現代では、大量のデータが蓄積され、その中には重要な情報や機会が埋もれていることがあります。しかし、いざそれらのデータを活用しようとしたとしても、どのようにデータ分析をすればよいのか分からないという方も多いのではないでしょうか？
そこで本記事では、データ分析の基本的な流れやメリット・注意点などに言及し、初心者の方向けにデータ分析を学習するのにおすすめの資格もご紹介します。
データを活用することで、ビジネスの意思決定を根拠に基づいたものにして、効果的な戦略を立てられるようになります。
データ活用の学習に興味のある方には参考になる情報ですので、ぜひ最後までお読みください。
データ分析とは
データ分析とは、集められた大量のデータを統計学的手法やコンピュータプログラムを用いて解析し、そこから意味のある知見を得ることを指します。
データ分析の主な目的は、過去のデータから現状や将来の状況を予測し、データドリブンな意思決定を可能にすることです。データ分析によって、ビジネスの最適化、プロセスの改善、顧客のニーズの理解など、様々な分野で利益を生むことができます。
また、データ分析は、正確な情報を得るための重要な手段であり、実際には多くの場合、ビジネスや政策決定において欠かせないものとなっています。データを分析することによって、ビジネスのトレンドや市場動向を把握し、戦略的な判断を行えるようになります。
初めてのデータ分析
〜DSKマーケティングチームと一緒に学ぼう〜
データ分析は敷居の高いものに思われがちですが、実はもっとシンプルです。
本紙では、電算システムのマーケティングチームメンバーが登場し、データ分析についてのお話をさせて頂きます。 是非、データ分析の理解を深め、データ活用の一歩を踏み出せるきっかけになれば幸いです。
データ分析のメリット3選
データ分析を行うことで企業には様々なメリットがあります。
本章ではデータ分析により企業が得られる代表的なメリットをご紹介します。
データドリブンで再現性のある意思決定が可能になる
まず、データ分析の最大のメリットは、データドリブンで再現性のある意思決定が可能になることです。つまり、データを用いて意思決定を行うことで、人為的なバイアスを排除し、客観的な分析結果を得られるということです。
例えば、マーケティングにおいては、顧客データを分析することで、どのような商品やサービスが需要があるか、どのようなプロモーションが効果的かなどを判断することができます。また、製造業においても、生産ラインのデータを分析することで、どのような改善が必要か、生産効率を向上させるためにどのような工夫が必要かなどを分析することができます。
さらに、データドリブンで再現性のある意思決定を行うことで、組織内のコミュニケーションを改善することもできます。分析結果はデータに基づいているため、論理的かつ客観的に伝えることができ、他部署や上司との意見の食い違いを防ぐことができます。そして、データ分析によって、過去の分析結果を蓄積することができ、再現性の高い意思決定を継続的に行うことができます。これにより、組織の意思決定の質を向上させ、競争力を高めることができます。
新たな機会の発見につながる
次に、データ分析を行うことで、過去の経験や勘に頼ることなく、データから得られる洞察に基づいた戦略やアイデアを生み出すことができます。
例えば、顧客の購買履歴や行動履歴を分析することで、顧客が興味を持っている商品やサービスの傾向を把握することができます。その情報をもとに、新たな商品やサービスの開発や、既存の商品やサービスの改善を行うことができます。また、競合他社のマーケティング戦略や顧客獲得施策を分析することで、自社のマーケティング施策に取り入れるべきアイデアや改善点を発見できます。さらに、顧客のアンケート結果やソーシャルメディア上の反応などを分析することで、自社が気づかなかった市場のニーズやトレンドを発見し、それに基づいた新しい商品やサービスを提供することも可能です。
こうしたデータ分析による洞察は、従来の経験や勘に頼ることが多かった意思決定に比べ、より客観的で再現性のある意思決定を可能にするだけでなく、新しいビジネスチャンスを発見し、競争力を高めることにつながります。
将来を予測できる
データ分析は過去のデータをもとに、将来の傾向や予測を行うことができます。過去のデータから需要が減る傾向があることが分かった場合、それに合わせて生産量を減らすなどの対応が可能です。また、過去のデータからリスクが高いことが分かった場合、そのリスクを未然に防ぐことができるよう対策を立てたり、リスクマネジメントを行ったりすることができます。
つまり、データ分析は将来の事業戦略や方針を立てる上で重要な役割を果たし、ビジネスにおいて非常に有用な手段となっています。
