データ分析とは？具体的な手法や基本ステップを解説

近年、DXやデータドリブン経営などの推進により、企業経営においてデータ分析は欠かせないものとなってきました。しかし基本を知らないままデータ分析を行うと、効果的なデータ活用が実現できないといったことも起こり得ます。
そこで本コラムではデータ分析を実施する上での基本ステップを解説いたします。また業務効率化に役立つ分析ツールも近年増えてきておりますので、その概要も併せてご紹介いたします。

データ分析とは

データ分析とは、収集したデータを整理・解析し、有益な情報を抽出するプロセスです。これにより、将来予測がし易くなり、意思決定の質を向上させることが可能になります。データ分析は、ビジネス、科学、政府など多岐にわたる分野で利用されます。
具体的な手法として、統計解析、データマイニング、機械学習などがあります。統計解析では、データの分布や相関関係を明らかにします。データマイニングは、大量のデータからパターンやトレンドを見つけ出す技術です。機械学習は、データから学習して予測モデルを構築する手法です。これらの手法を組み合わせることで、データから得られる洞察を最大化し、業務効率の向上や新たなビジネスチャンスの発見につなげることができます。データの収集から解析、結果の解釈まで、一連のプロセスがデータ分析の重要な要素です。

＞【コラム】身近なデータで始められる！データ活用がもたらすメリットとは

部門別データ分析事例

企業においては、様々な部門でデータ分析が必要とされています。以下に一例をご紹介します。

1.マーケティング部門

・顧客セグメンテーション
顧客データを分析して、異なるセグメントに分類し、ターゲットマーケティングを行う。

・キャンペーン効果分析
マーケティングキャンペーンの効果を測定し、ROI（投資利益率）を評価する。

・ソーシャルメディア分析
ソーシャルメディア上でのブランドの評判やトレンドを分析する。

2.営業部門

・売上予測
過去の販売データを基に、将来の売上を予測し、在庫管理やリソース配分を最適化する。

・顧客分析
顧客の購買履歴や行動を分析し、クロスセルやアップセルの機会を特定する。

・パイプライン分析
営業プロセス全体を分析し、ボトルネックや改善点を特定する。

3.人事部門

・従業員エンゲージメント分析
従業員の満足度やエンゲージメントを測定し、離職率を予測・低減する。

・採用分析
採用プロセスの効率を分析し、適切な人材を迅速に採用するための戦略を立てる。

・パフォーマンス評価
従業員のパフォーマンスデータを分析し、育成や報酬の最適化を図る。

4.財務部門

・予算管理と予測
財務データを分析して、予算の策定やキャッシュフローの予測を行う。

・コスト分析
コスト構造を分析し、コスト削減の機会を特定する。

・リスク分析
金融リスクや市場リスクを分析し、リスク管理戦略を策定する。

5. 製造部門

・品質管理分析
生産データを分析し、品質問題を特定し、改善策を講じる。

・生産効率分析
生産プロセスを分析し、効率化のためのボトルネックを特定する。

・在庫管理
在庫データを分析して、適正在庫レベルを維持するための予測を行う。

データ分析のメリット

データ分析は、現代のビジネスや科学、医療、政府など多岐にわたる分野で重要な役割を果たしています。そのメリットは多岐にわたり、以下のようなポイントが挙げられます。

1意思決定の質の向上

膨大なデータからパターンやトレンドを見つけ出すことで、直感や経験だけに頼らない、科学的根拠に基づいた判断と意思決定が可能になります。これにより、リスクを減少させ、成功の確率を高めることができます。

2業務効率の向上

業務プロセスやサプライチェーン、マーケティングキャンペーンなどの最適化が可能となり、リソースの無駄を削減することができます。例えば、製造業では生産ラインのデータを分析することで、ボトルネックの特定や機械のメンテナンス時期の予測が可能になります。

3顧客理解の深化

顧客の購買履歴や行動データを分析することで、個々の属性・ニーズ・嗜好等を把握し、パーソナライズされたサービスや製品を提供することができます。これにより、顧客満足度の向上やロイヤルティの強化が期待できます。

