フリーランス求人を探すデータ分析とは？目的やメリット、具体的な方法を解説
近年、データ分析は重要性が高まっています。なぜならビジネスにおいて市場や顧客ニーズを調査し、方針や戦略の意思決定に欠かすことができないからです。
しかし、やみくもにデータ分析をしても成果が得られないと、ビジネスにおけるデータ分析の意味がなくなってしまいます。
この記事では、あらゆるビジネスにおいて、業務の効率化や生産性・売り上げの向上や他社との差別化を図るなど、成果を得るために必要なポイントとなる具体的なデータ分析の方法をデータ分析の目的やメリットを含め解説します。
目次
データ分析とは？
データ分析とは、収集した大量のデータの整理・加工・取捨選択を経て、意思決定を支援することを指します。
適切なデータ分析は、数値に基づいて行うため合理的な意思決定が可能です。また、今まで見落としていた問題点や課題に気づくチャンスにも繋がります。
データ分析によって得られた知見は、ビジネスの変革に繋げることが可能です。収集し蓄積されたデータから顧客特性を区分・区分けといった意味があるセグメンテーションし数値化して、客観的な判断ができるようになり、顧客の情報をさらに理解を深めたうえで市場や競合を分析していくことができ、他社との差別化を図ることも可能になります。
事象を把握し問題を解決する手段のひとつであり、それを実現するための手段としてデータ分析の重要性が高まっています。
データ分析の目的
収集したデータをもとに的確な情報を捉え、戦略を検討・実行することで自社の問題を効果的に解決するのがデータ分析の目的です。データ分析をすることによって、問題発生から問題解決までスピードを高めて効率的な問題解決が望めます。
また、データ分析の目的は事象を把握するための手段に過ぎないため、目的が明確でなければ、業績向上などの成果を期待することはできません。 また、数値に表すことができる売り上げなどの改善には効果的ですが、チームのシンクロ率など数値に表にくい問題には適していません。
データ活用との違い
データ分析とデータ活用は、そもそも目的が違います。データ分析は収集したデータをもとに的確な情報を捉えることを目的としています。
一方、データ活用は分析したデータを用いて業務の効率化や生産性・売り上げ向上など、データをビジネスに役立てることを目的に行われます。
しかし、データ分析とデータ活用は目的こそ違いますが、密接なつながりがあります。あらゆる手法を用いてデータを細かく分析し、そのデータを活用することで、業務の効率化や生産性・売り上げの向上などに役立てることができます。
データ解析との違い
データ解析の目的は、なぜそのデータなのかを細かく切り分けて原因を探ることです。様々な種類のデータの膨大な量を収集し、加工して集計しやすい形式に変換をし、さらに図形化することで今まで見落としていた知見に気付くことが期待できます。
このことからも、データ分析は事象を把握する手段なのに対して、データ解析は分析した結果から課題解決や問題解決に向けた戦略を立案するまでのプロセスのことをいいます。
データ分析の重要性が高まっている背景
適切なデータ（数字）にもとづき、適切な意思決定をするに当たり、データ分析の需要性が高まっています。その背景には、多様化に対応しなければ他社との差別化が測れないなどの課題があります。その理由を、細分化して解説します。
扱うデータの急増
データ分析の重要性が高まっている背景のひとつには、扱うデータの急増があります。その理由は、多くのデータの中から有用な情報をピックアップをし分析することで、数値に基づく合理的な意思決定が望めるからです。
原因は色々と考えられますが、システムの高性能化やアナログ・データではなくデジタル・データによる科学や工学、生産工程のデータの急増が後押ししていると考えられます。
ビジネスのプロセスと成果を向上させるためにデータ分析を用いることを考え、分析に適した形のデータに変えることにより、さらに多くのデータを生み出し、データが急増の原因となっています。
データを扱うコンピュータ処理能力の向上
現代ではデータを扱うコンピュータ処理能力の向上により、誰にでも簡単にデータを活用することができるようになり、データ分析の需要が高まっていることが背景にあると考えられます。
また、インターネットが普及しWeb上のユーザーが増え、ビックデータを蓄積しやすくなったことも要因のひとつです。
