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ビジネスパーソンに不可欠なデータ分析!手法と手順を徹底解説

原田千明 原田千明
2017-11-02 | データ分析

データ分析は現代のビジネスパーソンには欠かせない業務になりつつあります。データ分析は専門の部署に任せているという人も少なくありませんが、初心者でも簡単にできる分析手法もあります。膨大なデータのなかから関連性のあるものを見つけ出すことができれば業績アップに繋がりますから、自分でもデータ分析をできるようになっておきましょう。ここでは、ビジネスに不可欠なデータ分析の手法と基本的な手順について解説します。

ビジネスパーソンに聞いた!データ分析が重要だと感じるシーンは?

まずは、100人のビジネスパーソンに、仕事をする上でどんなときにデータ分析が重要だと感じるかを質問してみました。

重要性を感じる場面は多種多様

・会社で広告宣伝を打つとき、何が効果的なのかを判断するのに、データ分析は欠かせない。入会データを入力するとき、顧客にきっかけになった媒体を記入してもらい、媒体ごとの効果を判断している。(60代/正社員/男性)
・例えば成功したプロジェクトの第二弾、第三弾を展開する時には、成功した原因、改善できる可能性がある部分を洗い出さなければならないのでデータ分析は重要だと思います。(30代/個人事業主・フリーランス/男性)
・過去数年のデータ分析から今年の状況を予測する業務があり、過去に数値が落ち込んでいる原因をデータ分析すると、今年の状況の予測に非常に参考になる。(40代/正社員/女性)
・物事の根拠を語るときにデータがあるとないとでは信頼性が違いますね。(30代/正社員/男性)
・美容室の顧客のデータを分析することで、来店数、来店スパン、顧客単価を知り次回のお約束や、その方に一番合ったメニューのおすすめ、さまざまなことに役に立ちます。勘と経験、データ分析でさらに追及することができます。(40代/パート・アルバイト/女性)
・消費者のニーズに合わせた商品開発時には重要性を感じます。(40代/個人事業主・フリーランス/女性)

【質問】
データ分析の重要性を感じるのはどのような場面ですか?

【回答結果】
フリー回答

【アンケート概要】
調査地域:全国
調査対象:【年齢】20 – 29 30 – 39 40 – 49 50 – 59 60
【職業】パート・アルバイト 個人事業主 公務員 正社員 派遣社員 経営者
調査期間:2017年08月29日~2017年09月05日
有効回答数:100サンプル

さまざまな場面でデータ分析が使われ、重要だと感じられていることがわかりました。営業や小売りなど、顧客や取引先と直接やり取りする際にデータ分析が必要になるだけでなく、広告宣伝や新商品開発、トラブルの解決、採用活動など幅広い場面でデータの収集と分析が行われている様子がうかがえました。では、ぜひとも知っておきたい基本的な分析手法について見ていきましょう。

基本中の基本!知っておきたいデータ分析手法はこの5つ

データ分析の手法はたくさんあります。しかし、いきなりたくさんの分析方法の特徴を覚えるのは無理ですから、基本的なものからしっかり押さえていきましょう。データ分析手法の基本としてまずは知っておきたいのが次の5つです。

・初心者ならここから:クロス集計
クロス集計とは縦軸と横軸それぞれに質問項目や属性などの項目を置き、それぞれの項目の相互関係を分析する手法です。1対1で掛け合わせる以外に複数の項目を掛け合わせることも可能です。分析結果が視覚的にわかりやすいため、初心者でも理解しやすい分析手法です。

・発生確率がわかる:ロジスティック回帰分析
量的変数を基に質的変数を予測する多変量解析法です。リスク因子ごとに病気の発生確率を分析する際によく使われる分析手法で、マーケティングにも向いています。どのくらいの確率で目的変数が1になるかを予測する点が特徴的です。

・関連性を発見しやすい:アソシエーション分析
POSデータ(売上データ)の分析をする目的で開発された分析手法です。AとBの関係性を分析する方法で、AとBが同時に出てくる出現率supportと、相互関係の強さを表すconfidence、全体のなかでAとBが同時に出るliftから関係を分析します。

・樹形図で影響の大きい分岐条件を探る:決定木分析
質問項目で枝葉に分かれていく樹形図を一つひとつたどり、分岐点ごとにクロス集計をしていく分析手法です。偏りが最大になる分岐条件を見つけ出すことで何が最も影響を及ぼしているかを知ることができます。リスクマネジメントによく使われる手法です。

・似たものでグループ分けをして分析:クラスター分析
さまざまな性質のデータが混ざったなかから、似ている性質のデータを集めてクラスターを作り、その特徴を分析する手法です。階級クラスター分析と非階級クラスター分析に分けられます。

詳しくは、「データ分析の手法5選!仕事に役立つ基本の手法をおさえよう!」をご参照ください。

データ分析初心者でもわかりやすい!クロス集計を押さえておこう

駆け出しのデータ分析担当者やマーケティング担当者が最初に覚えるなら、基本的な5つのデータ分析手法のなかでも、クロス集計から始めるのがおすすめです。クロス集計表は初心者でもコツさえつかめば作りやすく、項目間の関係性の強さも目で見てすぐに理解しやすいという特徴があります。クロス集計は、縦軸と横軸にそれぞれ項目を割り振り、重なる部分に両方の項目に当てはまるデータを入れていく分析方法です。単純集計では意味を持たないデータも、クロス集計することで関係性を見出すことができます。縦軸と横軸にひとつずつ項目を置けば1対1の関係性を分析することになりますが、片方に複数の項目を掛け合わせたものを置くと、3項目以上の関係性を分析することもできます。アンケート集計で用いられることが多い分析手法で、性別や年代などの属性と質問項目とを掛け合わせて、傾向を探るのに適しています。クロス集計表は、ExcelやGoogleスプレッドシートのデータを利用し、ピボットテーブルから簡単に作成することができます。ほかの分析手法への応用もしやすいため、最初に覚えておくとほかの分析手法を覚えるための基礎にもなります。

