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データ分析とは?メリット・デメリットや具体的な方法を紹介

データ分析で得られるメリットは多々ありますが、成果を得るには正しい手法と手順で取り組む必要があります。また、いくつかのポイントを踏まえて取り組めば、より成果につなげられるでしょう。本記事では、データ分析のメリット・デメリットや代表的な手法、成果につなげるためのポイントなどを解説します。

データ分析とは?

データ分析とは?

データ分析とは、収集した情報の整理、加工、取捨選択を経て分析するプロセスです。適切なデータ分析により、数値にもとづく合理的な意思決定が可能となるほか、今まで気づけなかった課題やチャンスに気づきやすくなるなどのメリットがあります。

Webサイトやメール、SNSなど企業と顧客の接点が増え、扱うデータは年々増えています。これらのデータを分析すれば、顧客をより深く理解できたり、また発生している問題の根本的な原因の究明、将来的な予測ができたりなどビジネスへ活用できるのです。

データ分析を行うメリット

多くの企業がデータ分析に前向きなのは、多大なメリットを得られるからにほかなりません。主なメリットとしては、データドリブン経営や迅速な意思決定の実現、新たなビジネスチャンスの発見などが挙げられます。

データドリブンな経営が可能になる

データドリブン経営とは分析で導き出された根拠ある結果をもとに、組織のかじ取りをすることです。経営者の勘や経験に頼った経営はたしかな根拠がないため、不安定な経営になるおそれがあります。

データドリブン経営では、データにもとづいてアクションを起こすため、そのときどきに応じた適切な判断や行動が可能です。企業と顧客の接点が多様化し、顧客行動が複雑化の一途をたどる現代においては、データにもとづく経営判断が求められます。

迅速な意思決定が可能になる

客観的なデータにもとづく判断ができるため、主観が入り込む余地がなく迅速かつ適切な意思決定を行えます。スピードが求められる現代ビジネスにおいて、意思決定の遅さは重大な機会損失を招きかねません。

また、分析により課題解決のヒントを得られるのもメリットです。発生している課題の原因がわかり、スムーズな解決につながる可能性があります。

新たなビジネスチャンスを発見できる

各部門が保有するデータの分析により、新たなビジネスチャンス発見の可能性が出てきます。データ同士の関係性から、今まで見えなかったものが見えてくるかもしれないのです。

単体のデータでは意味をなさないものも、統合して分析すれば価値のあるデータに昇華するかもしれません。その結果、新たな商品やサービスの開発、売上につながる売り場レイアウトの変更などにつながることも考えられます。

データ分析のデメリット

データ分析にはメリットが多々ありますが、いくつかデメリットがあることも理解しておきましょう。主なデメリットとして、業務負荷の増加や業務の属人化、コミュニケーションコストの増大などが挙げられます。

業務負荷が増える

データ分析に取り組むとなれば、必然的に業務負荷は増加します。データの収集や加工、統合、分析を行う手間が発生するためです。しかも、分析で導き出した結果が必ず成果につながるとは限りません。

ただ、業務負荷に関してはツールやサービスの導入で対処できます。たとえば、後述するBIツールを導入すればデータの収集から可視化、分析などを効率的に行えます。

分析方法の属人化やコミュニケーションコスト増大

データ分析には、論理的な思考力やプログラミング、バックエンドなどのスキルが必要です。そのため、業務が属人化しやすいデメリットがあります。また、必要なスキルを有する人材の採用、育成を行うとなればコストも発生します。

また、従業員によってデータリテラシーが異なると、スキルをもつ人がその都度説明をしなくてはなりません。このようなやり取りが多いと、コミュニケーションコストが増大します。