ビジネスにおける競争の激化
ビジネスにおける競争の激化は、私たちの身近な背景にあります。私たちが普段なに気なく選択をし購入した商品も、企業は他社との差別化を図ったり、ユーザーのニーズを深く理解するためにデータ分析をしています。
企業が、顧客のニーズを深く理解をするためにさまざまなデータ収集をし、分析して市場に商品やサービスが出回っています。それを私たち顧客が購入したり、サービスを受けたりしています。
企業は私たちに商品やサービスを提供するために、他社との差別化を図るためデータ分析を重要視しています。
顧客の価値観の多様化
重要な顧客価値とは商品やサービスに対して顧客が支払うコストに見合ったり、またはそれ以上を超えると感じる価値観のことです。
金銭的なことはもちろん、時間的なコスト以上の価値があると顧客が感じることで企業の成績向上が期待できます。
顧客価値は顧客の置かれている状況によって変化するため、顧客価値観が多様化すると考えられます。
データ分析を行うメリットとは
データ分析を行うことによって、企業の総合的な業績向上が期待できます。 データ（数字）に基づいているため、信憑性の高い予測結果が期待できます。
しっかりと事象を把握し、さまざまなデータから的確な情報を捉え的確な意思決定をし、自社の課題を効率的かつ効果的に解決できるようになります。
データに基づいた効果的な意思決定
課題や問題を解決するためには的確な意思決定が求められ、なおかつスピードが求められます。そのためデータ分析の重要性が問われます。
データに基づいた効果的な意思決定こそが、企業の抱える問題や課題などをスピード解決することができます。
市場や顧客の行動の理解
デジタル化が進んでいる現代では、時代とともに市場や顧客の価値観が変化するなかで、顧客が求めている商品やサービスを常に提供していくことは困難です。
年齢・性別・家族構成や購買履歴などのデータを整理分析すると、商品・サービスの認知から購買後の顧客のロイヤルティプログラムを作成することができます。
ビジネスにおいて市場や顧客ニーズを調査することは、方針や戦略の意思決定に欠かすことができません。
データ分析が目的ではなく、市場や顧客の行動を理解するために可視化するための大事な手段です。
効率向上やコスト削減
企業にとって、市場や顧客を理解しサービスの向上や売り上げを上げることは、顧客に満足してもらうために最も重要ですが、企業にとって利益を生み出すためにコスト削減も大切なことです。
データ（数字）をもとに、コストを可視化していくことで所属部署や個人がコスト削減を心がけ、具体的なアプローチや行動に繋がります。
また、効率向上も同じように必要で効率向上を実現することで、おのずとコスト削減が期待できます。
イノベーションの促進
イノベーションとは革新や刷新などを意味し、ビジネスにおけるイノベーションとは簡単にいうと、今までにないサービスや、まだ存在していない新製品・新商品などを生み出すことです。
データ分析のメリットとして、イノベーションの促進は信憑性の高い意思決定ができます。 なぜなら、市場や顧客の行動を理解し、なにを求められているのかを分析しイノベーションに活かすことで、企業の総合的な業績向上となるからです。
データ分析の方法とは
データ分析の方法は数多くあります。目的によって、適切な方法を用いることが大切です。
データ分析の目的を設定
データ分析をする上で最も重要なことは、目的を明確に設定することです。目的が曖昧なままデータ分析を進めてしまうと、分析作業自体が適切な意思決定ができないものを算出してしまいます。
新規顧客を獲得して売り上げを伸ばしたいなど、業績向上となるような明確な目的を設定をすることが大切です。
効果的なアプローチをするためにも自社の事象を把握し、抱えている課題を明確にし目的の設定をしてからデータ分析をします。
データ分析手法の決定する
データ分析手法には数多くありますが、場面に応じた手法を用いてデータ分析を行います。
下記は主な８つの方法です。
- クロス集計
- クラスター分析
- 決定木分析
- ロジスティック回帰分析
- アソシエーション分析
- 因子分析
- 時系列分析
- ABC分析
1.クロス集計
商品購入歴を年代ごとに分析したいなどの場合はクロス集計分析が適しています。
2.クラスター分析
顧客の嗜好や行動パターンをグループに分け、それぞれのグループの特徴を分析したい場合はクラスター分析が適しています。
