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「データ分析スキルを高めるための基礎講座」

カケル

みなさん、こんにちは！カケルです

データ分析って難しそうで、なかなか手が出ませんよね。
「データの集め方や整理の仕方がわからない…」
「どの分析ツールを使えばいいのかな…」
そんな風に感じていませんか？

でも大丈夫！この基礎講座を読めば、そんな悩みもすぐに解決できちゃいますよ。

この講座では、データ分析の基本から実践的なツールの使い方まで、ステップバイステップでわかりやすく教えちゃいます！ 初心者の方でも、きっとスムーズに理解できるはずです。

この記事を読み終わる頃には、データ分析の基礎がしっかり身についているはず！ そして、自信を持ってデータを扱えるようになっていること間違いなしですよ。

前半では「データ分析の基本3ステップ」を、 後半では「基本的な分析ツール4選とその使い方」を詳しく解説するので、しっかりチェックしてみてください。

さあ、一緒にデータ分析の世界に飛び込みましょう！

データ分析の基本3ステップ

データ分析を始める時、 実は3つのステップを踏むのが基本なんです。

この3ステップを理解してれば、 どんなデータ分析でも対応できますよ。

その3つのステップとは、

  • 目的と仮説を明確にする

  • データを収集・整理する

  • 分析結果を解釈し活用する

になります。

順を追って見ていきましょう。 それぞれ解説していきます。

目的と仮説を明確にする

まず何よりも大事なのが、 分析の目的と仮説を明確にすること。

ここを曖昧にしたまま分析しちゃうと、 意味のない分析になっちゃうんですよね。

例えばこんな感じ。

  • 売上を伸ばすために分析する

  • 顧客満足度を上げる施策を見つける

こういった目的を最初に決めておくと、 分析の方向性が定まります。

さらに言うと、

  • 新商品の売上が伸びると思う

  • 接客改善で満足度上がりそう

みたいな仮説も一緒に考えておくと、 分析がより具体的になるんです。

仮説があれば、その検証に必要な データが何か明確になりますからね。

検証に必要なデータが分かれば、 次のステップに進めます。

データを収集・整理する

目的と仮説が決まったら、 次はデータの収集と整理。

ここでいう収集っていうのは、 必要なデータを集めるってことですね。

具体的には、

  • 社内のデータベースから抽出する

  • アンケートを実施して収集する

  • Webから必要なデータを取得する

といった感じで、 目的に合ったデータを集めるわけです。

集めたデータは整理が必要で、

  • 不要なデータを削除する

  • 欠損値を補完する

  • データ形式を統一する

などの作業をして、 分析しやすい状態にします。

ここまでできたら、 いよいよ分析の段階ですね。

分析結果を解釈し活用する

収集したデータを使って、 仮説の検証などの分析を進めます。

分析では、

  • 単純集計で全体像を把握する

  • クロス集計で関係性を見る

  • 機械学習で予測モデルを作る

みたいなことをやりますね。

分析が終わったらもちろん、 結果の解釈が超大事。

表面的な数字だけ見るんじゃなくて、 「なぜその結果になったのか」 っていうことを考えるんです。

そうすることで、

  • 仮説の検証ができる

  • 新しい気づきが得られる

  • 次の打ち手が見えてくる

といったメリットがありますよね。

そういった解釈をした上で、 ようやく分析結果を活用できるわけです。

だからこそ、分析で終わりじゃなくて 解釈と活用までしっかりやりましょう。

データ収集と整理の5つのポイント

データ分析で重要なのが、 データの収集と整理なんですよね。

ここをしっかりやらないと、 良い分析結果は得られません。

データ収集と整理のポイントは、

  • 必要なデータを特定する

  • データソースを選定する

  • データの品質を確認する

  • データをクリーニングする

  • データを構造化する

の5つです。