4新たなビジネス機会の発見

市場のトレンドや競合他社の動向をリアルタイムで把握することで、新しい市場への参入や製品開発のタイミングを見極めることが可能です。これにより、競争優位性を確保し、持続的な成長を実現することができます。

5リスク管理

金融機関では信用リスクの評価や不正取引の検出、保険業界ではリスクの予測と価格設定など、様々なリスクを事前に察知し、適切な対応策を講じることができます。

以上のように、データ分析は多くの分野でその価値を発揮し、組織のパフォーマンス向上や新たな価値創造に寄与します。データを活用した戦略的なアプローチは、現代社会において不可欠な要素となっています。

データ分析を行う前に知っておきたいこと

社内のあらゆるデータを用いて、営業分析や顧客分析、売上分析などを行い、商品開発や経営判断に活用するといったシーンは数多く訪れます。その際に必ず実施することとなるのが、データ分析という工程です。

データ分析を行う前に、まずデータ分析の全体の流れを知っておきましょう。

よくあるのが、社内に散在しているデータのうち、使えそうなものだけ使い、手当たり次第に分析し、後からまとめて結論を得るという方法です。しかしそれではデータの粒度揃えや加工に手間取ったり、最終的に精度の高いデータ分析結果が得られなかったりと、良いことは何もありません。
基本的なステップを踏むことで、データ分析の精度を高めることができます。

データの活用は基本的に、「データの収集」→「蓄積」→「抽出」→「加工」→「可視化」→「分析」→「意思決定」というプロセスを辿って行います。
今回は特に「分析」の項目に焦点をあてて、基本ステップをご紹介します。

＞【コラム】生産性分析とは？対象から指標、計算式、便利なツールまで一挙解説！
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データ分析の基本ステップ

データ分析は以下のように段階を踏んで実施します。

1データ分析の目的を明確にする

これから行うデータ分析の目的を改めて確認します。まず何を実現したいのか考え、分析する理由を明確にします。データ分析を行う具体的な数値と期間を設定し、実現したいゴールを掲げます。
例えば、ここ一か月の売上が落ちているという現状を分析し、本来の事業計画の数値目標を達成できるようにします。
スピードが求められると特に目的を軽視してしまいがちですが、目的がずれてしまうと目標の達成が遠回りになってしまうケースが多いです。また、データ分析そのものが目的になってしまうと、本来の目的である「事業計画の数値目標を達成」する事から視点がズレ、本来必要な数値を出せなくなる場合があります。
目的（KGI）に基づく目標値（KPI）を定めることで、最適なデータ分析が行えます。

2仮説を立てる

目的が明確になったら課題解決のための仮説を立てます。仮説は課題との因果関係があるものを抽出しますが、データ分析はここであらかじめ立てた課題を検証するために行います。
例えば、売上が低迷しているのであれば、その理由として、物価上昇や季節要因、競合製品の台頭など、問題の原因として考えられることをリサーチします。その中から、優先順位をつけることで、優先度の高い項目から仮設を立て、検証する「課題」を決めていきます。

3分析の計画をまとめる

データ分析の目標と仮説をもとに、データ分析の計画を立てます。スケジュールはもちろんのこと、その仮説を検証するためには、どのようなデータを用いて、どのような手法で分析していくのかを整理します。計画を綿密に行うことは、データ分析の成果を出すためには非常に重要な工程です。

4データを収集する

計画に沿って、分析を行っていきます。まず必要なデータを収集します。すでに社内にあるデータや新規で取得するべきデータがあれば収集していきます。
このとき、できるだけ細分化したデータ単位で取り扱うことが重要です。例えば、売上データ一つとってもその種類は膨大にあります。売上高、顧客単価、商品単価、顧客数（新規顧客数、リピーター数）、顧客獲得経路、顧客層ごとの購入頻度などです。それらのデータをそれぞれ取得していきます。また市場調査データなどの外部調査データがあると、外部の環境要因も分析に盛り込むことができます。