3.決定木分析
ある商品の最も売れやすいターゲットを細かく分析したい場合は、決定木分析が適しています。決定木分析は、クロス集計を繰り返していくつかの要因から、より強い要因を把握することができます。
例えば、商品がどこの地域に住む、30代独身女性に売れやすいという細かいところまでターゲットを絞ることができます。
4,ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析とは、収集した膨大な情報から異なる情報の関係性を比べて分析していく集計方法です。
例えば、複数の価格帯や色、実店舗やインターネットなどの店舗などの要素から最も商品を購入する可能性が高い要素を分析するシステムです。
また、マーケティング以外にも日常生活を見たときに気になる病気、気象観測などさまざまな場面で利用されています。
5.アソシエーション分析
アソシエーション分析とは、顧客のデータを集計しデータの相互関係を割り出していきます。 その結果、データ単体では見つけることができなかった法則を発見できます。
例えば顧客が購入した商品をデータ保存して、同時にその顧客が購入する他の商品をデータ分析することにより、2つの商品の相互関係が把握できます。
ECサイトでネット購入する際に、この商品を購入した人はこちらの商品もというシステムがアソシエーション分析を用いたものです。
6.因子分析
因子分析とは、多数の変数を少数の潜在変数に要約してまとめる手法でデータ分析を行います。
例えば、サービスのユーザー評価から契約に至った評価要因を把握して、競合他社と自社サービスの評価の違いから、ユーザーの意識や行動、志向性の違いが自社への影響度が明確になります。
7.時系列分析
時系列分析とは、時系列に沿ったデータをもとに、下記の要素に統計的な手法で分解します。
- 長期的な変動要素
- 周期的な変動要素
- 不規則的な変動要素
これらの要素を分解して、店舗売上や株価、気温・降水量やWebサイトへのアクセス数などの将来の値を予測していきます。
8.ABC分析
ABC分析とは、主に在庫管理に用いられる分析手法です。 複数の商品に対して需要度や優先度となる評価軸を決めていくため、重点分析とも呼ばれています。
評価軸とは下記の通りです。
- A：重要度大（在庫を常に切らさないように発注）
- B：重要度中（在庫切れ時に発注）
- C：重要度小（在庫切れになってから発注）
データ分析の手法は数多く存在するので、分析の目的に応じて、適切な分析手法を決定します。
参考：https://www.dga.co.jp/column/20221102-01/
データ収集と分析
データ分析の最も重要な目的は、情報量が多く信頼性が高いデータを収集し、分析を行うことです。そうしたすべての情報が揃ったらデータの分析を行います。
スピーディに戦略の立案や意思決定を行えるように、分析したデータを使いやすく加工して自社のデータとして蓄積します。別の分析に使用したい場合に、分析結果を蓄積することで効率良くデータを確認できます。
データ分析結果の評価・改善
分析結果に基づく方針や戦略の効果があったかを評価します。
たとえばキャンペーン企画によって新規顧客獲得が増加した場合に、重要業績評価指標（KPI）をもとにキャンペーンを継続するか判断するといった評価をします。
評価した上で気づいた改善点が判明した場合は、再度データ分析を行いマネジメントの質を向上させるためPDCAを循環させながら継続的に改善していきます。
意思決定や戦略立案に活用
適切なデータ分析をすることによって、経験や勘などではない数値に基づいた合理的な意思決定ができます。
また、今まで見落としていた問題点や課題に気づくチャンスを広げ、信憑性の高い戦略立案が期待できます。
データ分析をする際の注意点
データ分析をする際の注意点が2つあります。
下記の2つの注意点を参考にして、業績向上が期待できるデータ分析を行います。
- データ分析だけを目的としない
- データ分析ツールを活用して作業の効率化する
よりよい分析をするために、参考にしていただけたら幸いです。
データ分析だけを目的としない
データ分析は、ビジネスの目的を達成するための重要なプロセスです。
自社の課題・問題解決に向けて、データの収集方法や分析方法を評価・改善していき、継続的に方針や戦略の意思決定をしていくことこそ成功への道に繋がります。