データ分析の流れ
データ分析を行う際は正しいステップで進める必要があります。
本章では正しいデータ分析のステップを5つに分けて、それぞれ詳細に解説します。
問題を設定する
データ分析において問題設定を最初に行うことは非常に重要です。このステップでは、企業や組織が抱える問題や課題を明確にし、データ分析によって解決する目標を設定します。具体的には、売上が伸び悩んでいる、コストがかかりすぎている、顧客満足度が低下しているなどの問題を明確にし、どのようなデータを収集すれば解決できるのかを検討します。このステップが不十分だと、データ分析の結果が期待通りにならない場合があります。そのため、問題の設定はデータ分析の初期段階において、時間をかけて慎重に進める必要があります。
データを収集する
データ分析の2つ目のステップは、データ収集です。問題設定を行った後、データを収集する必要があります。データは多種多様で、企業が持つ売上履歴や生産履歴、顧客情報などの社内データや、インターネットから収集することのできるWebスクレイピングやオープンデータなどの外部データなどがあります。
また、データの収集にはデータ品質の向上も必要です。データ収集の段階でデータ品質が悪い場合、分析結果に影響を及ぼすため、後続フェーズを意識してデータ抽出を行うなど適切な対策を行うことが重要です。データの収集には膨大な労力が必要となることがあるため、事前に収集するデータを限定することで、無駄な時間やコストの削減につながります。
データを整形する
データ収集が完了したら、次はデータ整形のステップに移ります。このステップでは、収集したデータを分析しやすい形式に整えます。データ整形には、データの欠損値や外れ値の処理、データの正規化などが含まれます。また、データの統合や重複の削除なども必要です。
これらの処理は、分析に必要な正確で信頼性の高いデータを得るために重要です。一般的に、データ整形はプログラミング言語や専用のツールを使用して自動化されますが、データの性質や目的に応じて手動で行う必要がある場合もあります。
データを分析する
このステップでは、ここまでインプットした複数のデータをもとに、データの潜在的なパターンや関係性を発見します。そのために、統計的な手法や機械学習アルゴリズムなどを使用して、データを解釈します。代表的なものとして、決定木分析、ロジスティック回帰分析、時系列分析などの手法を用いて、目的に応じたデータ分析を行います。
また、ビジュアル化することで、データの意味や関係性をわかりやすく提示することができます。データ分析の目的は、事実に基づいた結論を導き出すことであり、そのために正確なデータ解釈が必要です。
結果の可視化と報告
最後のステップでは、分析結果を明確に可視化し、関係者に周知を行います。このステップでは、チャート、グラフ、テーブルなどの視覚化ツールを使用して、分析結果を分かりやすく表現することが重要です。可視化には、ExcelやTableauなどのビジネスインテリジェンスツールを使用することが多く、データの可視化やダッシュボードの作成が簡単に行えます。また、Pythonのmatplotlibやseabornといったライブラリを使用することで、プログラミングによる可視化も可能です。
データ分析は関係者に報告し、当初掲げていた問題が解決されたかどうかを把握する必要があります。報告では、分析目的、分析手法、結果の解釈と、結果に基づく提言などが含まれることが理想的です。
データ分析における3つの注意点
データ分析は正しく用いれば非常に多くの示唆を得ることが可能です。
一方でデータ分析を行う上で注意するポイントも存在します。
本章ではデータ分析を行う上で気を付けるべき代表的な3つの注意点について解説します。
バイアスの存在を考慮する
データ収集時に特定の属性や環境に偏ったデータを収集すると、偏った結果になる可能性があります。例えば、ある商品の購入履歴を調べる場合、ある地域の顧客だけを対象に調査を行うと、その地域の消費傾向に偏りが生じます。バイアスを排除するためには、より広範な地域や属性のデータを収集する必要があります。データ解析の際にも、分析者自身のバイアスや意図によって分析結果が歪められる可能性があります。分析する際は、自身の偏りやバイアスを正確に認識し、分析結果に適切に反映させる必要があります。
外れ値の存在を意識する