1つずつ大切さを理解しつつ、 丁寧に進めていきましょう。 それぞれ解説していきます。

必要なデータを特定する

まずは必要なデータを しっかり特定することから始めます。

分析の目的に合わせて、 どんなデータが必要か考えるんですね。

例えばこんな感じ。

  • 顧客の購買履歴データ

  • 商品の在庫データ

  • 店舗のスタッフ配置データ

目的によって必要なデータは変わるので、 よく吟味することが大切です。

加えて言うと、

  • データの粒度

  • データの期間

  • データ項目の定義

こういったことも しっかり決めておくのがポイントですね。

そうすれば、無駄なく効率的に データを集められるんです。

データソースを選定する

必要なデータが決まったら、 次はそのデータをどこから取得するか。

つまりデータソースを 選定するわけですね。

データソースとしては、

  • 自社の業務システム

  • パートナー企業からの提供

  • オープンデータの利用

などが一般的です。

ここで気をつけたいのが、 データソースの信頼性や継続性。

例えば、

  • データが正確に記録されているか

  • 定期的にデータ取得できるか

こういった観点で データソースを評価しましょう。

信頼できるデータソースを選ばないと、 分析も台無しになっちゃいますからね。

データの品質を確認する

データソースが決まったら、 取得したデータの品質チェックを。

品質が低いデータで分析しても、 正しい結果は出せませんから。

具体的には、

  • データ欠損の有無をチェック

  • 明らかなエラー値を確認

  • データの整合性を確認

といったことを、 サンプルデータで早めに確認します。

品質に問題があれば、 データソース側に改善を求めたり、 他のデータソースを探すことになりますね。

問題なければ、 次のクリーニング作業に進めます。

データをクリーニングする

品質チェックが終わったら、 得られたデータをクリーニング。

つまりデータを整えるんですね。 分析できる状態にするために。

クリーニングでは、

  • 欠損値の補完

  • 外れ値の処理

  • 重複データの削除

などをやります。

例えば、欠損値は 平均値で埋めたりしますし、 飛びぬけた外れ値は 除外したりもしますね。

ただ、そういった処理を行う際は その理由をしっかり記録しておくこと。

恣意的にデータを操作すると 分析結果の信頼性が損なわれるので、 注意が必要です。

データを構造化する

クリーニング後のデータは、 分析しやすいように構造化します。

構造化っていうのは、 データの形式を整えるってことですね。

具体的には、

  • データ形式の統一

  • データの正規化

  • データベースへの格納

みたいな作業になります。

例えば日付データの形式を統一したり、 数値データを一定のレンジに収めたり。

そうやって、分析で使いやすい形に データを整形するんです。

最終的には、 分析用のデータベースに格納すれば、 いつでもデータを引っ張り出せる状態に。

ここまで来たら、 いよいよ分析が始められますね。

基本的な分析ツール4選とその使い方

データ分析には欠かせないのが、 分析ツールを使いこなすこと。

適切なツールを選んで、 その使い方をマスターしましょう。

おすすめの分析ツールは、

①Excel

Excelは、Microsoftが提供するスプレッドシートアプリケーションです。多くの人にとって最も馴染みのあるツールで、以下のようなことができます：

  • データの入力と整理：セルにデータを入力して、表形式で整理できます。行と列を使って簡単にデータを管理します。

  • 計算と集計：数式や関数を使って、データを計算したり集計できます。例えば、SUM関数で合計を求めたり、AVERAGE関数で平均を計算したりできます。

  • グラフの作成：データを視覚的に表現するために、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフなどを作成できます。グラフを使うことでデータの傾向やパターンを簡単に理解できます。

