データ解析とは？データ分析との違いやメリット、手法などを解説

近年、さまざまな業界でデータ解析が重要視されています。その理由はIT技術が進化し、ビッグデータの処理が可能になっているためです。ただし、データ解析の手法やポイントを知らなければ十分な効果は得られません。この記事では、データ解析に関する内容を解説します。自社でデータ解析を実施する際の参考にしてください。

参考：多変量解析とは

• データ解析とは
• データ分析との違い
• データ解析を実施するメリット
• データ解析のおもな手法
• データ解析を実施する際のポイント
• まとめ

データ解析とは

データ解析とは、データ分析で得られた膨大な結果をもとに分析し、原因や理由を解明することです。データの傾向を見つけ、意思決定に役立てることが目的です。目的に応じて、さまざまな手法があります。

データ解析は機械学習やAIなどにおいて一般的に使用されており、加えてビジネス分野や医療分野、教育分野などでも活用される例が増えています。データ解析の重要性は今後も増していくでしょう。

データ分析との違い

データ解析に似た言葉として、データ分析があります。言葉は似ていますが、意味には違いがあります。データ解析は物事を分析し、関係性を論理的に解明することです。データ分析はデータをもとに、物事の性質を明確にするために要素ごとに分解することです。

データ分析はデータ解析を実施するための下準備のような役割を担っています。データ解析によって得られた解釈や予測をもとに、具体的な次のアクションへと移ります。

データ解析を実施するメリット

データ解析を実施することでどのようなメリットがあるのか、おもな4つを解説します。

業務の属人化を防げる

データ解析により、業務の属人化を防げます。デジタル化の進捗が十分でない業界では、従業員の経験や直感などで意思決定をすることが珍しくありません。働くなかで得られたスキルはポジティブな影響をもたらすケースもあるものの、業務の属人化につながることもあります。

データ解析によって客観的な意思決定が可能になれば属人化を防げ、従業員の退職に影響されずに事業の持続につながるでしょう。

迅速な意思決定ができる

データ解析は迅速な意思決定につながります。意思決定の過程ではさまざまなステークホルダーを介する必要があり、重要な事柄であるほど回数は増加します。そのため、必要な時間も多くなるでしょう。データ解析をもとに意思決定を実施する場合は予測結果を迅速に得られ、客観的な解析結果によって多くの時間をかけることなく意思決定できるでしょう。

事実に基づいた施策が立てられる

客観的な事実に基づき、重要な施策を立てる際に役立ちます。個人の経験や主観による意思決定を防げるため、施策の成功確率を高められます。また、施策の立案が一部の人材に偏ることを防げるでしょう。

新たなビジネスチャンスを発見できる

データ解析によって、新たなビジネスチャンスを発見できるかもしれません。複数のデータを用いてさまざまな角度から分析することで、データとしての価値が高まるケースがあります。データ解析によって新商品・新サービスの開発、商品・サービスの改善による売上向上につなげられるでしょう。

データ解析のおもな手法

データ解析の目的によってさまざまな解析手法があります。代表的な9つを解説します。

決定木分析

決定木分析とは「分類木」と「回帰木」を組み合わせ、ツリー図（樹形図）を用いて解析する手法です。分類木とは、複数の条件とそのもとでの選択（YES／NO）を分類するものです。回帰木とは、ある条件と選択の結果に対し、新たな条件と選択結果を設けて階層としてつなげるものを指します。

RFM分析

RFM分析とは顧客解析の手法の1つで、Recency（直近の購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入累計額）という3つの指標を用いて顧客をグルーピングします。グルーピングによって顧客をランク分けし、それぞれのランクに適したマーケティングを実施します。

回帰分析

回帰分析とは、将来予測する際に用いられる手法です。要因を表す「説明変数」と、結果を表す「目的変数」によって、どのような要因がどのような結果をもたらすのかといったデータ解析を実施します。回帰分析の手法として、単回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰などがあります。

クラスター分析

クラスター分析とは、さまざまな性質の個が混ざった集合体から、特徴が似た個を集めてクラスターと呼ばれる集団を作って解析する手法です。性別や年齢など外的要因ではなく「スポーツ好き」や「ベジタリアン」などの内的要因でグルーピングします。

解析の過程で小さなクラスターから大きなものへと分類する「階層分析」と、前もっていくつかのクラスターを想定し分けていく「非階層分析」の2つがあります。

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、膨大なデータから関連性を発見する解析手法です。支持度（全体の中でルールが発生する割合）や確信度（Aの条件下でBの結論が出る割合）などを用いて「Aという条件下ではBの現象が発生する」という関連性を評価します。予想していなかった関連性が見つかる可能性を秘めています。

バートレット検定

バートレット検定とは、3項目以上のデータについて、分散が均一であるかを確認する手法です。医療分野で用いられるT検定や分散分析などの手法を用いるケースでは、データの分散が均一なことを前提条件としており、バートレット検定で等分散性（分散が均一であること）を確認する必要があります。

なお、バートレット検定と似た手法としてF検定があり、こちらは2項目の分散を確認します。

ランダムフォレスト分析

ランダムフォレスト分析とは、ビッグデータからランダムにサンプルを抽出し、決定木を用いてサンプルを分析する手法です。分析結果の多数決または平均によって、将来予測に役立てます。複数の分析を組み合わせると精度の向上が見込め実装も容易なため、おもに機械学習の分野で用いられています。

ABC分析

ABC分析は重点分析とも呼ばれ、売上やコスト、在庫などの指標を重要度の高いものから分類・管理するための手法です。売上の8割は2割の商品が生み出すという、パレートの法則に基づいています。重視する指標を商品に関する指標から選び、指標の累積構成比からA・B・Cの3つに分類します。

主成分分析

主成分分析とは、さまざまな指標から、わかりやすく見通しの立てやすい1～3ほどに要約する手法です。ビッグデータに対して実施されるデータ解析は多次元的で複雑な関連性があるため、結果を容易に得られないケースがあります。その際は主成分分析により、データを可視化でき理解が容易になるでしょう。

データ解析を実施する際のポイント

データ解析はビジネスにおいて重要ですが、十分に活用できていないケースもあります。実施する際の3つのポイントを解説します。

目的を明確にする

データ解析の際は、目的を明確にすることが重要です。データ解析の実施が目的ではなく、得られた結果から事業の改善に役立つ情報を求めることが目的です。自社や商品・サービスのどの部分に課題がありどのように改善すべきなのか、何のために分析を実施するのかをあらかじめ定め、意識して取り組みましょう。

膨大なデータを処理する

ビッグデータの解析にはデータを処理・整理することが欠かせません。社外からのデータだった場合、構造や粒度に違いがあり、同様の状態にそろえることが重要です。膨大なデータの処理の過程では、人の手による作業が必要になる場面もあるでしょう。その際の人件費もあらかじめ考えておきましょう。

情報漏えい対策をする

データ解析で扱うデータには個人情報が含まれることがあるため、情報漏えいに対する十分な対策が欠かせません。万が一、個人情報が流出すると、損害賠償が必要になるだけでなく、自社の社会的信用を大きく損なう可能性もあります。データ解析は十分にセキュリティ対策が施された環境下で実施しましょう。

まとめ

近年、データを分析した結果から原因や理由を明らかにするデータ解析が注目を集めています。さまざまな業界で活用され、意思決定やビジネスチャンスの発見などに役立てられています。ただし、データの扱い方や適した手法を知らなければ十分な成果につながらないでしょう。

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