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ビッグデータ分析のポイントと分析手法について紹介!

 2020.09.15  ラクまるブログ編集部

ビッグデータの分析により、これまで見落とされてきた情報を得ることができ、企業の課題解決へ向けての新しいアプローチ方法を発見できます。しかし、ビッグデータをただ用いるだけでは意味がなく、目的に応じた活用が求められます。今や小売業や通信業のみならず、医療や農業でも注目されているビッグデータですが、分析する際はどのようなポイントに注目したら良いのでしょうか?

今回はビッグデータ分析のポイントや分析手法について詳しく解説します。

ビッグデータの定義「3V」とは?

ビッグデータは膨大なデータを表す総称ではありますが、ビッグデータとして位置づけられるものには、「Volume」「Variety」「Velocity」から成る「3V」の定義が存在します。「3V」から、ビッグデータがどのようなデータであるか詳しく見ていきましょう。

Volume=データ量

ビッグデータにおける1つ目の定義が、「Volume(データ量)」です。ビッグデータとは、その名の通り膨大なデータ量を対象とするケースが多いです。データの種類に関しては明確な定義が存在するわけではなく、どのようなデータであってもビッグデータになり得る可能性があります。そのためデータ数はもちろん、動画のようなサイズが大きいデータや、SNSやセンサーデータのような更新頻度の高いデータも必然的に膨大なデータ容量となるため、ビッグデータに含まれています。

Variety=データ多様性

2つ目の定義が「Variety(データ多様性)」です。ビッグデータには種類が豊富にあり、データの範囲が広いのも特徴です。一般的な構造化データのみでなく、音声や動画、テキストをはじめとした非構造データも、ビッグデータの対象です。こういったデータの解析方法は、これまで人間自ら手入力するのが一般的でしたが、テクノロジーの進化により、あらゆるデータを自動で収集・解析できるようになりました。人の手では捉えきれなかった多様性あるデータを獲得できるというのが、ビッグデータの大きな特徴です。

Velocity=データ処理速度

3つ目の定義が「Velocity(データ処理速度)」です。ストリーミングデータをはじめ、これまでにないくらいの頻度で膨大なデータが発生・変動し続けています。これらの膨大な量かつ多様性のあるデータをいくら集めようと、データを高速で処理し、タイムリーな活用ができなければ、ビッグデータの分析効果を十分得ることはできません。いかに速いスピードで種類豊富なデータを処理できるかが、ビッグデータを有効的に活用できるかどうかを大きく左右します。

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ビッグデータの分析に必要な準備

ビッグデータを分析するにあたり、ただ闇雲に膨大なデータ量に手を出すだけでは効果的な活用はできません。ビックデータを分析する際は、より有益な情報を取得・活用するためにも、以下の準備を行うようにしましょう。

ビッグデータ分析の目的を持つ

ビッグデータの分析には、どのような目的でどのような効果を期待しているのかという、明確な分析目的を持つことが必要です。「ビッグデータを活用すれば、これまでとは違う新しい手法が見つけ出せる」といっても、目的に応じたデータを収集できなければ意味がありません。ビックデータの分析効果を最大限に発揮するためには、現状抱えている課題を明確にし、どのような情報を得ることが解決策へとつながるのかしっかり考えておくことが大切です。

データを集めてクレンジングを行う

ビッグデータを分析する前に、集めてきたビッグデータをクレンジングしましょう。ビッグデータによっては、重複したものや誤字脱字、表記の揺れがあるもの、整合性の低いものなど、正しくない要素を持ったデータが含まれている可能性があります。正しい要素を持たないビッグデータをそのまま使用することは、事実と異なる分析結果を導く原因となります。収集したビッグデータをブラッシュアップするためにも、分析前には必ずデータクレンジングを行うようにしましょう。

ビッグデータの代表的な5つの分析手法

ビッグデータを収集したあとは、いよいよビッグデータ分析に移行します。ビッグデータの分析には、簡単なものから複雑なものまで含めてもさまざまな分析方法があります。その中でも代表的とされる5つの分析手法をご紹介します。

