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データ分析の基本概念とは？目的を明確にするための手順を解説！
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データ分析の基本概念とは？目的を明確にするための手順を解説！
記載されている内容は2021年10月28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10月28日
更新日：2022年03月01日
データ分析の基本概念とは
データ分析の基本概念とは「目的を明確にすること」です。データ分析を行う場合、まずは「データ分析によって何をしたいのか」を明確に決めることが重要になります。
目的が明確化されていないと、データ分析を行うために何をすれば良いのかわからなくなってしまいます。しかし実際には、目的が明確化されていないことによってデータ分析が上手くいかないケースも多いです。
データ分析を活用する3つのメリット
近年では多くの企業がビッグデータを分析して自社のマーケティング活動に活かしています。それでは、データ分析を自社のビジネスに活用することには具体的にどのようなメリットがあるのでしょうか。
ここではデータ分析を活用する3つのメリット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：より質の高い施策を立案しやすくなる
データ分析では事実に基づいた情報を収集し、分析することになります。そのため、データ分析を活用することによって客観的で質の高い施策が立案しやすくなるというメリットがあります。
一方、経験や勘などに任せた戦略や施策では、成果にもムラが発生しやすいです。また、ビジネスにおける意思決定は判断力の速さも重要になりますが、勘に任せて素早い決断を行ってしまうと、のちのちトラブルに発展してしまい、ビジネスの勢いを失わせてしまうリスクもあります。
2：現状を視覚的に把握できる
ビジネスを成功させるためには、まずは現状の把握が必要不可欠です。データ分析を活用することにより、現状を視覚的に把握できるようになるというメリットがあります。
収集した現状のデータを分析し、レポートを生成すれば、一目で現状がどのようになっているのかわかるレベルで可視化することが可能です。また、客観的なデータを可視化することにより、社内での意思統一を促進することも可能になるでしょう。
3：成果を分析するための判断基準になる
データ分析を活用すれば、実施したマーケティング施策の成果を分析するための判断基準になるというメリットがあります。明確な判断基準があれば、施策の効果を測って振り返りを行うことも簡単になります。
データ分析結果を参考に立案された施策を実施し、その結果をデータ分析によって振り返りを行い、改善した施策をまた実施するというPDCAサイクルを回していくことも可能です。
データ分析の基本概念が重要な3つの理由
ここまで紹介したとおり、データ分析を行う上で「目的の明確化」という基本概念は必須の概念になります。それでは、どのような理由からデータ分析の基本概念が重要になるのでしょうか。
ここではデータ分析の基本概念が重要な3つの理由を紹介していきます。
1：データ分析の手段を目的化しないようにするため
目的を明確化することにより、データ分析を行うこと自体が目的化することを避けられるようになります。最初にどのような目的でデータ分析を行うのかを決めておけば、目的に合わせてデータ分析の手段を決定していくことができるでしょう。
一方で、目的を明確化していないと、データ分析者は何をすれば良いのかわからないまま使えるデータを使って作業を行うことになります。そのため、データ分析を行うことや、データ分析によってレポートを作ることが目的になってしまうリスクがあります。
2：1つのチームとして強みを活かしながらデータ分析を進めるため
データ分析の目的を明確化することで、複数のチームが1つのチームとしてそれぞれのスキルを活かし、データ分析を行えるようになります。たとえば、企業にはデータ分析を行うマーケティングチームや営業チームなどさまざまなチームが存在しています。
データ分析を行う上で同じ明確な目的を持っていれば、異なる専門性を持つチーム同士がお互いに弱点をカバーし、強みを生かしながら分析していくことも可能です。
データ分析業務を丸投げしない
データ分析業務を直接行わない人の場合、自分はデータ分析には関係ないと思うでしょう。しかしデータ分析者であっても、一人でデータ分析の目的の設定からデータ分析作業、結果をもとにした戦略の立案まで行うのは作業負荷が大きいです。
そのため、データ分析をチームで行う場合は、自分はデータ分析を行わないからといって他のチームや個人にデータ分析業務を丸投げするようなことがないようにしましょう。
全ての人がデータ分析に関わっていることを意識する
データ分析の目的設定などからすべて丸投げにしてしまうと、作業負荷が掛かりすぎてしまい、有用な結果が出せないというケースになりかねません。そのため、すべての人がデータ分析に関わっていることを意識することが重要です。
データ分析にはデータ分析に関わる専門家だけでなく、すべての人が協力してデータ分析を行うという意識を持つことが大切です。そして、それぞれが専門性を生かしてデータ分析を進めていきましょう。