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5データを整理・処理・加工する

集めたデータを、分析ができるように整理し、必要に応じて処理・加工を行います。分析する際にノイズとなるデータの除去や、データ分析に適した形式に統一する等がこの工程に含まれます。

このときに重要なのが、見やすく可視化することです。それぞれのデータを、数値的なデータからグラフ化するなどしてパッと見て分かるようにすることで、関連性の把握や現状を明確に理解できるようになり、分析がしやすくなります。データを可視化することで、新たな仮説が浮かび上がってくることもあります。

＞【コラム】データ可視化の基本ステップ
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6分析する

収集したデータがそれぞれ、分析できる状態になったら、分析を行っていきます。適した分析手法は検証したい仮説に応じて変わります。計画通りに実施しましょう。
分析そのものは専門的な知見が必要になることもありますが、社内に専門家が不在でも、BIツールなどの分析ツールを利用して自動化することが可能です。

＞【コラム】ExcelとBIツール、何が違う？～データ分析にBIツールを使うメリット～

7結論を出し、意思決定や次の行動につなげる

分析結果と仮説とを比べ、結果と仮説が異なればまた新たな仮説を立て、分析を行っていく必要があるでしょう。データ分析の末、結論が出れば、目標（KGI）の達成に向けた施策も自ずと見えてくるものです。分析結果から、今後の施策実施への意思決定や、商品開発に活かしていきます。

代表的なデータ分析手法

1記述統計（Descriptive Statistics）

記述統計は、データの基本的な特徴を要約し、理解するための手法です。これには、平均値、中央値、標準偏差、分散、最頻値などが含まれます。これらの統計量を用いることで、データの全体像を把握しやすくなります。

2探索的データ解析（Exploratory Data Analysis, EDA）

EDAはデータのパターンや異常値、関係性を視覚化する手法です。グラフやプロット（ヒストグラム、散布図、箱ひげ図など）を用いてデータの傾向や分布を視覚的に確認します。これにより、潜在的な問題や興味深いパターンを発見することができます。

3回帰分析（Regression Analysis）

回帰分析は、変数間の関係性をモデル化する手法です。例えば、売上と広告費、気温とアイスクリームの売上などの関係を明らかにするために用いられます。最も基本的なものとしては、単回帰分析や重回帰分析があります。

4分類（Classification）

分類は、データを特定のカテゴリに分ける手法です。例えば、顧客が購入するかどうかを予測する、メールがスパムかどうかを判定するなどの用途があります。代表的なアルゴリズムには、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン（SVM）、決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなどがあります。

5クラスタリング（Clustering）

クラスタリングは、データを自然なグループに分ける手法です。顧客セグメンテーションや市場分析などでよく使われます。代表的なアルゴリズムには、K-meansクラスタリング、階層型クラスタリング、DBSCANなどがあります。

6時系列解析（Time Series Analysis）

時系列解析は、時間の経過とともに変化するデータを分析する手法です。売上予測、需要予測、株価予測などで用いられます。代表的なモデルには、ARIMAモデル、SARIMAモデル、LSTM（長短期記憶）ネットワークなどがあります。

7アソシエーション分析（Association Analysis）

アソシエーション分析は、大量のデータの中からアイテム間の関連性を見つける手法です。マーケットバスケット分析（例えば、ある商品を購入した顧客が他の商品も購入する傾向があるかどうか）でよく使われます。代表的なアルゴリズムには、AprioriアルゴリズムやFP-Growthがあります。

これらの手法は、それぞれ異なる目的やデータの性質に応じて使い分けられます。企業がデータ分析を行う際には、適切な手法を選択し、正確なインサイトを得ることが重要です。