詳しくは、「クロス集計分析で業績アップ!クロス集計表の作り方を知ろう!」をご参照ください。

データ分析はプロセスが重要!基本的な手順と注意したいポイント

データ分析とは、データ間の関係性を見つけ出すことです。単体では意味を持たないデータも、相関関係を見つけることで意味のあるデータになります。つまり、ただデータを集めてきただけでは意味がなく、関係性のあるデータ同士を結び付けたときに初めて価値あるデータが見つかったことになります。しかし、膨大なデータが集まった場合には、関係性のあるものを見つけ出すのは困難です。データ分析には基本的な流れがあるのですが、それは、膨大なデータのなかから関係性のあるものを見つけるために必要な手順として、これまでの経験上わかってきたことです。決められたプロセスで分析していくことで必要な結果を導きやすくなるため、正しいプロセスを覚えておきましょう。分析の基本的な流れは次の通りです。
・最初に目的と目標を明らかにしてそれに基づく仮説を立てる。
・必要なデータを集め、最適な手法で分析する。
・分析結果に基づく行動計画を立て、次の分析に必要なデータが何か考える。
・仮説を立て直して再分析する。
・アクションに繋がる結果を得られるまでプロセスを繰り返し実行する。
ただし、必ずしもプロセスの順番が同じとは限りません。データを収集した結果目的や目標が見えてくることもあります。基本的なプロセスを知ったうえで応用できるようにするのが理想です。

詳しくは、「データ分析のプロセスの基本と応用!価値あるデータ分析のための初歩!」をご参照ください。

データ分析のコツはこの4つ!マスターして仕事に活かそう

データ分析のコツを押さえておくことで有益なデータ分析ができるようになります。初心者でも取り入れやすいデータ分析のコツは次の4つです。
・覚えておきたいドリルダウン手法
効率のよいデータ分析を行うためには、ドリルダウン手法を覚えておくのがおすすめです。データ集計に用いる項目のレベルを1段ずつ下げていく方法です。少しずつ詳しく分析していくため、初心者でも理解しやすい分析手法といえます。ひとつの項目について掘り下げていくため、仮説を立てるときに焦点をしっかり絞っておくことが大事です。
・データ収集は正確に
取得するデータが正しくないと、意味のない分析結果になってしまいます。価値のある分析をするためには、最初に正確なデータを集めることが欠かせません。
・周囲とデータを共有
集めたデータを独り占めするのではなく、分析結果について同僚と話し合うなど、データの共有をしたうえで周囲の意見を取り入れた方がよい結果に結びつきます。
・分析を繰り返すことが大事
データ分析は1回だけで終わりにせず、新たなデータを加えて同じプロセスを繰り返すことが大事です。
これらのコツをつかめれば、データ分析力は飛躍的に高まります。

詳しくは、「データ分析のコツまとめ!今すぐ使える4つのテクニック!」をご参照ください。

営業でもフル活用!覚えたいデータ分析手法は3つ!

営業活動をするうえで営業データの分析は欠かせません。なぜなら、顧客のニーズが多様化している現代では、昔ながらの知恵や経験に基づく営業活動は限界があるからです。しかも、営業担当者が自分の思い込みに頼って営業活動を続けると業績がどんどん悪化してしまいます。ですから、効率よく確実な営業活動をしていくためには営業データの分析が不可欠なのです。もちろん、データ分析をするためにはデータを収集する必要があります。物やサービスに対する顧客のニーズが多様化しているということは、その動向を探るためには幅広く多角的な視点でデータを集める必要があるということでもあります。しかし、ただデータの数が多ければよいというのではなく、あまり種類が多すぎると、手間ばかりがかかり、効率が悪くなってしまいます。そのため、データの種類はある程度絞ったうえで、サンプル数をできるだけ多く集めるという形にしなければなりません。営業データの分析は、動向分析、要因分析、検証分析の順で行います。最初は動向分析で大まかな顧客の動向をつかみ、次に要因分析を行って全体の動向に影響を大きく与えている要因を探ります。そして最後に、検証分析で動向分析と要因分析から導き出された仮説が正しいかどうかを検証します。

詳しくは、「営業のデータ分析に使える!3つの分析手法で営業成績アップを狙おう!」をご参照ください。

まずは基本から!データ分析の経験を積み重ねよう!

データ分析は、とりあえず実際にやってみることが大事です。データ分析は経験を積めば積むほど速く深く分析できるようになりますから、とにかくデータを収集して分析を始めてみましょう。ただし、最初から難しいことをやろうとしてもなかなかうまくいきません。まずは基本をおさえて、少しずつ難しいことにチャレンジしていくようにしましょう。あとはどんどん回数を重ねていけば、回を重ねるごとにスピードと正確さが増してくるはずです。

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