データ分析とは、データを収集・整理・分析・可視化することで、ビジネスや研究に役立つ知見やアクションプランを導き出すプロセスです。

データ分析にはさまざまな手法がありますが、どの手法を選択するかは、目的やデータの種類・量・質によって異なります。また、データ分析の手法を適切に選択し、効果的に進めるためには、データ分析の基本的な流れやツールを理解することが重要です。

そこで今回は、データ分析の代表的な手法8つと効果的な進め方や手順、ツールなどを詳しく解説します。企業のマーケティングに携わる方は、ぜひ参考にしてください。

データ分析とは？データ分析の目的やメリットを解説

データ分析とは、データを収集し、整理・解析して有益な情報や意味を引き出すことです。データ分析は、現代のビジネスにおいて重要なスキルとなっています。

データ分析の目的は、データから洞察を得ることで、ビジネスや社会に役立てることです。

データ分析のメリットは、以下のようなものがあります。

• パーソナライズされたマーケティングが可能になること
• 組織やビジネスの課題を素早く解決できること
• 先入観を排除できること

データ分析には、さまざまな手法やツールがあります。例えば、記述統計、探索的データ分析、予測モデリング、ビジネスインテリジェンスなどです。

データ分析を行うには、目的設定、データ収集、データ分析、データ可視化・報告の流れに沿って進めることが重要です。

データ分析の代表的な手法8つの特徴と活用事例

以下では、データ分析の代表的な手法8つと活用事例を解説します。

1.クラスター分析の特徴と活用事例

クラスター分析とは、データを似た特徴を持つグループに分類する分析手法です。

クラスター分析の特徴

クラスター分析には、階層クラスター分析と非階層クラスター分析の2種類があります。

階層クラスター分析は、データを順番に統合していく方法で、デンドログラムという樹形図で分類過程を視覚化できます。一方、非階層クラスター分析は、あらかじめクラスター数を決めて分割する方法で、データ数が多い場合に適しています。

クラスター分析の活用事例

クラスター分析の活用事例としては、以下のようなものがあります。

顧客のグルーピング

顧客のグルーピングでは、顧客の意識や価値観などをもとに、顧客をセグメント化してマーケティング戦略を立てます。

ポジショニング分析

ポジショニング分析では、商品やブランドのイメージをクラスター分析して、競合との差別化やターゲットの選定を行います。

アンケートデータの分析

アンケートデータの分析では、アンケートの回答をクラスター分析して、回答者の傾向や特徴を把握します。

2.主成分分析の特徴と活用事例

主成分分析とは、多くの変数を持つデータを集約して、主成分と呼ばれる新たな変数を作成する統計的分析手法です。主成分分析により、データの特徴や構造を把握しやすくなります。

主成分分析の特徴

主成分とは、データの特徴を表す要素で、第一主成分から順にデータの分散を最大化するように決められます。主成分分析の目的は、データの情報量をなるべく減らさずに変数の数を減らし、データの構造や関係性を理解しやすくすることです。

主成分分析のメリットは、データの次元削減や可視化ができること、変数間の相関を考慮できること、教師なし学習の一種であることなどです。

主成分分析の注意点は、各主成分の意味づけが主観的になること、寄与率が低すぎて役に立たないこと、データが複数のクラスターからなる場合や特徴量間に非線形な関係がある場合に上手く使えないことなどです。

主成分分析の活用事例

主成分分析の活用事例としては、以下のようなものがあります。

顧客のセグメンテーション

顧客のセグメンテーションでは、顧客の購買履歴や属性などをもとに、顧客を似た傾向のグループに分けることで、マーケティング戦略を立てやすくします。

ポジショニング分析

ポジショニング分析では、商品やブランドのイメージや特徴をもとに、市場における位置づけを分析します。

製品開発や品質管理

製品開発や品質管理では、製品の利用シーンや性能などをもとに、製品の改善点や不良品の原因を探索します。

画像処理

画像処理では、画像の色や形などをもとに、画像の特徴や分類を行います。

3.判別分析の特徴と活用事例

判別分析とは、既知のデータの分布から判別関数と呼ばれる分類の基準を導き出し、未知のデータをカテゴリーに分ける統計的手法です。

判別分析の特徴

判別分析は、データの属性や傾向を予測することで、未知のデータの予測や判別ができること、複数のカテゴリーの判別も可能なこと、訓練データの量が少なくても対応できるなどのメリットがあります。

判別分析の注意点は、連続変数の予測はできないこと、良質な訓練データが必要なこと、予測精度は比較的劣ることなどです。

判別分析の活用事例

判別分析の活用事例としては、以下のようなものがあります。

• 顧客の購買行動やリピート率を予測することで、マーケティング施策の効果を高める。
• 模試の得点や通知表の成績から、受験の合否や志望校の適性を判断する。
• 世論調査や選挙結果から、政党や候補者の支持率や当選確率を予測する。

4.コレスポンデンス分析の特徴と活用事例

コレスポンデンス分析とは、クロス集計表のデータをグラフにして、関連性やパターンを視覚的に表現する統計手法です。

コレスポンデンス分析の特徴

コレスポンデンス分析は、データの特徴や傾向を把握することで、データの視覚化や多変量データの解釈ができることや、意思決定のサポートができるといったメリットがあります。

コレスポンデンス分析の注意点は、量的データよりも質的データに有効であること、結果の解釈に知識が必要であること、サンプルサイズや時間の変化を考慮する必要があることなどです。

