2025.09.29
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現代のビジネスでは、テクノロジーの進化や消費者ニーズの多様化によって、勘や経験に頼った意思決定が通用しなくなっています。
このような市場変化に柔軟に対応するためには、市場動向や顧客の行動パターンを分析し、データに基づいた意思決定をする必要があります。データ分析をするときは、適切な情報を収集したうえで、目的にあった方法を選択することが大切です。
本記事では、データ分析方法の種類や分析手順、分析に役立つツールを解説します。データ分析をするときのポイントも紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。
データ分析の重要性
データ分析とは、収集したデータを統計学やAI技術を用いて分析することです。羅列された数字からパターンや傾向を見つけ出し、現状の課題解決や将来の戦略決定に活用することを目的としています。
データ分析は、マーケティングや製品開発、営業戦略の策定といったさまざまなシーンで活用されています。データ分析をすれば、顧客の購買履歴から次のトレンドを予測したり、Webサイトのアクセスログからユーザーの行動パターンを把握したりすることが可能です。
近年、インターネットの普及によって情報・ビジネスモデルの変革が速くなってきています。くわえて、IoTデバイスやクラウドサービスの発展で、大量のデータを容易に収集できるようになりました。
このような状況で企業が競争力を高めるためには、膨大なデータを活用し、客観的で迅速な意思決定をすることが重要です。
分類に適したデータ分析方法
データの共通点や構造を見つけ出し、グループ分けをするときは、クラスター分析や因子分析が適しています。
ここでは、分類に適したデータ分析方法を解説します。
クラスター分析
クラスター分析は、似た性質をもつデータを自動的にグループ分けする手法です。事前に「このようなグループがあるはず」といった仮説がなくても、データに隠された潜在的なパターンや新しい顧客層を発見できます。
顧客の購入履歴や年齢等のデータを用いれば、類似性の高い顧客を1つのグループにまとめることが可能です。クラスター分析は、共通点をもつ顧客グループを作成し、それぞれのグループに最適な広告やキャンペーンを展開するといったシーンで活用できます。
因子分析
因子分析は、複数のデータに共通する潜在的な要因を見つけ出す分析手法です。例えば、社員満足度調査において、給与や福利厚生に関する質問は「待遇への満足度」、上司や同僚に関する質問は「人間関係の満足度」といった共通要因に集約できます。
因子分析をすれば、多くのデータを本質的なカテゴリに集約してシンプルな形式にまとめられるため、注目すべきポイントを特定しやすくなります。
人事や経営企画の分野では、従業員満足度や顧客満足度を左右する根本的な原因を見つけ出し、効果的な改善策を立てるのに役立てられるでしょう。
関係性の把握に適したデータ分析方法
データの関係性を明らかにできれば、結果が生まれた原因や相関関係を見つけ出すことができます。
ここでは、データの関係性を分析するのに適した回帰分析とクロス集計について解説します。
回帰分析
回帰分析は、特定の変数が他の変数にどのような影響を与えているかを分析する手法です。
例えば、広告費が売上にどのくらい影響するかを把握したいときに回帰分析をすれば、「広告費を100万円増やしたら、約200万円の売上増加が期待できる」といった具体的な数値を導き出すことができます。
回帰分析は、営業企画において広告投資の効果を検証し、適切な予算配分を決める際に役立ちます。
クロス集計
クロス集計は、複数のデータを組み合わせてどのような傾向や関係性があるかを明らかにする分析方法です。例えば「性別」と「購入商品」という2つのデータを組み合わせれば、「男性は商品A、女性は商品Bを多く購入している」といった傾向を把握できます。
マーケティング戦略を立てる際に、顧客の属性ごとに最適な商品戦略を立案するのに役立てられます。
予測に適したデータ分析方法
企業の競争力を高めるためには、将来の動向を予測し、先手を打つことが重要です。
ここでは、将来予測に適した時系列分析と決定木分析について解説します。
時系列分析
時系列分析は、時間の経過とともに変化するデータを分析し、将来の値を予測する手法です。
過去数年間の売上データをもとに時系列分析をすることで、右肩上がりのトレンドや季節による売上の変動を見つけ出すことができます。
これらのパターンを把握できれば、企業の需要予測や在庫管理、人員配置の計画をより適切に立てられるようになるでしょう。
決定木分析
決定木分析は、複数の質問を分岐点とするフローチャート形式でデータを分類・予測する手法です。
例えば、顧客がある商品を購入するかを予測するときに、「年齢は30歳以上か」「過去に類似商品を購入したか」といった質問をして、最終的な予測結果を導き出します。
決定木分析をすれば、どのような条件の組み合わせでその結果に至ったのかを視覚的に把握することが可能です。営業部門では、購入につながる条件を抽出し、営業活動の優先順位を決定する際に活用できます。
マーケティングに活かしやすいデータ分析方法
