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エクセルでここまでできる!データ分析の基本

 2020.02.06  ラクまるブログ編集部

データ分析を行うことが、ビジネス上での標準になっています。今では、中小零細企業でもデータ分析を有効活用して、新しいアプローチで商品・サービスを提供したり、ビジネスモデルに変革を起こしたりして、大企業にも劣らない力を身に着けるケースが少なくありません。
しかし、多くの人は「データ分析」を聞くと頭を抱えてしまい、一向に足が前に進みません。実際はそう難しく考える必要はなく、エクセルの一般操作ができれば誰にでもデータ分析は可能です。

本稿では、 データ分析の第一歩として、エクセルで行うデータ分析の基本についてご紹介します。もちろんエクセルだけでなくG Suite のスプレッドシートやその他表計算ソフトでも同様にある程度のデータ分析が可能ですが、機能説明を簡略化するためエクセルの標準機能を元にご紹介いたしまが。使い慣れたデスクトップアプリケーションで試してみてください。

ピボットテーブルを作ってみよう!

エクセルに搭載されているピボットテーブルという機能は、表に入力したデータを簡単にクロス集計分析するためのものです。

クロス集計分析ってなに?

初歩的なデータ分析手法の1つであり、2つ以上のデータ項目を掛け合わせて結果を集計することから「クロス集計分析」と呼ばれています。たとえば、「支店ごとに商品別売り上げをまとめる」「担当者ごとに取引先別の契約金額をまとめる」などです。クロス集計分析を行うことで、複雑なデータを属性別に分けた上で、それぞれの集計が行えます。そこからデータ間の相関関係を知ったり、傾向を読み取ったりできます。

それでは、ピボットテーブルを作成してみましょう。まずは分析したデータをエクセルシートに用意したら、「挿入タブ」の「テーブル」に表示されている「ピボットテーブル」をクリックします。すると「ピボットテーブルの作成」というボックスが表示されるので、分析したデータシートのセルを1つ選択しましょう。エクセルでは分析対象になるデータ範囲を自動的に認識してくれるので、すべてのセルを選択する手間は不要です。選択が完了したら「OK」をクリックします。これでピボットテーブルの作成は完了です。

すると、エクセルシートのリボン欄に新しく「ピボットテーブルツール」が追加されます。ここでは分析に必要な様々なツールを使ったり、ピボットテーブルのデザインを変更したりできますので、色々と操作することで分析が効率よくデータ分析ができます。

エクセルで可能なデータ分析の種類

では、エクセルのピボットテーブルなどを活用することでどのようなデータ分析が可能になるのでしょうか?主要なデータ分析の種類を以下にご紹介します。

因子分析

テストの成績から「なぜその成績だったのか?」「科目ごとの差があるのはなぜか?」といった事実まで読み取ることはできません。そこで、各教科の成績を全体として分析し、成績を左右する個々の能力(読解力や説明力など)である「共通因子」を見出すことが大切であり、これが因子分析の考え方です。今では、マーケケティングなど幅広い分野で活用されています。

データ・ドリブン時代の歩き方
初めてのデータ分析

軽量時系列分析

株価やECサイトの売上など、時系列で表されるデータには何かしらの内部構造があると考えられます。軽量時系列分析では、それらの結果の間にある関係を明らかにすることで、ビジネス上の仮説や理論を検証するためのものです。時系列で変動するデータの流れを分析することで、その後の予測が行えるため効率よくビジネスを展開していくことを目的とします。

主成分分析

多くの要因がある場合、似たもの同士を少数の要因に集約させることで、データ分析しやすくするためのものです。統計分析ではデータは多すぎると分析が複雑化し、やりにくくなります。そのため、データ分析を行う前に分析しやすいようにデータを整えるのが主成分分析です。この統計分析を行うと、大まかにデータの特徴を捉えることが可能なので、購買時の分析やブランディング施策によく使われています。

重回帰分析

結果となる数値と要因となる数値の関係を調べて、それぞれの関係を明らかにするための手法です。統計分析においては基礎の基礎となります。要因となる数値を「説明変数」、結果となる数値を「目的変数」といい、説明変数が1つの場合は「単回帰分析」、複数の場合は「重回帰分析」と呼びます。

相関分析

2種類以上のデータにおいて、一方のデータが変化したときに、その変化に応じてもう一方のデータも変化することを相関関係といいます。相関分析では、この関係を統計分析で明らかにすることを意味します。たとえば、「来客数と売上高」や「気温とビールの売上高」といったように、2種類以上のデータには何らかの関係性があると考えられます。これを明らかにすることで、より正確なビジネス戦略を組むことに貢献します。

多変量解析

多くの情報を分析者の仮説にもとづき、関連性を明確にすることを多変量分析といいます。平たく言えば「複雑な情報を分かりやすくする」ことです。たとえば、ある商品に対してさまざまな口コミや評価があります。それらの情報は、何らかの要因があって作り上げられたものです。そこにはブランド、デザイン、スペック、価格、信頼性などさまざまな要因が合わさって総合的に価値が決まります。これを明らかにするのが多変量解析です。

以上のように、エクセルを扱えるだけで多くのデータ分析手法を用いて、ビジネスで日常的に発生するデータを分析し、多くの知見を得ることができます。データサイエンス(データを分析する科学)は特別な人材だけに許されたものではなく、誰もが取り組める分野というわけです。ちなみに、米国では今最も人気のある職業がデータサイエンティストであり、年間4,000人の統計学修士が生まれているそうです。

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エクセルの限界に注意しよう!

エクセルでデータ分析へ取り組むにあたり、注意点が1つあります。それは、エクセルに記載でいるデータの量には限りがあり、データ分析のためのモデルを搭載するとその分動作が重くなることです。一度ピボットテーブルを作成してみると分かることですが、通常の操作よりも少し重みを感じます。データ量が増えるほどその傾向は強まり、大量のデータを分析する際はエクセルを起動するのにも長い時間がかかることがあります。

エクセルでは優れた表計算ソフトであり、データ分析も可能にしていますが限界もあるというわけです。

このため、本格的にデータ分析をビジネスへ取り入れたいという場合は、 Looker などBI(ビジネス・インテリジェンス)等を検討することをおすすめします。BIはデータ分析に特化したITツールであり、収集したデータを様々な角度から分析して、視認性の高いレポートを出力してくれます。

BIを活用するためには、ERP(エンタープライズ・リソース・プランニング)のように組織内のデータを統合管理できるシステム環境も必要になります。エクセルでデータ分析を行うよりも当然コストはかかりますが、組織全体のデータを分析し、経営状況を可視化しながら高度なデータ分析に取り組めることも確かです。

しかしながら情報となるソースデータが各システムのデータベースに格納されている場合や、絶えず情報が更新されてしまい、ファイル単位での管理が煩雑になるなど、より本格的な分析が必要になる場合は、エクセルを使った作業では限界があります。その際は、やはりデータ分析に特化したデータプラットフォームの構築がお勧めです。

データプラットフォームにより、必要なデータいつでも必要なタイミングで蓄積され、ダッシュボードやBIツール、レポート出力など定型的な処理を自動化すること可能となります。

電算システムでは、お客様のデータ分析を支援するためのデータプラットフォームの構築支援やデータ分析に必要なサポートを提供しています。業務の効率化やデータ・ドリブン型の経営を目指している方は、是非お気軽にご相談ください。

初めてのデータ分析

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