データ分析に用いられる主な10の手法

データ分析に用いられる主な10の手法

データ分析に用いる手法は多岐にわたります。用いる手法によって、分析できることや向いていることが異なるため、目的や状況に適した分析手法を選択する必要があります。

バスケット分析

バスケット分析は、消費者がバスケット(買い物かご)へ一緒に入れる商品を分析する手法です。一緒に購入されやすい相性がよい商品を抽出できます。

たとえば、分析でA商品とB商品が一緒に購入されやすいことがわかれば、売り場に並べて陳列するといった対処が可能です。また、ECサイトならA商品がカートに追加されたとき、関連商品としてB商品を表示すれば購入につながる可能性が高まります。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は、多種多様なデータから相関関係を発見する手法です。ビッグデータからデータ同士の関連性を見つけ出し、マーケティングなどに役立てます。なお、バスケット分析もアソシエーション分析の一種です。

アソシエーション分析で導き出した結果を活用すれば、効果的なアップセル(上位商品の提案)・クロスセル(併売)を狙えます。また、Webサイトやカタログのレイアウト、商品の配置を考える際にも役立ちます。

クロス集計

クロス集計は、収集したデータを属性や設問で細分化する手法です。たとえば、縦軸に「男性」「女性」を、横軸に「満足している」「どちらでもない」「不満である」と設定し、それぞれの回答を集計します。

クロス集計のメリットは手軽さです。エクセルやスプレッドシートを用いれば、簡単にクロス集計を実施できます。また、属性と設問の組み合わせ次第で、さまざまな傾向を把握できるのもメリットでしょう。

因子分析

因子分析は、複数の変数データに共通している因子、原因を探る手法です。異なる事象の背後に共通する因子を見つけることで、消費者の心理を理解するのに役立ちます。

消費者の心理が理解できれば、より適切なアプローチが可能です。たとえば、分析の結果「思いきりがよく衝動買いする性格である」と判断できれば、積極的にメルマガを送る、割引クーポンを進呈するなどの施策を打てます。

クラスター分析

クラスター分析は、収集したデータの中から特徴が似たものをグループわけする手法です。市場やターゲットのセグメント(分類)、ポジショニング(市場での自社の立ち位置)の確認などに用いられます。

クラスター分析は、顧客の嗜好を把握するのにも役立ちます。嗜好を把握できれば、個々に合わせた適切なアプローチが可能となり、マーケティングの精度を高められるでしょう。

決定木分析

決定木分析は、予測の繰り返しにより複数の結果を導き出す手法です。満足度が高い顧客の属性や商品の購入につながりやすい層などを抽出するのに役立ちます。

決定木分析は、分析結果をツリー状に可視化できるため、わかりやすいことがメリットです。ほかにも複数の選択肢からベストなものを選べる、他の分析手法と組み合わせやすいといったメリットもあります。

ABC分析

ABC分析は、商品や売上、顧客などをA、B、Cの3段階にランクわけする手法です。たとえば、月間売上が100万円以上の顧客はA、100万円未満~50万円以上はB、50万円未満はCというふうにわけます。

ABC分析のメリットは、商品やサービスの優先度を把握できることです。分析の結果から、AやBランクの顧客へサービスやアプローチを強化する、といった手を打てるため利益拡大が見込めるのです。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、確率の予測に役立つ手法です。1つの問いに対する回答をYESとNOの二択で整理し、ある事象が発生する確率の予測を行います。

たとえば、「顧客がメルマガを開封する/しない」のような問いが考えられます。確率の分析だけでなくマーケティング精度を高めるのに役立つのもメリットです。

主成分分析

主成分分析は、複数のデータを少数のデータ(主成分)に要約する手法です。たくさんのデータを主成分に要約することで、データを理解しやすくなることがメリットです。

たとえば、顧客満足度の調査や商品の評価、人材配置などのシーンで主成分分析は用いられています。多くの変数をまとめることで効率的に分析を行えるメリットがある一方で、分析者の思考や判断に結果が依存しやすい点には注意が必要です。