商品や顧客に関する膨大なデータを目的に応じた手法で分析すれば、効果的なマーケティング施策を立てるのに役立てられます。
マーケティングに活かしやすいデータ分析方法には、以下のようなものがあります。
- ABC分析
- RFM分析
- デシル分析
- アソシエーション分析
それぞれ詳しく解説します。
ABC分析
ABC分析は、商品の売上や在庫数に基づいて、データをA、B、Cの3つのグループに分類する手法です。例えば、売上の上位70〜80%を占める商品をAグループ、それに続く商品をBグループ、残りをCグループに分類します。
ABC分析は「結果の80%は全体の20%によってもたらされる」というパレートの法則を応用しています。3つのグループに分類できれば、どの商品の在庫を増やすべきかといった在庫管理や仕入れの優先順位を決めやすくなるでしょう。
RFM分析
RFM分析は、顧客の購買行動を「最終購買日(Recency)」「購買頻度(Frequency)」「累計購買金額(Monetary)」の3つの指標でグループ分けする分析方法です。
RFM分析をすれば、顧客を「優良顧客」「離脱しそうな顧客」「新規顧客」といったグループに分類でき、顧客ごとに適した施策を実行できます。
優良顧客には、リピート率を高めるためにVIP向けの情報や限定セールの案内をするのが効果的です。離脱しそうな顧客には、再購入を促すクーポンやメールを送るのがよいでしょう。新規顧客には、プロモーション情報の継続的な提供が有効です。
デシル分析
デシル分析は、累計購買金額を基に顧客を10段階のグループに分類し、売上に貢献している上位顧客を特定する手法です。限られたリソースを売上に貢献している顧客に集中させ、効率的にビジネスの成果を上げるために活用できます。
例えば、購買金額の高い顧客層には、特別なサービスや限定セールを案内するといったVIP向け施策を実施できるようになります。
一方で、あまり売上に貢献していない顧客グループには、別の商品をお勧めしたり、新しいプロモーションを試したりするような別のアプローチ方法を検討できるでしょう。
アソシエーション分析
アソシエーション分析は、複数の事象が同時に発生するパターンを発見する分析手法です。
代表的な手法に「バスケット分析」があります。
バスケット分析は「おむつを購入した人はビールも購入する」といった購買パターンから、父親がおむつを買いに行ったついでにビールを買うという意外な関連性を見つけ出すことが可能です。
アソシエーション分析の結果は、ECサイトのお勧め商品の提示や、関連商品を近くに陳列する店舗レイアウトの検討に活用できます。
データ分析の手順
データ分析の手順は以下の通りです。
- 目的を明確にする
- データを集める
- データを分析する
- 施策を実行する
- 振り返りをする
それぞれ詳しく解説します。
1.目的を明確にする
データ分析をする際は、「何を知りたいのか」「何を解決したいのか」といった目的を明確にすることが大切です。目的があいまいな状態では、どのデータ分析方法を選んでも、ビジネスの意思決定に役立つ結果を得られません。
目的が明確になれば、必要なデータの種類や選択すべき分析手法が明確になります。データ分析をする前に「売上が伸び悩んでいる原因を明確にしたい」「新商品をアピールすべき顧客層を把握したい」といった具体的な目的を設定しましょう。
2.データを集める
データ分析の目的が明確になったら、分析に必要なデータを収集します。データは、顧客管理システムや販売データ、Webサイトのアクセスログ、アンケート結果から集められます。
データ収集後には、分析に適した形に整える処理が欠かせません。収集したデータに欠損や重複がないかを確認したり、統一された形式に変換する作業をしたりするようにしましょう。
質の悪いデータで分析を進めても役立つ結果は得られないため、データの質にこだわることが重要です。
3.データを分析する
データの前処理が完了したら、目的に応じた適切な手法で分析します。現状を把握したいなら「ABC分析」、原因を特定したいなら「回帰分析」、将来を予測したいなら「時系列分析」といった分析方法が適しています。
目的にあわない分析方法を選んでしまうと、時間をかけても意味のある結果は得られず、ビジネス上の意思決定に役立てることができないため注意しましょう。
4.施策を実行する
データ分析結果を効果的に活用するためには、単なるデータ収集や分析で終わらせず、具体的な施策の実行が大切です。
例えば「天候によって売上が大きく変動する」といった分析結果が出たときは、雨の日に限定クーポンを配信したり、晴れた日に屋外イベントを企画したりするといった具体的な行動につなげられます。
データに基づいた効果的な施策を実行できれば、売上や顧客満足度の向上といった成果が期待できるでしょう。
5.振り返りをする
データ分析結果を基に施策を実行したあとは、振り返りをしましょう。
振り返りをしなければ、「施策によって効果があったのか」「目的を達成できたのか」を判断できません。
振り返りによって施策の成功要因や改善点を評価することで、次の分析や施策の効果を高められるでしょう。
データ分析に役立つツール
データ分析に役立つツールには、以下のようなものがあります。
- Excel
- BIツール
- AIツール
- Python
それぞれ詳しく見ていきましょう。
Excel