コレスポンデンス分析の活用事例

コレスポンデンス分析の活用事例としては、以下のようなものがあります。

マーケティング分析

マーケティング分析では、顧客の属性や購買行動と商品やサービスの特徴やブランドの関連性を分析し、ターゲット市場や需要の特性を把握します。

ソーシャルメディア分析

ソーシャルメディア分析では、特定のトピックやキーワードに関連する投稿内容とユーザー属性の関連性を分析し、ターゲットユーザーの嗜好や意見を把握します。

ブランドイメージのポジショニング

ブランドイメージのポジショニングでは、競合他社と比較した場合のブランドの立ち位置や、属性別の傾向を把握します。

5.時系列分析の特徴と活用事例

時系列分析とは、時間の経過とともに観測されるデータを分析する統計手法です。

時系列分析の特徴

時系列分析は、データの傾向やパターンを把握し、将来の値を予測することで、未来予測が可能であること、モデルの評価が可能であること、データの不均一性を扱えることなどのメリットがあります。

時系列分析の活用事例

時系列分析の活用事例としては、以下のようなものがあります。

商品需要予測

商品需要予測では、過去の販売履歴を用いて、生産量や在庫管理を最適化します。

マーケティング効果測定

マーケティング効果測定では、ウェブサイトのアクセス履歴やSNSデータを用いて、施策の効果や顧客の関心を分析します。

異常検知

異常検知では、センサーデータや金融データを用いて、機械の故障や不正取引などの異常を早期に発見します。

6.重回帰分析の特徴と活用事例

重回帰分析とは、ある結果（目的変数）を説明するときに、関連する複数の要因（説明変数）がどの程度結果に影響を与えているかを数式で表す統計手法です。

重回帰分析の特徴

重回帰分析は、データの傾向やパターンを把握し、将来の値を予測することで、未来予測が可能であること、モデルの評価が可能であること、データの不均一性を扱えることなどのメリットがあります。

重回帰分析の活用事例

重回帰分析の活用事例としては、以下のようなものがあります。

売上予測

売上予測では、過去の販売履歴や店舗の特徴などを説明変数として、新規店舗や新商品の売上を予測します。

ブランドイメージ分析

ブランドイメージ分析では、ブランドの属性や消費者の特徴などを説明変数として、ブランドのイメージや評価を分析します。

顧客満足度分析

顧客満足度分析では、商品やサービスの品質や価格などを説明変数として、顧客の満足度やロイヤルティを分析します。

7.ロジスティック回帰分析の特徴と活用事例

ロジスティック回帰分析とは、ある事象が起こる確率を複数の変数から予測する手法です。

例えば、商品の購買やサービスの継続、病気の発症などの「はい」か「いいえ」で答えられる問題に適しています。

ロジスティック回帰分析の特徴

ロジスティック回帰分析の特徴は、エクセルなどで比較的簡単に分析できることや、分類に影響を与える変数をオッズ比という指標で評価できることです。オッズ比は、ある変数が1単位増加したときに、事象が起こる確率が何倍になるかを表します。オッズ比が1より大きければ、事象が起こりやすくなることを意味します。

ロジスティック回帰分析の活用事例

ロジスティック回帰分析は、ビジネスや医療、気象などさまざまな分野で活用されています。

商品の購買予測

商品の購買予測では、顧客の年齢、性別、購買履歴、クリック履歴などのデータから、ある商品を購入する確率を予測し、マーケティング施策を最適化できます。

病気の予測

病気の予測では、患者の健康データや生活習慣などのデータから、特定の病気にかかる確率を予測し、予防や治療の指導ができます。

不正の検知予測

不正の検知予測では、金融業やネットワーク業などで、不正な取引やアクセスを行っているユーザーを検知する確率を予測し、セキュリティ対策を強化できます。

8.決定木分析の特徴と活用事例

決定木分析とは、データを分類や回帰の目的で樹形図のようなモデルに分析する手法です。

決定木分析の特徴

決定木分析は、結果が分かりやすく理解しやすいことや、欠損値や外れ値の影響を受けにくいこと、どんなデータに対しても汎用性が高く対応できることなどのメリットがあります。

そのため、決定木分析は、機械学習やビジネスにおいてさまざまな場面で活用できます。

決定木分析の活用事例

決定木分析の活用事例としては、以下のようなものがあります。

• 顧客の購買行動や満足度から、セグメンテーションやターゲティングを行うこと
• 製品やサービスの要素が、売上や利益に与える影響度を評価すること
• 写真や音声などのデータから、特徴やカテゴリーを予測すること
• マーケティングや意思決定において、最適な方策や戦略を選択すること

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データ分析の効果的な進め方と手順5つ

データ分析の効果的な進め方と手順は、以下の5つのプロセスを踏むのがおすすめです。

1.データ分析の目的を明確にする

データ分析は、何かを達成したいから行うものなので、目的を設定することが重要です。

目的に合わせて、解決したい課題や検証したい仮説を洗い出しましょう。

2.データ分析の計画を立てる

目的や課題に応じて、必要なデータや分析手法を選択します。データの収集方法や期間、分析の流れや手順を決めましょう。

3.データを収集する

計画した方法でデータを収集し、データの品質や正確性を確認しましょう。

収集したデータを分析しやすい形に整形し、欠損値や外れ値の処理を行うことが重要です。

4.分析を実行する

計画した手法でデータを分析し、仮説の検証や傾向の把握を行います。分析結果を可視化し、分かりやすく表現することが重要です。

5.分析結果を活用する

最後に、分析結果をもとにして、洞察や提言を述べます。また、分析結果の効果測定や改善策の検討も行います。

分析結果をビジネスに反映させ、目的を達成しましょう。

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