データ解析とは？徹底的に解説！

データ解析とは？

データ解析とは一般的に、膨大な量のデータを取得し、それを整理・分析するプロセスのことを指します。
主な目的は、データ内に潜むパターンや傾向を発見し、その情報を活用して意思決定をサポートすることです。
統計的手法や機械学習アルゴリズムを活用して、データから有益な洞察を導き出します。
この過程で、ビジネス分野では市場動向や顧客行動の理解、医療分野では疾患の診断や治療の最適化、科学研究では新たな知識の発見など、さまざまな分野で活用されています。
データ解析は、ビッグデータ時代において重要性をますます増しており、組織や企業における戦略的な意思決定に不可欠な要素となっています。

データ解析とデータ分析の違いとは？

データ解析と似た言葉にデータ分析という言葉があります。
データ分析とデータ解析の違いはどこにあるのでしょうか？詳しく見ていきましょう。

データ分析とは

データ分析は、与えられたデータを詳細に理解し、そのデータから意味のある情報を引き出すプロセスの事を指します。
収集されたデータはそのままの状態では使えない場合が多いため、データを細かく要素別に分けていき、データをより理解しやすいものにする必要があります。

データ分析とデータ解析の違い

｢データ分析｣はあるデータの内容や性質を理解するために細かな要素に分けていくプロセスのことを指し、｢データ解析｣はデータを分析した上で、その関係性や新しい洞察を論理的に導いていくプロセスのことを指します。
データ分析ではデータ解析を行う為の下準備的な役割を担い、データ解析を通じて得られた解析結果を基に、次のアクションに繋げます。

データ解析を行うメリット

データ解析を行うメリットはどこにあるのでしょうか？詳しく見ていきましょう。

属人的な業務から脱却できる

デジタル化が進んでいない業種や業界では未だに、現場社員の直感や感覚、経験則から意思決定を行うことが常態化しています。
長年の勤務により培ってきたこれらのスキルは時に非常に効果的な影響を及ぼしますが、一方で業務の属人化に繋がりかねません。
客観的なデータ解析に基づいた意思決定を行うことができれば、業務の属人化を防ぐことができ永続的な事業の持続が可能になります。
年度による事業の下振れリスクも軽減できるでしょう。

意思決定を効果的にできる

データ解析を行う事で意思決定を効果的かつスピーディーに行うことができます。決定すべき事柄が重要であればあるほど、多くのステークホルーダーを交えた議論が必要となるため最終的な意思決定に時間がかかってしまいます。
一方で、社会はめまぐるしく変化しており私達の意思決定に逐一待ってはくれません。
データ解析を行い、事業にとって重要なポイントを絞ることで迅速な意思決定を行うことが可能です。

事実に基づいた行動ができる

データ解析の最大のメリットは恣意性を排除できることです。
個人の知見や経験に過度に依存することなく、事実に基づいた意思決定を行うことができるため、施策や計画案を成功させやすくすることができます。

データ解析を行う上での注意点

データ解析を行う上では以下のような注意点を意識しておく必要があります。それぞれ具体的に見ていきましょう。

目標を明確にする

データ分析を行う上での最も重要な視点は、「なぜその分析を行うのか」という目的を明確にすることです。
データ分析は、ビジネス上の課題の理解や解決の手段であり、単なる作業ではありません。
分析結果から得られる洞察を活かし、業務やサービスの改善につなげるためには、ビジネスの目的や問題点を明確に把握し、「どのような仮説を検証するために分析を行うのか」という目的意識を持つことが重要です。

膨大なデータを整理する

ビッグデータを解析の対象とする際に、膨大なデータを解析できるよう整理する必要があります。例えば、社外からのデータを対象とする際にはデータの粒度や構造が異なるため、同じ形式に揃えなければなりません。
このデータの整理に関しては、人手による作業が必要とされるため負担が大きくなってしまいます。データ整理に必要とされる人件費も考慮するようにしましょう。

情報漏洩

顧客データの解析には、個人情報が含まれることがあります。解析には多くの利点がありますが、同時に情報漏洩のリスクもあります。
個人情報の漏洩は損害賠償や信用失墜などの大きな損失をもたらす可能性があります。
人為的なミスを完全に防ぐことは難しいため、クラウドサービスでの解析や、セキュリティの確保された環境での解析などの対策が必要です。
また、データの安全な格納を目的としてDWH（データウェアハウス）の導入も検討すべきです。