データ分析に必要なシステム・ツール

データ分析は、ツールを用いるとより効率的かつスピーディーに行えます。データ分析に利用できる主なツールをご紹介します。

◆データ分析基盤

データ分析基盤とは、多種多様で膨大なデータの収集、蓄積、加工、分析といった作業を一貫して行ない、データを効率的に活用できるよう統合するシステムです。また、データ分析基盤によっては、データ加工の専門知識がなくとも、容易にデータ加工を実施することが可能です。
データ分析基盤は、データ集計やレポーティング、さらにはAIの一部である機械学習にも応用され、市場の分析やニーズの把握など、ビジネスを有利に進めるうえで必要不可欠な技術となっています。

＞ データ分析基盤を構築するうえで知っておきたい4つのポイント
＞ データ分析基盤の例「LaKeel Data Insight」

◆その他のデータ分析ツール

・ETLツール
ETLとは、「Extract（抽出）・Transform（変換）・Load（格納）」の頭文字を取った言葉です。この「抽出→変換→格納」のプロセスは、データ統合のプロセスです。社内にあるデータベースやシステムからデータを抽出し、扱いやすい形式に変換して、DWH（データウェアハウス）というデータを格納する倉庫のようなシステムへ書き出します。
ETLを利用することで、専門知識を有するデータの変換・加工が誰でも容易に自動的に実施でき、抽出のプロセスでDWHに書き出しやすいデータ形式へ変換することができます。

・DWH
DWHとは「Data Ware House（データウェアハウス）」を指し、ETLによって書き出されたデータを格納しておくためのデータベースです。ただのデータベースと異なる点は、データ分析に特化しているという点です。
例えば、DWHではデータ分析にすぐに取りかかれるように、データを格納する際にも、時系列に沿って、テーマごとに分解され、整理された状態で格納されます。また常に蓄積され続けていきます。
DWHによって整えられたデータを蓄積しておくことにより、データ分析がより効率的に実施できるようになるでしょう。

・BIツール
BIツールとは「Business Intelligence（ビジネスインテリジェンス）」を実施するためのシステムです。BIは、企業として戦略的な意思決定を行えるように、データの活用を行うプロセスを指します。BIを実施するには膨大なデータ収集・分析を行うことが必要です。
BIツールは、ETLツールを経てDWHに保存されたデータを分析し、可視化する役割を担います。
BIツールの強みは、データ分析の結果や、データ集計結果を円グラフや棒グラフなど、視覚的にわかりやすく見せる機能で、数字や文字などを羅列しただけの情報では把握しづらいデータも、視覚的に把握がしやすくなります。
これにより、スムーズな意思決定や次なる施策の考案につなげていくことができます。

＞【コラム】BIツールとは？

データ分析に有効なBIツール「LaKeel BI」

BIツールは、データ分析の基本ステップの分析のステップに有効なツールです。そのBIツールの中でも、おすすめなのが「LaKeel BI」です。

「LaKeel BI」は、専門的な知識不要で、誰もが容易にデータ分析を行えるセルフサービスBIツール・ソフトウェアです。

データ集計・統合・分析・可視化を一つで行うことができるので、データ分析をすぐにはじめることができます。

また経営分析や人事分析をはじめ、多くの国内企業で行われている実際の業務を想定したテンプレートを多数利用できるので、データをセットするだけでスピーディーに分析が可能です。

データ収集分析を自動化してくれることから、データ分析を活かす本来の目的に集中しやすくなり、データ分析そのものが目的になるといった事態に陥ることも防止します。

これから効率的なデータ分析を進めていきたい、本格的に取り組みたいという場合には「LaKeel BI」がおすすめです。

【関連製品】
＞ 現行システムの連携でデータ分析を実施する場合：LaKeel BI
＞ HRシステムの導入/移行をご検討の場合：LaKeel HR

まとめ

データ分析の基本ステップをご紹介しました。ぜひこのステップを踏まえながら、必要なツールを用いて効率的に実施していきましょう。
その際に「LaKeel BI」はデータ分析の効率化に役立つツールです。新たにデータ分析を始めたい、プロセスを見直して効率化を進めたいといった方は、ぜひ選定の際にご検討ください。

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