1. クロス集計

クロス集計は最も基本的なデータ分析手法といわれており、アンケートの集計や販売予測、世論調査などによく使用されている手法です。

クロス集計では収集したデータを、年齢、性別、地域、職業などのさまざまな属性に分けて集計します。同時に複数の判断軸でデータが取得でき、カテゴリーごとの相関関係を分析することや、大まかなトレンド性の発見にも効果的です。また、調査目的に合わせてカテゴリーを設定すれば、よりピンポイントな情報を引き出すことも可能など、条件の組み合わせ次第で独自の分析結果を導き出すこともできます。

Excelに標準搭載されている機能でデータ分析ができるため、初心者にも扱いやすい分析手法といえるでしょう。

2. ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析とは、1つの質問に対し、「はい」または「いいえ」の2択の答えを集計し、とある事象の将来的な発生確率を予測する分析手法です。分析結果は確率を表すため、0から1の間の数値で表されます。ロジスティック回帰分析では生じた事象を比較し合うことで原因を分析し、結果に対する要因を把握することができます。そのため、開発や研究を進める企業に適した分析方法として活用されています。

例えば医療分野では、病気の発生する確率を予測するために、ロジスティック回帰分析が用いられています。これにより治療の効果がより高まる場合の特徴を分析することができ、治療効果の向上につながると期待されています。他にも顧客の商品購入率の予測に活用し、マーケティング効果の向上を狙う企業も多く存在します。

3. アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、ビッグデータを活用して一見関連性がないと思われるデータ同士から共通の類似性や規則性を見出し、隠れた関連性を分析する手法です。主にネット通販やスーパー、小売事業でよく使用されています。

有名な事例として、おつむとビールの事例があります。とあるスーパーでおつむとビールが同時購入されているというデータが発見され、父親がおむつを購入するついでにビールを購入しているという分析結果が判明しました。これを機に陳列棚におつむとビールを並べたところ、売上が上がったという事例です。このように、一見関係のないおつむとビールに隠れた関係性を見出すことで、新たなアプローチが生まれるのが、アソシエーション分析の魅力です。また、分析対象を購入商品のみに限定したものでは、「マーケットバスケット分析(バスケット分析)」とも呼ばれています。

4. クラスター分析

クラスター分析とは、ビッグデータという大きな集団から、異なる性質を持つデータ同士の類似性により複数のグループに分類し、グループごとの属性を導き出す分析手法です。ここで作成したグループを「クラスター」と呼びます。

クラスター分析では、性別や年齢などの外的基準が明確でないデータを分類する場合に用いることが多く、対象をどのような要素に注目して分類するかが大きなポイントとなります。選択された要素に合わせてデータ同士の関連性が判明することで、潜在顧客のニーズを把握できます。クラスター分析は、主にサービスの提供や、商品の自社開発を行う企業で使用されることが多く、企業のブランディングやユーザーのセグメント分析にも効果的とされています。

5. 決定木分析

決定木分析とは、1つの原因から、「~だったらどうなるか」という仮説を繰り返していくことで、複数の要因から関係性を見出し、原因のより強い根拠を分析する手法です。流れとしては、クロス集計分析を繰り返していくというイメージです。仮説を繰り返すことで、樹形図のようなモデルとなるため、「決定木」と呼ばれており、他にも「回帰木」「分類木」「ディシジョンツリー」と呼ばれることもあります。

決定木分析では原因に対し多様な要因を発見できるため、消費者の購買意欲や意思決定などを分析に効果的です。要因や属性の分析はもちろん、分岐ごとの確率計算もできるため、商品開発やサービスを提供している企業がマーケティングやリスクマネジメントのために活用している場合も多いです。

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まとめ

ビッグデータの分析には、自社の目的や課題に合わせた分析手法を用いるのはもちろん、目的に合わせたビッグデータを的確に捉えることが大切です。

株式会社電算システムでは、データ分析に関する一連のプロセスをプロのデータサイエンティスト・データエンジニアが担当し、お客様の抱えるビジネス課題を徹底解決します。ビッグデータの活用方法にお悩みの方は、お気軽にご相談ください。

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