データ解析手法8選

ここではデータ解析手法を8つ紹介していきます。それぞれ見ていきましょう。

決定木分析

決定木分析は、データを分割して予測モデルを作る方法です。例えば、顧客の属性（年齢、性別など）から購買行動を予測する場合、決定木は属性ごとに分割し、どの属性が購買行動をよりよく予測できるかを見つけます。
最終的には、分割されたグループごとに予測を行います。決定木は分かりやすく、解釈が容易なため、様々な分野で使われています。

RFM分析

RFM分析は、顧客セグメンテーションや顧客価値の理解に使われる手法です。

1.R (Recency): 直近の購買からの経過時間を表します。購買からの経過時間が短いほど高いスコアが付けられます。
2.F (Frequency): 顧客の購買頻度を表します。より頻繁に購入する顧客に高いスコアが与えられます。
3.M (Monetary): 顧客が購入した金額を表します。より多くの金額を使う顧客に高いスコアが与えられます。

RFM分析では、これらの要素を組み合わせて顧客をセグメント化し、例えば「高頻度で高金額を使う顧客」といったセグメントを特定します。
このようなセグメントは、マーケティングや販売戦略の改善に役立ちます。

回帰分析

回帰分析は、変数間の関係を調査し、その関係を数学的にモデル化する手法です。
説明変数（独立変数）が与えられたときに、応答変数（従属変数）を予測するために使われます。
具体的には、単回帰分析では1つの説明変数を、重回帰分析では複数の説明変数を使用します。
モデルの構築後は、係数や統計的指標を解釈して、変数間の関係性を理解します。

クラスター分析

クラスター分析は、データを特定のグループに分類する手法です。
顧客セグメンテーションや市場のセグメント分析などで利用されます。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は、大量のデータからアイテム間の関連性や共起関係を見つけ出す手法です。
特に、商品の購買履歴やウェブサイトの閲覧履歴などのトランザクションデータから頻繁に一緒に現れるアイテムのセット（アソシエーションルール）を見つけるのに使用されます。
例えば、スーパーマーケットでの買い物データから、「ビール」と「おつまみ」が一緒に購入される傾向があることを見つけ出すことができます。
アソシエーション分析は、マーケティング戦略の改善や商品の配置、ウェブサイトのパーソナライゼーションなど様々な領域で活用されます。

バートレット検定

バートレット検定は、多変量データの各変数間の相関がゼロであるという帰無仮説を検定する統計的手法です。
つまり、変数間に相関があるかどうかを評価します。
データが正規分布に従う場合に使用され、各変数の分散が等しいという条件が前提となります。
バートレット検定では、標本の共分散行列を用いて変数間の相関行列を作成し、その固有値を用いて検定を行います。

ランダムフォレスト

ランダムフォレストは、機械学習のアルゴリズムの一つで、複数の決定木を組み合わせたアンサンブル学習手法です。
複数の決定木を作成し、それらの多数決や平均を取ることで、より正確な予測を行います。
特徴のランダムなサブセットを用いて複数の決定木を構築するため、過学習を防ぎ、汎化性能を向上させることができます。
ランダムフォレストは、分類や回帰の問題に広く適用され、データの特徴量が多い場合や相関関係が複雑な場合に効果的です。

SVM（サポートベクターマシーン）

サポートベクターマシン（SVM）は、機械学習のアルゴリズムであり、分類や回帰の問題に使用されます。
SVMは、データを多次元空間上にマッピングし、それらのデータを分割する境界を見つけることで、クラス分類や数値の予測を行います。
この境界は、最大マージンを持つように学習されます。
SVMは非線形な関係も学習できるため、高い柔軟性を持ちます。

まとめ

いかがでしょうか？
本記事ではデータ解析について解説してきました。データ分析との違いや、データ解析を行うメリット、注意点、そして代表的な8つの手法までお分かり頂けたと思います。
データ解析を適切に行う事はビジネスを拡大する上で必要不可欠です。
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