  • ピボットテーブル：大量のデータを要約して集計するための強力なツールです。データをドラッグ＆ドロップで自由に集計でき、様々な視点からデータを分析できます。

②SQL

**SQL（Structured Query Language）**は、データベースからデータを抽出・操作するための言語です。データベースは大量のデータを効率的に保存・管理するためのシステムです。

  • データの抽出：SELECT文を使って、特定の条件に合うデータをデータベースから取り出します。例えば、特定の期間の売上データを抽出するなど。

  • データのフィルタリング：WHERE句を使って、条件を設定し、必要なデータだけを抽出します。例えば、「年齢が30歳以上の顧客」など。

  • データの集計：GROUP BY句と集計関数（SUM、COUNT、AVGなど）を使って、データを集計できます。例えば、各店舗の売上の合計を求めるなど。

  • データの結合：JOIN句を使って、複数のテーブルを結合し、関連するデータを一つの結果セットにまとめます。例えば、顧客情報と注文情報を結合するなど。

③R

Rは、統計分析と機械学習に特化したプログラミング言語です。主に学術研究やデータサイエンスの分野で広く使われています。

  • データの読み込みと前処理：Rは様々なデータ形式（CSV、Excel、SQLデータベースなど）からデータを読み込み、前処理するための関数が豊富です。

  • 統計分析：基本的な統計量（平均、分散、相関係数など）の計算や、回帰分析、仮説検定などの高度な統計手法を実行できます。

  • データの可視化：ggplot2などのパッケージを使って、美しいグラフや図を作成できます。視覚的にデータの傾向やパターンを捉えることができます。

  • 機械学習：様々な機械学習アルゴリズム（決定木、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなど）を使って、予測モデルを構築できます。

④Tableau

Tableauは、データの可視化とインタラクティブなダッシュボードを作成するためのツールです。ユーザーフレンドリーで、データの視覚的な分析を簡単に行えます。

  • データの接続：様々なデータソース（Excel、SQLデータベース、Google Sheetsなど）に接続してデータを取り込むことができます。

  • ドラッグ＆ドロップ操作：直感的なインターフェースで、データをドラッグ＆ドロップするだけで簡単にグラフやチャートを作成できます。

  • インタラクティブなダッシュボード：複数のグラフやチャートを組み合わせて、一つの画面上でデータをインタラクティブに分析できるダッシュボードを作成できます。ユーザーはフィルターやスライサーを使って、自分でデータを操作して分析できます。

