【2020年】ビジネスで役立つデータ分析手法！ビッグデータを使いこなそう

AI構築やビジネスにも用いられ、ITの現場でのニーズが高まっているデータ分析。今後もデータは増え続け、相乗効果でデータ分析の需要も上がります。しかし、データ分析と一口にいっても用途別にさまざまな分析手法があるのをご存知ですか？今回はビジネス観点で役立つデータ分析手法について紹介します。

データ分析で何ができる？

データ分析とは、ある目的のために過去のデータを収集、分類、整理、取捨選択し、それらのデータに客観的解釈を加えることです。
マーケティングや経営戦略など、あらゆるビジネスの場で用いられています。
ではもっと具体的に、どういったシーンでデータ分析を使っているのでしょうか。
データ分析のメリットからビジネスでの用途までご紹介していきます。

データ分析のメリット

データ分析には3つのメリットがあります。

1. 現状の傾向が掴める、過去と比較ができる、将来予測ができる
2. 問題点を見つけ、検証・改善がしやすくなる
3. プレゼンなど会議の場で、意思疎通が図りやすくなる

これ以外にもシミュレーションを用いて、人間の直感や経験則の正誤を判定することも可能です。

データ分析の用途

ビジネスの現場では、具体的に以下のような用途で使用されています。

データマイニングとは、AIや統計分析を用いて、大量のデータから特徴や傾向などを見つけ出すための技術です。
このように、起こった問題に応じて必要なデータ分析の手法は変わってくるので、まずはしっかりと問題を把握しましょう。

ビジネスで役立つ、データ分析手法4選

現在企業で盛んに使われ始めているのが、データマイニング。
大量のデータをを用いてビッグデータを分析し、成果を出そうとする企業が増えています。
マイニングを含むデータ分析は、以下の大まかな流れで進みます。

アソシエーション分析

あるデータとデータの、関連性を見つけ出す手法。
例えばジュースが売れるときは、アイスも売れやすくなるのかが知りたい場合。
アソシエーション分析を使えば商品同士の関連性がわかります。
POSシステムと組み合わせると相性がいいので、小売店などで活用するのがおすすめです。

ABC分析

複数のデータを、重要度が高い順に分類する手法。
在庫管理に使用すると、原材料、製品（商品）等の資金的重要度を分析することができます。

例えば、コンビニエンスストアで売上が高い順に割り振り分析すると、どの商品が売上に貢献しているのか、ひと目でわかりやすくなります。

クラスター分析

データ全体をグループ分けする手法。
データを視覚的に見やすく、傾向を読みやすくするメリットがあります。
アンケートで使用すると、答えてくれた方のセグメンテーションなどがわかったりします。
セグメンテーションとは、市場や顧客の類似した性質を見つけ、細分化し顧客グループを作ることです。

決定木分析

予測や判別を目的としたデータマイニングの手法。
例えば、コンビニエンスストアで商品の購入見込みがもっとも高い人の特徴がわかります。
主にリスクマネジメントの分野で活用するのがおすすめです。

分析ツールを活用しよう

データ分析を行うときは、主に「Excel」か「BIツール」と行ったデータ分析に適したツールを使います。

ExcelとBIツールの使い方の違い

• • Excel

データの集計から分析まで、幅広く使うことができます。
しかし大量のデータを扱うと、重くなって動きが遅くなることがあります。

• • BIツール

大量のデータを分析するために活用するツールです。
BIツールは、ビジネスで日々膨大になっていく、ビッグデータを処理するのに役立ちます。
分析がスピーディに進むため、ビジネス業界ではツールのさらなる機能向上が注目されています。

データ分析について相談もできます

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データ分析で作業効率アップを目指しましょう

データ分析について、人気の分析手法をご紹介してきました。

データ分析には手法によって向き不向きがあり、使い方を間違えてしまうと全く違う答えを導き出してしまう可能性も。
しかし、手法の特徴をしっかりと理解し活かすことで、力強い味方になってくれます。
ビジネスチャンスを逃さないためのツールとして、データ分析をマスターしましょう。
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