3：分析結果を上手く活用しやすくするため
データ分析の目的を明確化することで、データ分析結果を上手くビジネスに活用しやすくなります。データ分析を行うことの最終的な目的は、ビジネスに活用することで自社の課題を解決したり、利益を最大化したりすることです。
最初にデータ分析の目的を明確にすれば、データ分析の結果をもとに具体的なアクションへ移すことも可能になるでしょう。実際に、データ分析から得たインサイトを活かして行動した企業は大きく成長しているという場合もあります。
データ分析の基本となる目的を明確にするための7つの手順
実際にデータ分析を行う場合、最初のステップとして目的を明確化することが重要になります。目的の明確化が上手くできるかどうかによって、データ分析の結果も大きく変わってきます。
それでは、目的の明確化はどのようにして行えば良いのでしょうか。ここではデータ分析の基本となる目的を明確にするための7つの手順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：達成したい目的を決定する
まずは達成したい目標を設定しましょう。目的を決定する場合は、組織として求めていることや今答えが欲しいことといった業務で優先度の高い内容を特定することを意識しましょう。
また、目的はこの後のステップで精度を上げていくため、この時点では詳細に決定する必要はありません。
2：質問を設定する
前のフェーズで決定した目的を達成するための答えを出すためには、データ分析によって答えを出せる質問を設定する必要があります。質問の内容は、回答するのが難しい内容や回答が曖昧になるような内容は避けるようにしましょう。
質問の内容は、分析の目的に対する答えを出せるように上手く落とし込むことが重要です。また、質問には複数の選択肢から1つの選択肢を選ぶ複数形式と、YesかNoで回答するYesもしくはNo形式の2種類があります。
複数形式の場合
複数形式とは、複数の選択肢の中から1つの選択肢を選ぶ質問です。たとえば、「もっとも売り上げのある商品はどれか」「次に力を入れるべき商品はどれか」といった質問が例として挙げられます。
YesもしくはNo形式の場合
YesもしくはNo形式とは、回答を「Yes」か「No」で答えられる質問です。たとえば、「先月の目標は達成できたかどうか」「今回実施したキャンペーンは成功したかどうか」といった質問が例として挙げられます。
3：質問に対する数字と判断の基準を設定する
質問を設定することによってデータ分析を行う目的に対する回答が出せるようになりましたが、必ずしも回答できる形になるわけではありません。そのため、質問に対する定義を明確にしていきましょう。
質問を明確にする上で重要になるのが、分析をする際に取り扱う「数値」と、質問に対する答えを出させるための前提条件である「判断基準」です。また、質問を明確に定義するためには数値と判断基準をセットで考える必要があります。
たとえば、数値は「売り上げ」や「利益」、判断基準は「前年度よりも売り上げが15％以上アップしていればプラス評価」といった内容とセットで設定することになります。
4：データを使って答えを出す
データ分析によってデータから答えを出しましょう。そのためには、分析を行うデータを決定する必要があります。
たとえば、自社のトップの営業担当者と普通の営業担当者とでは、顧客数に差がある営業フェーズはどの部分かといった内容を分析したい場合、数値を見るデータの切り口として「部門別」「日別」「商品別」数値としては「売り上げ」「利益」「顧客数」などがポイントです。
5：質問の答えを可視化する
データ自体は単なる数値でしかないため、グラフにして可視化していきましょう。
前述の営業担当者の中でトップの営業担当者と普通の営業担当者を比較する場合は、「問い合わせ数」「アポ獲得数」「デモ実施数」「クロージング数」「成約数」などによってそれぞれ色の違う棒グラフで表すと見やすくなるでしょう。
このように可視化することによって一目で違いがわかりやすくなり、周りの人に説明できるようになります。
6：目的達成のための計画を策定する
データ分析は目的を達成するための手段であることから、目的達成のための計画を策定していきましょう。データ分析によって得られた答えをもとに、分析を行います。
前述のトップ営業担当者と普通の営業担当者とで顧客数に差がでている営業フェーズを調べたい場合、棒グラフにした各フェーズを見ればどこで顧客数に差が発生しているのかわかるでしょう。
たとえば「デモの出来に違いがあり、普通の営業担当者は顧客へのプレゼンが上手くできていない」といった仮説を立てることができれば、プレゼンの指導をするなどの計画を策定することができるでしょう。
7：繰り返す
これらのステップは一度行えば終了というわけではありません。達成したい目的自体が変わったり、数値が変わったりすることもあるため、何度も繰り返すことが重要になります。
ここまでの工程を何度も繰り返すことによって、より自社の目的達成のために効果的な計画を策定していくことができるようになるでしょう。
データ分析の基本となる8つの手法
データ分析を行う場合、さまざまな分析手法を使用して分析を行うことになります。それでは、実際にデータ分析を行う際に用いられる手法にはどのような種類があるのでしょうか。
ここではデータ分析の基本となる8つの手法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：ロジスティック回帰分析の特徴
