要やビジネスで用いるデータ分析の手法、ビジネスにおけるデータ分析の重要性などを参考にビジネスに活かしてみましょう。
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