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【初心者向け】データ分析とは？代表的な分析手法を簡単解説！
「自社にたまるデータの活用を行いたいが、データ分析がよく分からない」
「運営するWEBサイトの顧客を増やしたいのでデータ分析について知りたい」
この記事を読んでいる方はこんな悩みを抱えているのではないでしょうか。
近年はデータ活用に注目が起きています。しかしどんなデータをどのように活用したらいいのかが分からない方も多いと思いますので、この記事ではデータ分析初心者にデータ分析とは何か、手法の種類についてご紹介します。
データ分析とは
データ分析は、膨大なデータの中からビジネスにおける目標のために役立つ情報を収集するために使われます。今までの過去のデータから様々な傾向を明らかにするだけでなく、未来に起きるかもしれないことへの根拠の確定にも役立てることが可能です。
取引先の業種や取り扱うサービス、何のために使用、購入したのかなど、明確にわかるデータとそこから想像できることを明らかにすることで今後どうしたらより多くの人に使用、購入してもらえるのかなどが分かります。
データ分析手法
データ分析の手法は数多くあり、分析したいデータの種類やデータの活用用途などで分析方法も変わってきます。社内のデータを活用したいのか、顧客のデータを活用したいかなどです。どんな分析をしていけばいいのか判断できるように、分析手法について簡単に説明します。
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、データの中からサービスや商品の関係性を明らかにするための手法で、マーケティングの際によく使用されます。例えば「商品Aと商品Bは一緒に買われることが多い」という分析結果を見つけることで、店舗であれば並べる商品の棚の位置を決める基準になったり、サイトでは「あなたへのおすすめ商品」といった表示をしてプロモーションにつなげることができます。
クロス集計
クロス集計は分析手法の中でも基本的なもので、アンケートなどから性別や年齢、職業、地域などのデータを集計する手法です。例えばある地域の店舗では商品Cがよく売れるが、別の地域では商品Dのほうが売上が高いという傾向から顧客ニーズを把握することです。クロス集計は複数の属性との相互関係やトレンドを分析することができるため、マーケティング以外でもさまざまな用途で使われます。
決定木分析
決定木分析は特定の原因があったときに、「○○が起きたらどうなるか」という仮説を繰り返して予測を立てる分析方法です。マーケティングでのターゲットの絞り込みやリスクマネジメントに使われます。たくさんの予測を立てるため樹木状になることから決定木分析と呼ばれます。
クラスター分析
クラスター分析のクラスター（Cluster）は「集団」を意味し、混じりあうデータの中から類似しているものをグループに分けて分析する手法です。クロス集計と似ているように思えますが、クロス集計は明確な属性（年齢や地域など）で分けられ、クラスター分析では類似点で分類するためユーザーのセグメント分析などで使われます。
ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析とは、発生した事象に対して「はい」か「いいえ」で集計する方法です。特定の属性の商品やサービスの購入率を分析する際に使われ、医療の場の病気の発症率や、購買における年代別での購入確率などに使用されます。
主成分分析
主成分分析は、少し異なるが似ているものを1つに集約することで分析をしやすくする手法です。分析には多くの情報があるほうが詳細にデータ分析を行うことができますが、反対に多すぎても集計が大変となってしまいます。主成分分析ではデータの取り扱いを簡単にすることができますが、一部集約したデータの特性が切り捨てられてしまうという難点がありますので、使用の場合は注意が必要です。
ABC分析
ABC分析は重点分析とも呼ばれ、売上や顧客、在庫など要素の重要度別にABCにレベルを分けることで分析を行う手法です。物流会社や販売促進などでよく使われ、どの商品が主流なのかそうでないのかを把握することで在庫管理を最適にする目的があります。
結局どの分析手法を使えばいいの？
分析手法は数多くあり、プロのマーケターでない限りどの手法がベストであるか判断することは難しいでしょう。分析初心者はまずBIツールの導入を考えてみてください。用途によって数多くのBIツールが用意されています。
BIツールについて知りたい方は下記の記事をご参照ください。分析初心者の方に向けてBIツールについて記載した記事で、よく使用されるBIツールもご紹介しています。
まとめ
この記事では下記について記載しました。
- データ分析とは
- データ分析手法
データ活用は今後ますます活発化してくると思われます。データを活用していきたいと考えている方の助力になれば幸いです。