データ分析を行う際は、自社のビジョンにどのように貢献するかを踏まえて、適切な意思決定をすることが重要です。
データ分析ツールを活用して作業の効率化する
専用の分析ツールを活用することで、作業の効率化が図れます。
データ分析は、収集したデータの整理・加工・取捨選択を経て分析するため、複数の工程があり、膨大な時間がかかり難易度も高くなります。
しかし、データ分析ツールを活用することによって手作業で行う工程をオートコントロール化でき、効率的に大量のデータを処理・分析が可能です。
データ分析をする際に押さえるべきポイント
データ分析をする際に押さえるポイントは下記の5つです。
- 目的におおじた必要なデータを把握する
- ツールを利用して分析を効率化
- 施策に落とし込んでデータを活用する
- 仮説立てとアクションを設定してから分析する
- セキュリティ対策を行う
目的に応じた必要なデータを把握する
目的に応じたデータを把握することは、データ分析する上で最も重要なプロセスです。 把握不足で的外れなデータを収集してしまっては、データ分析自体が無駄になります。
ツールを利用して分析を効率化
データ分析をする際のデータの量は膨大です。 そのため、適切なツールを利用して効率向上を図ります。
施策に落とし込んでデータを活用する
データ分析をして、実際に施策に落とし込んでデータを活用します。 分析して実際に活用できるのか評価します。
評価した上でデータ分析の改善点はないのか、さらなる課題の抽出が必要なのかなど確認します。
仮説立てとアクションを設定してから分析する
仮説立てとアクションを設定してから分析することも大切なポイントです。 仮説を立てとアクションを設定することで、オペレーションが明確になるためです。
セキュリティ対策を行う
セキュリティ対策を行うことも忘れてはいけません。
収集したデータやデータ分析の結果などが外部から不正なアクセスなどにより、パソコンがウイルスに感染し、大切なデータが壊れたりなどが考えられます。
データ分析を行うための、あらゆるデータを守るためにもセキュリティ対策は怠ってはいけません。
データ分析が楽になるツール
データ分析が楽になるツールをまとめました。
BIツール
BIツールは、企業がもつさまざまなデータを経営に活かすために必要とされるツールです。
BIツールを活用するメリットは、勘や経験ではない確かなデータ（数字）に基づいて経営を改善することが可能です。その他、データ収集や分析にかかる時間と手間を削減し、データを可視化することができます。
また、可視化することで現状把握がしやすくなり、スピーディーに方針や戦略の意思決定が可能になります。
データ分析ツール
データ分析の作業効率化をして、優れた精度の高い分析結果を提供するものです。 データ分析ツールには、企業のスピーディーな意思決定ができるメリットがあります。
クラウドプラットフォーム
クラウドプラットフォームとは、私たちの身近なサービスではiCloudなどアプリケーションの実行やデータ保存ができる基盤をWEB上で展開しているものを指します。
クラウドプラットフォームは消費するクラウドソースの料金のみで済みます。そのため、大幅なコスト削減につながるメリットがあります。
さらには、卓越したパフォーマンスの実現として、必要なすべてのコンピューティング能力とクラウドストレージにオンデマンドでアクセスできます。
まとめ
いかがでしたでしょうか？
データ分析とは、簡単にいうと収集した大量のデータを整理・加工・取捨選択をして意思決定を支援するプロセスのことです。
数値に基づく合理的な意思決定が可能なため、今まで気付かなかった問題点や課題に気づくことができます。データ分析の手法もさまざまですので、目的を明確にして目的に合った手法で行うことが大切です。
データ分析をする上での注意点として重要なのが、データ分析だけを目的にしないということです。データ分析は、自社の課題・問題解決に向けて、継続的に方針や戦略の意思決定をするためのプロセスです。 自社のビジョンにどのように貢献するかを踏まえて、適切なデータ分析を行うことが重要です。
勘や経験などではなく、データ（数値）に基づいた意思決定が、多様化する顧客の価値観に対応しコスト以上の価値を感じるマーケティングに繋ぐことができます。
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