グレイモデル

グレイモデルは、明瞭なデータ(白)と不明瞭なデータ(黒)から曖昧なデータ(グレイ)を予測する手法です。曖昧なデータの色からこう呼ばれます。

リスクマネジメントで用いられるケースが多い分析手法です。基本的に、グレイモデルだけで分析を行うシーンは少なく、他の手法と組み合わせることがほとんどです。

エクセルを使ったデータ分析方法

データ分析はエクセルでも行えます。エクセルでは19種類にも及ぶデータ分析方法の利用が可能です。ここではエクセルのデータ分析ツールの導入方法と使い方を解説します。

「分析ツール」のアドインを追加する

エクセルでデータ分析を始めるには、まず「分析ツール」のアドインを追加します。「ファイル」→「オプション」と進み、メニューから「アドイン」を選択します。

ページ下部の「設定」を選択し、表示されたダイアログボックスの「分析ツール」にチェックを入れてください。チェックを入れたら右側にある「OK」を選択します。これで、メニューバーのデータタブの右端にアドインの「データ分析」が追加されました。

必要な分析方法を選択する

エクセルの分析ツールを利用すると、19種類の分析方法を使えます。分析したい事柄と分析方法の組み合わせ例を以下に挙げます。

  1. データ全体の特徴が知りたい…基本統計量
  2. 1回あたりの購買額の分布を知りたい…ヒストグラム
  3. 売上に効果が最も出ている施策を知りたい…回帰分析
  4. 商品の売上と曜日との関係性を知りたい…相関

基本統計量は、最小値、最大値、平均値などの基本的な数値を求めることで対象とするデータ全体の特徴をとらえられます。これをもとに分析を進めていくことでビジネスに有用な情報の発見につながります。

ヒストグラムは度数分布表をグラフ化する手法です。データの分布を視覚化するのに効果的なので、プレゼンなどの資料作りにも使えるでしょう。このように目的に合った方法を選んで利用してみてください。

データ分析に役立つ資格5選

データ分析の現場で活躍したいと考えているのなら、関連する資格を取得するのも1つの手です。資格取得の過程で分析に関する知識も身につき、職場での評価にもつながるでしょう。

基本情報処理技術者試験 (FE)

基本情報処理技術者試験は、情報処理推進機構が行っている試験です。ITエンジニアの登竜門ともいわれる試験であり、IT業界で活躍するための基礎的な知識や技術の証明に役立つ資格です。

ITの基礎理論からシステム構成要素、データベース、マネジメント、法務など出題範囲は広範にわたります。そのため、幅広い範囲をまんべんなく学習しなくてはなりません。専用のテキストや問題集も販売されているため独学も可能です。

応用情報技術者試験 (AP)

応用情報技術者試験は、ワンランク上のITエンジニアを目指せる資格です。例年、4月と10月の年2回試験が行われており、午前は多肢選択式、午後は記述式で実施されます。

基本情報処理技術者試験の上位資格であるため、難易度は高めです。より広範にわたるITの知識が求められ、論理的な思考力も問われます。難易度は高いものの、ITに関する高度かつ専門的な知識を有すると判断してもらえるため、職場での評価にもつながるでしょう。

統計検定

統計検定は、日本統計学会が公式で認定している資格です。資格取得への過程において、データにもとづき科学的に物事を解決できる思考力、スキルを身につけられます。そして取得すればその能力のアピールになります。

統計学の知識や応用力を評価する試験であり、4級、3級、2級、準1級、1級と5段階のレベルわけです。オフィシャルサイトで過去問を公開しているため、受験を検討している方はチェックしてみるとよいでしょう。

統計士・データ解析士

統計士・データ解析士は、それぞれ実務教育研究所の該当する通信講座を受講することで認定を受けられる資格です。(データ解析士は講座修了後に認定試験に合格する必要があります)これらはほかにはない、文部科学省が認定している統計関連通信講座です。

統計の基本を体系的に学んだり、複数の変数データの解析を深く学んだりしたことを、企画やマーケティング、品質管理などに活かせます。

データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験は、情報処理推進機構が行っている資格試験です。データベースエンジニアやインフラエンジニアを目指す人に適した資格ですが、データ分析とデータベースは密接に関連しており、仕事の幅を広げる意味でも取得を目指すのはプラスになります。

