イチから学ぶ！データ分析の基礎知識
ビジネスにおける問題解決に対して、「データ分析」ほど威力を発揮するものはありません。
何年も前から、ビッグデータやデータマイニングといった言葉が流行ってきたように、いかにデータを有効活用していくかに、多くの企業が取り組むようになっています。しかし、その一方で「データ分析が何でそんなにも必要なのか？」「具体的にどう活用すればいいんだろう？」と疑問に思っている人もまだまだ多いはずです。
このページではデータを活用して成果を上げたい方向けに、実践的なデータ分析の知識とスキルを学べるコンテンツをまとめています。
目次
STEP 0
データ分析の全体を理解する
まずはデータ分析の全体像を理解しましょう。
STEP 0-1
問題解決の4つのアプローチ
何らかの問題に直面したとき、思いつきに近い解決策で対応して、まずい事態に陥ってしまった、完全に失敗してしまった、ということはないでしょうか。正しく問題解決を行うためには、現状を正確に理解し、問題の原因を見極め、効果的な打ち手（解決策）まで考え抜き、実行するというアプローチを取ることが重要です。
STEP 0-2
正しいデータ分析の手順とは？成果につながる５つのステップ
最もよくないデータ分析の取り組み方は「膨大な数値データをとりあえず分析して、そこからわかったことをもとに次の施策を立てたい」といって、目的を決めずにデータ分析に入り、結局は何もわからず、迷路に迷い込んでしまうというパターンです。そうならないためにも、具体的な課題を見つけ、現時点での仮説とその根拠は何か、仮説を確かめるにはどんな情報を集めてデータ分析する必要があるのかを検討する、正しいデータ分析の手順を踏むことが大切です。
STEP 1
データ分析の目的を設定する
データ分析において特に重要である「目的の明確化」に必要な考え方を解説します。
STEP 1-1
データ分析は「目的設定」が9割
正しくデータ分析を行うためには、具体的な課題を見つけ、現時点での仮説とその根拠は何か、仮説を確かめるにはどんな情報を集めてデータ分析する必要があるのかを検討することが大切です。
STEP 2
仮説を洗い出す
苦労して分析を行うからには、成果が出る打ち手を導きたいものです。仮説をもとに根本原因を見極め、打ち手へとつなげていくことが、問題解決の成否を決定づけるといってもいいでしょう。仮説や課題を洗い出し、結果を出していくにあたって必要になる考え方を身につけましょう。
STEP 2-1
仮説の洗い出しに欠かせない、ロジカルシンキング
ビジネスにおけるさまざまな問題の解決には、ロジカルシンキングが重要だということがいろいろなところで語られますが、データ分析においてもロジカルシンキングが大切です。ロジカルシンキングを日本語でいえば「論理的思考」と表現されます。論理的思考というと、難しい理論をこねくり回して相手を論破するようなイメージを持たれる場合がありますが、それは違います。原因と結果を明らかにするための「筋」が通った考え方ということです。
ロジカルシンキングは、問題解決を進めていく中で立ちはだかる数々の事象や仮説を、原因と結果にスッキリ分けて、誰が見てもわかりやすく構造化していくことなのです。
STEP 3
分析方法を定義する
仮説に基づきデータ分析を設計していく方法を解説します。
STEP 3-1
課題に合わせた分析方法を選び出す
データ分析を正しく進めるためには、課題に合わせた分析を方法を見極めることが重要です。具体的には、現在自社が持っているデータのほか、あらゆるデータの中から、どのデータを使って分析を行うべきなのかを検討していくということです。
分析方法の決め方は、課題や出てきた仮説によってやり方が大きく変わってきます。自社の課題や仮説に合わせて、必要な分析とデータを検討しましょう。
STEP 4
データを収集する
データ分析の精度を高めるためには、データが抜け漏れなく整理されている必要があります。社内のデータを抜け漏れなく収集、管理し、市場データや競合他社のデータを適切に収集する方法を身につけましょう。
STEP 4-1
社内データの収集と管理のポイント
ビジネスにおけるデータ分析を行う時、最も使うことの多いデータは社内に蓄積されている数値データです。
データの収集に手間がかかるケースとしては、同じ企業であっても、数値データが複数の部署で管理されているなど、そもそもデータの在あり処かが不明な場合や、フォーマットがバラバラな場合です。形式等が統一されていなければ、まずデータ分析の前にデータ同士を紐づけしていくなどの整理が必要になってきます。
データ分析をする前のデータ収集は、データ分析の質を左右する大事なポイントになりますので、侮あなどらないようにしてください。
STEP 4-2
市場データの収集
現在の日本においては、ほとんどの業種・業態が成熟期〜安定期となっているため、売上減少の問題が自社内だけにあるとは限らない場合が多いからです。また人口減少など、市場自体が大きく減少していたり、国境を問わない競合他社が新商品や新規参入することによって競争局面が変化してしまっている場合もあります。
外部に起因している問題がどこにあるのかを明らかにするために、各省庁のウェブサイトなど、外部からデータを探してくることも必要です。
STEP 4-3
消費者調査のやり方
データ収集の方法の1つに「独自調査の実施」があります。独自調査では、社内データやインターネット上にあるデータでは手に入らない情報を知ることができます。「訪問面接調査」「留置き法」「会場集合調査」など、様々な手法があるため、目的に合った独自調査の方法を実行してみてください。
STEP 4-4
競合他社データの収集
自社の状態を把握する上で、売上高や収益水準、コスト構造などを業界水準と比較することで、自社内のデータだけでは客観的に判断できない部分を補うことができます。そのために必要なのが競合分析です。
基本的に上場企業ではウェブサイト上で財務諸表などの数値データが公表されているので、自社と競合のデータを比較することで、自社の強みや弱みが分かったり、適正な業績水準であるかを判断したりすることができます。
STEP 5
データを分析する
集めた数値データを使った分析を進めていきます。ポイントさえ押さえてしまえば、初心者でも一定の成果を出すことができるのがデータ分析です。具体的な事例をもとに、データ分析の流れや考え方を身につけましょう。
STEP5-1
さらなる売上拡大のためのデータ分析
飲食店の事例をもとに、売上を増加させる方法を導き出す売上が下がっている原因を洗い出すデータ分析を解説します
STEP5-2
収益性の悪い店舗とその原因を洗い出すデータ分析
アパレル企業の事例をもとに、収益性の悪い店舗とその原因を洗い出すデータ分析を解説します。
STEP5-3
新商品開発のリスクを下げるデータ分析
化粧品メーカーの事例をもとに、効果的な新商品開発の方法を導き出すデータ分析を解説します。