Excelは、専門知識がなくても直感的に操作できるデータ分析の基本的なツールです。データの集計やグラフ作成、ピボットテーブルを使ったクロス集計といった簡単な統計分析ができます。
ただし、一つのワークシートあたり104万8,576行と1万6,384列までというデータ量の上限があるため、大規模なデータや複雑な分析には適していません。
Excelの上限を超える大規模なデータ分析をしたい場合は、BIツールやPythonといった専門的なツールを使用するのがよいでしょう。
BIツール
BIツールは、データを分析してグラフや表を自動作成できるツールです。Excelよりも大規模なデータを処理できるうえ、プログラミング知識がなくても高度な分析結果を可視化できます。
BIツールは、関係性の把握に適した「クロス集計」 や マーケティングに活かしやすい「ABC分析」「RFM分析」「デシル分析」といった集計や比較をする分析に適しています。
AIツール
AIツールは、膨大なデータからパターンを自動で学習し、判断や予測をする技術です。なかでも機械学習は、より精度の高いデータ分析をするために必要不可欠な技術です。
機械学習には、以下の3種類があります。
教師あり学習 | 正解が分かっているデータをAIに与えて学習させる手法 |
教師なし学習 | 正解が不明なデータをAIに与え、データに隠されたパターンや構造を発見させる手法 |
ディープラーニング | 人間の脳の神経回路を模した「深層ニューラルネットワーク」を使ってデータに隠された特徴を自動で発見し、高度な判断をする技術 |
教師あり学習は、過去の売上データから将来の売上を予測したり、顧客の行動パターンから離脱リスクを予測したりする際に役立ちます。
教師なし学習は、新しい顧客グループの発見や不正な取引パターンの検出に活用可能です。
画像認識や音声認識、自然言語処理ができるディープラーニングを活用すれば、人間が気付きにくい複雑なデータの関連性を見つけ出せるので、より正確で効果的な意思決定ができるようになります。
Python
Pythonは、より高度なデータ分析を可能にするプログラミング言語です。pandasやNumPyといったライブラリを使うことで、ExcelやBIツールでは難しい大規模なデータの処理、統計解析、機械学習モデルの構築を実行できます。
Pythonは、時系列分析や決定木分析、クラスター分析といった複雑なアルゴリズムや統計モデルを用いる分析に適しています。単なる集計や可視化だけでなく、将来を予測したり、顧客を自動的に細かく分類したりすることが可能です。
データ分析をするときのポイント
データ分析をする際は、以下のポイントを押さえておくことが大切です。
- データの質にこだわる
- 専門人材を採用・育成する
- 分析結果を多角的な視点で解釈する
それぞれ詳しく解説します。
データの質にこだわる
データ分析の結果は、データの質に左右されます。
質の悪いデータで高度な分析をしても、役立つ結果は得られません。質の高いデータを用いて分析するためには、データ収集の段階で欠損や重複、形式の不統一がないかを確認したうえで修正する必要があります。
正確な分析結果を得るためにも、データの質を意識しましょう。
専門人材を採用・育成する
データ分析の結果をビジネスの成果に結びつけるためには、専門的なスキルをもつ人材が必要です。
データから何を読み取り、どのような仮説を立て、分析結果をどのようにビジネスに活かすかといった判断には専門知識と経験が求められます。
データ分析をするためには、以下のようなスキルが必要です。
- 発想力
- ロジカルシンキング力
- 課題解決力
- プログラミングスキル
専門人材は外部から採用するだけでなく、既存社員の研修を通じて育成することも大切です。既存社員のデータ分析スキルを向上できれば、組織全体のデータ活用力を高められます。
既存社員を育成するためには、研修の実施がお勧めです。サイバー大学の「Cloud Campusコンテンツパック100」の「データ分析入門」では、データ分析に関する基礎知識を全12のテーマに分けてeラーニングで学べます。
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分析結果を多角的な視点で解釈する
データ分析の結果が示す表面的な事実だけでは、本質的な課題や解決策を見つけられないケースがあります。
例えば、売上が低下傾向を示しているという分析結果だけでは、その要因が季節的なものなのか、競合の動向によるものなのか、製品自体の問題なのかを判断できません。
効果的な施策を実行するためには、分析結果から「なぜその結果になったのか」「どのような要因があるのか」を深く考察することが重要です。
分析結果を現場の状況や専門知識と組み合わせれば、数字だけでは見えない本質的な課題を発見し、より効果的な施策を立てることが可能になります。
まとめ
めまぐるしく変化するビジネス環境では、勘や経験に頼るのではなく、データ分析の結果に基づいた意思決定が重要です。データ分析にはさまざまな手法があるため、目的にあった適切な方法を選択することが大切になります。
効果的なデータ分析をするためには、データの質にこだわり、分析結果を多角的に解釈できる専門人材の育成が欠かせません。
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