同じ情報処理推進機構が行っている前出の基本情報処理技術者試験や応用情報技術者試験と比べ難易度は高く、しっかりとした学習が必要です。問題集つきのテキストが市販されているほか、試験対策の通信講座などもあるので、利用するのも1つの手です。

データ分析の際に押さえるべきポイント

データ分析を行う際には、明確な目標を設定することが大切です。また、仮説に応じた分析手法を選択する、分析後に評価をする、ツールをうまく活用するといったポイントも押さえておきましょう。

明確な目標を設定する

データ分析に取り組むのなら、明確な目標を設定しましょう。目的や目標によって、必要なデータや選択すべき分析の手法も違ってきます。

目標を明確にできないのなら、とりあえずは大まかな目標を打ち出してみることです。たとえば、集客力強化や利益拡大などです。取り組みを進めつつ、より細かく目標を設定しましょう。

仮説に応じたデータ分析の手法を選択する

データ分析では、まず仮説の構築が基本です。仮説を組み立てたうえで、それにもっとも適していると考えられる分析の手法を選択します。

ただ、さまざまな仮説をリストアップしそれをすべてデータ分析するのは非現実的なので、仮説に優先順位をつけて上位のものから進めるとよいでしょう。仮説の優先順位づけは経験をもとにする方法もありますが、仮説を可視化したり、簡単なデータ分析を行ったりする方法をおすすめします。

データ分析で終わらせずに評価する

分析が終わったあとは評価を行いましょう。なぜなら、分析で導き出した結果が正しいかどうかその段階ではわからないためです。

選択した手法に問題はなかったのか、収集したデータは適切だったのか、といった部分を評価します。なお、直接分析に携わった人が評価に関わると、客観的な評価ができないかもしれません。そのため、直接分析に携わっていない人に評価してもらうのも1つの選択です。

BIツールを利用する

データ分析に役立つツールがBIツールです。ビジネスインテリジェンスツールのことであり、誰でも簡単にデータ分析を行えることがメリットです。

BIツールは、データ分析の効率化にも役立ちます。ツールを利用すれば、システム間を横断して社内のデータを収集できるため、データの収集に要する時間を大幅に短縮できるのです。

収集したデータをツール上で分析し、見やすく可視化もできます。データをグラフ化できるツールが多くを占めているため、ひと目で現状を把握できるのが魅力です。手作業で発生しがちなヒューマンエラーの発生を防ぎ、主観を省いた高度な分析を行えるのもメリットです。

データ分析までのステップ

データ分析にはいくつかのステップがあり、順序よく進めていく必要があります。基本的には、以下のステップに沿って進めていくとよいでしょう。

利活用の検討

分析で得た結果をどのように利活用するのか、検討するステップです。まずは、データ分析で何を成し遂げたいのかを明確にしましょう。表面化している課題があるのなら、そこから目標を設定するのも1つの手です。

目標設定の際には中間目標であるマイルストーンも設定するのがよいでしょう。目標達成に向けての進捗状況の把握や、モチベーションの持続に効果があります。また、データ分析では各部署を横断してのデータ収集・利活用になるので、全社でのコンセンサスをとっておく必要があります。

データの把握

自社がどのようなデータを収集、保有しているのかを把握するステップです。保有するデータによって、分析できること、できないことがあります。また、現状データをどのように管理しているのかを合わせて把握しなくてはなりません。これができていないと、次のデータを蓄積するステップにスムーズに進めません。

また、目的によっては足りないデータが出てくる可能性もあります。このようなケースでは、データをどのように集めるかも考えなくてはなりません。

データの収集・蓄積

これまでに収集してあるデータや、必要に応じて収集したデータを蓄積するステップです。データはただ蓄積するだけでなく、活用しやすい形で蓄積しなくてはなりません。

このプロセスではデータを利活用しやすいように、元データにETLやクレンジングといったデータを整える加工を行ってからデータベースに蓄積します。こうすることで、その後の目的や部署に適した形でのスムーズなデータ分析が可能です。