  • 共有とコラボレーション：作成したダッシュボードをクラウド上で共有し、チームメンバーと共同でデータを分析できます。

これらのツールを使うことで、データを効率的に管理し、分析し、視覚化することができます。それぞれのツールには得意分野があり、目的に応じて使い分けると良いでしょう。

Excel - データの集計と可視化

Excelは表計算ソフトの定番で、 データ分析でも大活躍します。

特に強みは、

  • データの集計

  • グラフでの可視化

  • 簡単な統計分析

とかですかね。

具体的な使い方だと、

  • ピボットテーブルでクロス集計

  • 様々なグラフの作成

  • 分析ツールを使った回帰分析

みたいなことができます。

Excelはビジネスパーソンなら 誰でも使えるのが魅力ですよね。

分析入門としては最適のツールです。

SQL - データベースからのデータ抽出

SQLはデータベースを操作するための言語。 分析で使うデータを抽出するのに必須のスキルです。

SQLでできることは、

  • 必要なデータの抽出

  • 抽出データの加工

  • 複数テーブルの結合

といったところ。

例えば、

  • 特定の条件で顧客データを抽出

  • 売上データを月次で集計

  • 顧客データと購買データを結合

こんな感じのことが SQLを使えばできちゃいます。

分析用のデータを用意するには SQLは欠かせない存在ですね。

R - 統計分析と機械学習

Rは統計解析に特化したプログラミング言語。 本格的な分析をするなら習得しておきたいスキルです。

Rでできる分析は、

  • 記述統計量の算出

  • 仮説検定

  • 回帰分析

  • 機械学習

などなど。

例えば、

  • t検定で平均値の差を検定

  • ロジスティック回帰で購買予測

  • クラスタリングで顧客をセグメント化

みたいな分析が全部Rでできちゃう。

分析手法を自由に使いこなせるのが、 Rの最大の魅力だと思います。

Tableau - データの可視化とダッシュボード作成

Tableauは データの可視化に優れたBIツール。

Tableauを使えば、

  • 高度なデータの可視化

  • インタラクティブなダッシュボード

  • データの地理的マッピング

などが簡単にできちゃいます。

例えばこんな使い方。

  • 商品別の売上推移をヒートマップで表示

  • ダッシュボードでKPIを一元管理

  • 顧客データを地図上にプロット

こういった可視化が 驚くほど簡単にできるのがTableau。

分析結果をビジュアルに伝えるのに 持ってこいのツールですね。

データ分析結果を活用する3つの方法

せっかく分析しても、 その結果を活用しないともったいない。

でも、分析結果の活用方法が 分からない人も多いんですよね。

そこで、分析結果の活用方法を 3つ紹介します。

  • 意思決定の根拠とする

  • 問題点の特定と改善策の立案に活かす

  • ステークホルダーとの共有とディスカッションに使う

この3つを意識すれば、 分析結果を十分に活用できるはず。 それぞれ解説していきます。

意思決定の根拠とする

分析結果を活用する第一歩は、 意思決定の根拠とすることですね。

つまり、分析結果に基づいて ビジネス上の判断をするんです。

例えば、

  • 需要予測に基づいて在庫量を決定

  • 顧客分析を元に新商品を開発

  • 売上分析から価格戦略を策定

といった具合に、 分析結果を意思決定に活かすわけです。

データドリブンな意思決定こそが、 今のビジネスでは求められていますからね。

ただその際は、

  • 分析の前提条件を確認する

  • 結果の妥当性を吟味する

ことがとても大切。

鵜呑みにせずに、しっかりと 分析結果を解釈した上で使いましょう。

問題点の特定と改善策の立案に活かす

分析結果からは、 様々な問題点が見えてきます。

その問題点を特定し、 改善策を立案するのにも活用できるんです。

分析結果を見ながら、

  • なぜその問題が起きているのか

  • どうすれば改善できるのか

を考えるんですね。

例えば、

  • 在庫の偏りの原因を分析し、最適化

  • 離脱率の高いページを特定し、UX改善

  • 不人気商品の要因を分析し、改良

こんな風に、問題点と改善策を 分析結果から導き出すわけです。

そうすることで、 分析結果を具体的なアクションに繋げられる。

「分析だけして終わり」 にならないためにも、この活用方法は大事ですね。

ステークホルダーとの共有とディスカッションに使う

分析結果は1人で見るだけじゃなく、 組織の様々な人と共有しましょう。

そして、分析結果を元に ディスカッションするんです。

例えば、

  • 経営層に分析結果を報告し、方向性を議論

  • 他部署と分析結果を共有し、施策を検討

  • チームメンバーと分析結果を議論し、解釈を深める

こんな感じで、分析結果を題材に 組織でコミュニケーションを取るわけです。

そうすることで、

  • 分析結果の理解が組織で深まる

  • 多様な視点からの解釈が得られる

  • 分析結果を起点に組織が同じ方向を向ける

こんなメリットがありますね。

つまり、分析結果は 組織をまとめるツールとしても使える。

この視点を持つことで、 分析の価値がさらに高まるはずです。

データ分析を成功させるためのポイントまとめ

データ分析は ビジネスに欠かせないスキルになりました。

分析力を身につけることが、 これからのビジネスパーソンには求められています。

そこで大事なのが、 分析のポイントを抑えること。

ここまで説明してきたポイントを おさらいしておきましょう。

  • 目的と仮説を明確にする

  • 適切なデータを収集・整理する

  • 基本的な分析手法を使いこなす

  • 分析結果を解釈し、活用する

この4つが、データ分析の 基本的なステップですね。

それぞれのステップで おさえるべきポイントもありました。

データ収集と整理では、

  • 必要なデータの特定

  • データソースの選定

  • データの品質チェック

  • データのクリーニング

  • データの構造化

が肝心です。

分析ツールに関しては、

  • Excel

  • SQL

  • R

  • Tableau

この4つを使いこなせると 分析の幅が大きく広がります。

そして分析結果は、

  • 意思決定の根拠に

  • 問題特定と改善策立案に

  • ステークホルダーとの共有とディスカッションに

と、しっかり活用することが大切。

これらのポイントを 押さえて分析を進めれば、 ビジネスに大きな価値を生み出せるはずです。

分析力は一朝一夕では身につかないけど、 コツコツと積み重ねることが大事。

ぜひ、ここで説明したポイントを意識しながら、 データ分析に取り組んでみてください。

きっと、 データ分析であなたのビジネスに 新たなブレークスルーが生まれるはずですよ。

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