データ分析においては、「外れ値」と呼ばれる極端な値が含まれることがあります。これは、例えば、観測データの測定誤差などによって生じるものです。外れ値だからといって、完全に無視すると、分析結果が歪んでしまうことがあるため、扱い方には注意が必要です。一般的には、外れ値が一部の異常なデータである場合は、データの平均値や中央値などを算出する際に、これらを無視することで対処することができます。また、外れ値が多数存在する場合は、外れ値を含めたデータセットと、外れ値を除いたデータセットの両方を用いて分析し、結果を比較することも有効な対処法です。
データの保護とプライバシーに配慮する
データ分析を行う際には、個人情報保護法や企業の情報セキュリティポリシーに従い、データの保護とプライバシーに配慮することが必要です。データの取り扱いには細心の注意が必要であり、不正アクセスや情報漏洩のリスクを軽減するためにも、データの保存場所やアクセス権限の管理などを徹底することが重要です。また、分析結果によっては個人情報が特定される可能性があるため、データの匿名化などにも配慮する必要があります。
データ分析初心者に役立つ資格3選
データ分析を学習する際には特定の資格を勉強することも非常に有効な手法です。
本章では初心者の方におすすめのデータ分析に役立つ資格を3つご紹介します。
基本情報技術者試験
基本情報技術者試験に合格することで、情報技術に関する幅広い知識を身につけることができ、データ分析に必要な基礎的な知識や技術を習得することができます。データ分析に関連する試験科目には、情報システム基礎知識、プログラミング、データベース、ネットワークなどがあります。
情報システム基礎知識では、情報システムに関する基本的な知識が問われます。データ分析においても、データの取り扱いに関する基礎的な知識が必要となります。
また、プログラミングやデータベースに関する試験科目では、データ分析に必要なプログラムやデータベースの知識が問われます。これらの知識は、データ分析においてデータの収集や整形、分析に必要となるため、基本情報技術者試験での学習はデータ分析に役立ちます。
さらに、ネットワークに関する試験科目では、データ分析において必要となるデータの通信やセキュリティの知識が問われます。データの安全性を確保するためのセキュリティ対策は、データ分析において重要な要素の一つであり、ネットワークに関する知識が役立ちます。
参照元｜独立行政法人情報処理推進機構 「基本情報技術者試験」
統計検定
統計検定は、統計学の知識や手法を身につけることができる資格試験です。データ分析においては、統計学の知識は欠かせません。例えば、データの分布や傾向を理解することで、適切な分析手法を選択することができます。
また、データの信頼性を評価するために、標本調査や検定の手法を用いることもあります。このように、統計学の知識はデータ分析の基礎となります。統計検定では、統計学の基礎から応用まで幅広い知識を身につけることができます。具体的には、確率・統計の基礎、推測統計、回帰分析などについて学習することができます。統計検定を取得することで、その知識を正しく身につけ、データ分析において高い精度の分析を行えるようになります。
参照元｜一般財団法人 統計質保証推進協会 「統計検定」
Python 3 エンジニア認定データ分析試験
エンジニア認定データ分析試験は、データ分析における知識や技術力を認定することを目的としています。試験内容は、データ分析の手法やツールの基礎知識、統計解析、機械学習、ビッグデータ解析など多岐にわたります。この試験は、データ分析に関する知識や技術力を総合的に評価することができるため、データ分析に従事するエンジニアやアナリストにとって、スキルアップのための有力な手段となります。また、エンジニア以外の分野からの受験者にとっても、データ分析に関する基礎知識や技術力を身につけることができます。さらに、Pythonはデータ分析において広く使用されているプログラミング言語であるため、非常に将来性のある資格だと言えるでしょう。
参照元｜Pythonエンジニア育成推進協会 「データ分析試験 | Python試験・資格」
正しいデータ分析を学んで業務に活かそう｜まとめ
本記事では、「データ分析」という用語の意味や目的、重要性、データ分析の手順、そしてデータ分析習得に役立つ資格について解説しました。データ分析は、膨大なデータから有用な情報を取り出すことで、意思決定の支援や新たな機会の発見、将来の予測に役立てることができます。
いまやデータ分析は現代のビジネスや社会において欠かせないスキルとなっており、データ分析スキルを習得することで、正確で効率的な意思決定や新たなビジネスチャンスの発見への貢献が可能です。
以下資料にて初心者の方向けにデータ分析の概要とデータ分析を始めるための準備などをまとめています。これからデータ分析を学ぼうとする方におすすめの資料となっておりますので、ぜひご確認ください。