ロジスティック回帰分析とは、質問に対する答えを「YES」または「NO」の2種類のデータを集計することにより、事象の発生確率を予測する方法です。ロジスティック回帰分析では答えは確率になるため、結果は0～1の間の数値になります。
また、ロジスティック回帰分析は顧客の商品購入率の予測やキャンペーンへの反応などを予測するために用いられます。
2：クロス集計分析の特徴
クロス集計分析は2種類以上の項目の相関性を分析する方法です。分析手法の中でも基本的なデータ分析方法となっており、Excelの標準機能として搭載されているため、データ分析初心者でもExcelで簡単に利用することができます。
クロス集計分析はアンケートの回答の集計や販売予測などに用いられる分析手法となっています。
3：クラスター分析の特徴
クラスター分析はさまざまな性質のデータが混ざっている中で、類似性の高いデータをグルーピングすることによってグループごとの特徴を分析する方法です。クラスター分析によってグルーピングされたグループのことをクラスターと呼びます。
また、クラスター分析は「階層クラスター分析」と「非階層クラスター分析」の2種類に分けることができます。
4：決定木分析の特徴
決定木分析とは、1つの原因から「もしも～だったらどうなるか」というさまざまな仮説を繰り返すことによって、何通りもの予測を行う方法です。仮説を繰り返すことによってデータが分割され、ツリー上のモデル図になることから決定木分析と呼ばれています。
決定木分析は自社製品の購入見込みや満足度の高い顧客の属性の把握やリスクマネジメントなどに用いられる手法となっています。
5：アソシエーション分析の特徴
アソシエーション分析とは、複数の事象が同時に発生している際に共起性のある項目を分析することで隠れた関連性を発見する方法です。
アソシエーション分析は「マーケットバスケット分析」と呼ばれることもあり、「商品Aを購入しているユーザーは商品Bも購入する」といった傾向を把握することができます。
そのため、アソシエーション分析はECサイトのレコメンドシステムなどにも利用されています。
6：テキストマイニング分析の特徴
テキストマイニング分析とは、大量のテキストデータから有益な情報を取り出す方法です。テキストデータは数値に表すことができない定性データの代表的なもので、テキストマイニングは定性データの中から付加価値が高い情報を収集できる手法となっています。
テキストマイニング分析はコールセンターでのお客様とのやりとりやアンケートの自由記述文などのテキストデータを分析する際に用いられています。
7：多変量解析の特徴
多変量解析とは、さまざまな分析方法を使用して多数の変数に関するデータをもとに、変数間の相互関連を分析する方法の総称です。そのため、多変量解析は特定の分析手法の名前ではありません。
多変量解析には重回帰分析や主成分分析、先に紹介したクラスター分析なども含まれています。
8：ABC分析の特徴
ABC分析とは、商品を売上やコスト、在庫といった指標の大きい順番にA、B、Cでランク付けし、重要度が高いものを分類、管理するために用いられる分析方法です。
ABC分析は「売上の80％は全体の20％の商品により生み出される」というパレートの法則に基づいたフレームワークであり、売れ筋商品の特定や在庫管理などに用いられます。
データ分析を活用すべき3つのシーン
データ分析は近年多くの企業がビジネスに取り入れており、データ分析時代のハードルも下がってきています。ここでは最後にデータ分析の活用をおすすめする3つのシーンを紹介しますので、参考にしてみてください。
1：未来の動向を予測したいとき
未来の動向を予測したい場合には、「決定木分析」や「多変量解析」などのデータ分析を活用すると良いでしょう。決定木分析を活用することで、自社商品の購入見込みの高い顧客や満足度の高い顧客の特徴を分析することができます。
また、多変量解析では複数の変数をもとにデータの相関関係を分析することができます。
2：施策案に行き詰まったとき
施策案に行き詰まった場合には、「クラスター分析」や「アソシエーション分析」、「ABC分析」などのデータ分析を活用すると良いでしょう。
これらの分析方法を利用することで、膨大なデータを類似しているデータごとにグループ分けして整理したり、同時に購入される確率の高い商品同士を把握したり、重要度の高い商品を抽出したりすることができます。
3：市場や顧客について知りたいとき
市場や顧客について知りたい場合には、「テキストマイニング」や「クロス集計」などのデータ分析を活用すると良いでしょう。市場調査の際にはアンケート調査を用いるケースが多いため、テキストマイニングは役に立つでしょう。
また、クロス集計を活用すれば、顧客の年齢や職業、購入金額などの要素によって属性別のトレンドを把握できるようになります。
データ分析の基本を理解しよう
データ分析を行う場合はデータ分析の基本概念を理解することが重要です。
ぜひ本記事で紹介したデータ分析の基本概念や基本概念が重要な理由、データ分析の基本となる目的を明確にするための手順などを参考に、データ分析の基本概念を理解した上で自社のビジネスにデータ分析を活用してみてはいかがでしょうか。
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