データの探索

収集したデータは、ルールのもと管理する必要があります。ルールがない状態で蓄積してしまうと、分析に必要なデータがどこにあるのかわからず、無駄な手間が発生します。

そのため、分析したいときスムーズにデータへアクセスできるようルールを定めましょう。たとえば、保管場所やデータの形式、利用方法などが該当します。保管方法を定義したうえで整理、管理を行うことで、いつでも必要なデータにアクセスできます。

現状分析

データを分析し、スピーディーに現状を把握する必要があります。分析したデータにより課題を可視化することで、正確に現状を把握できるでしょう。

現状把握ができればおのずと次の行動につながります。たとえばデータ同士のつながりや共通するポイントなどを分析することである程度先も見通せ、今何をすべきかが明らかになり迅速にアクションを起こせます。

予測分析

予測分析とは、データ分析により未来の事象を予測することを指します。たとえば、市場の動向や顧客の消費行動などが分析の対象です。

予測分析により、需要の変動や顧客が解約するタイミングなどを把握できます。あらかじめこれらの情報を把握できれば、状況に応じた適切な対処が可能です。

予測分析を実施するには、適切なソフトウェアの導入が欠かせません。近年では、予測分析向けの専用ソフトウェアもリリースされているため、導入を検討してみてはいかがでしょうか。また、予測分析を行える人材の確保や育成も必要です。

NTTコミュニケーションズのデータ分析関連サービス データ分析モデルを開発 Node-AI

Node-AIは、データ分析AIモデルを開発できるソフトウェアです。一般的に、高度なAIモデルを構築するにはコーディングの知識や技術が欠かせません。しかし、Node-AIを用いればノンコーディングでデータ分析AIモデルの開発が可能です。

Node-AIによって、データ分析を必要とする関係者がコラボしてのカスタムAI開発ができます。製造業であれば、現場での高度な運用、故障の検知と予知、品質管理といった時系列データの分析モデルが容易に作成できるのです。これによりスマートファクトリー実現に貢献します。

使い方は簡単で、基本的な操作はドラッグ&ドロップで行えます。ドラッグ&ドロップでカードと呼ばれる機能単位をつなげていけば、簡単にAIモデルの作成が可能です。

コラボレーション機能を実装しているのも特徴です。システム上でコメントの書き込みを行えるため、チーム間のコミュニケーションを活性化できます。意見交換やフィードバックが容易となり、効率的なプロジェクトの推進が期待できます。

NTTコミュニケーションズのデータ分析関連サービス 高精度の予測と自動化を実現するDataRobot

DataRobotは、機械学習予測モデル生成の自動化と、高精度の予測を実現するAIプラットフォームです。金融や保険、小売、製造など多くの業界で活用されている実績豊富なサービスです。予測モデル構築からシステム展開、業務への利用が簡単な操作で可能で、大量の機械学習アルゴリズムから課題に合った高精度なモデルを自動的に提示してくれます。

さまざまに活用できますが、製造業においての活用例が現状・予測分析です。品質維持のための分析モデルを生成し、そのモデルを評価し原因とアクションを示すことで、製品の完成前に異常を検知し、どの工程に問題があるのかを把握できます。人手で確認を行う必要がなくなり、業務効率化や生産性の向上につながります。

小売業界なら売上や出店予測から在庫管理、マーケティング業務ならばキャンペーンの効果予測やWebサイトからの離脱予測、ターゲティングなどに活用できるのもメリットです。

NTT ComのDataRobotは、導入はもちろん基盤の構築、運用までを一貫的なサービスとして提供しています。初めて導入する企業でも安心して導入、運用を進められるでしょう。

まとめ

データ分析により、データドリブンな経営を実現でき、迅速な意思決定も行えます。また、新たなビジネスチャンスを発見でき、企業としてさらに成長できる可能性があります。
一方で、業務負荷が増える、コミュニケーションコストが増大するといったデメリットがあるのも事実であるため、メリットとデメリットどちらも正しく理解しておきましょう。
なお、データ分析にはツールの利用が有効です。BIツールやノンコーディングでAIモデルを開発できるツールなど、分析に役立つツールは多々あるため、この機会に導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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