【もう挫折しない】データ分析手法一覧とその活用方法
こんにちは、Arteryex CMOの小野澤です。今回は今まで数多くの人が挫折したであろうデータ分析手法について簡単に説明していきます！
データ分析スキルはつけられると確実にビジネススキルが上がります、が統計学やらなんやらが大変すぎて「もう無理―」となりますよね。
私もそうです。（笑）
しかーーーーし！昨今生成AIなどが出てきて、活用方法や概念が分かっていれば自分でも十分にできるようになってきています。
しかもスキルの高いメンバーに協力を仰ぐことができれば、やりたいことは実現できます。
ということで今回は詳細な分析方法というよりかは、これってどう役に立つんだっけ？どういうときに使えればいいんだっけ？という話をしていきますね。
難しく考えずに、是非さらーーーっと最後まで読んでみてください！
ちなみに,,,データ分析を学ぶことで得られるメリット
言わずもがなだとは思いますが念の為データ分析をすると何がいいんだっけ？というところだけおさらいしておきましょう。
データに基づいた意思決定が可能になる: 根拠のない勘ではなく、データに基づいた論理的な意思決定が可能になる
業務効率の向上: データ分析によって、無駄な作業を省ける
顧客理解の深化: 顧客の行動やニーズを分析することで、より的確なマーケティング戦略を立てられる
新しいビジネスチャンスの発見: 新たな市場や顧客層を発見し、新規事業を創出可能
あたりでしょうか！それではいってみましょう。
データ分析でよく使われる基本４つ！
データ分析には様々な手法がありますが、まずは以下の4つの基本的な手法を紹介します。
回帰分析
時系列分析
クラスター分析
分散分析
1. 回帰分析：関係性を分析して予測する
まずは超有名どころ、回帰分析。2つの変数間の関係性を分析し、一方の変数からもう一方の変数を予測する手法です。
例えば、広告費と売上高の関係性を分析することで、広告費をいくら増やせば売上高がどのくらい増加するのかを予測することができますね。
ここだけ抑えておこう！
説明変数：ある現象や値を説明するもの。何かの原因となっている変数のこと
目的変数：説明変数を受けて発生した結果を表す変数
↑これらお前ら知ってるだろ？バリに普通に出てくるので、ここでバシッと理解しちゃいましょう。こういうものとして覚えます。
活用例
広告費と売上高の関係性を分析し、最適な広告投資額を決定する
商品の価格と販売個数の関係性を分析し、最適な価格設定を検討する
顧客の属性と購買行動の関係性を分析し、効果的なマーケティング施策を立案する
アウトプット例:
「広告に1万円追加支出すると、平均で100件のダウンロード増加が見込まれる」という形で結果を提示します。
実施方法:
データ収集: 目的と説明変数に関連するデータを集めます。
モデルの設定: 線形回帰モデルなど、問題に適したモデルを選択します。
パラメータの推定: 最小二乗法などを用いて、モデルのパラメータを推定します。
モデルの評価: 決定係数やp値などでモデルの妥当性を評価します。
予測と解釈: モデルを用いて新たなデータに対する予測を行い、ビジネス上の意思決定に役立てます。
2. 時間系列分析：過去のデータを分析して未来を予測する
時間系列分析は、時間経過とともに変化するデータのパターンを分析し、未来の値を予測する手法。
例えば、過去の売上データから、将来の売上を予測することができます。
これもよく使いますね〜
活用例
過去の売上データから、季節による売上変動を分析し、次期の売上予測を行う
製品故障率の推移を分析し、製品のメンテナンス時期を検討する
株価の変動パターンを分析し、投資判断を行う
アウトプット例:
「来年の12月の売上は、前年同月比で25%増加すると予測されます」という未来予測を示します。
実施方法:
データ観察: 時系列データをプロットして、トレンドや季節性を確認します。
モデル選択: ARIMAなどの時間系列モデルを選びます。
パラメータ推定: 選択したモデルに基づき、パラメータを推定します。
診断と評価: 残差分析を行い、モデルの適合性をチェックします。
予測実施: モデルを用いて将来のデータ点を予測します。
3. クラスター分析：似たものをグループ分ける
クラスター分析は、データの類似性に基づいて、データを自動的にグループ分けする手法。
例えば、顧客の購買データを分析することで、似たような購買行動を持つ顧客グループを分類することができます。
ユーザーセグメント分けなんかに使い、戦略を立てる前準備には欠かせません。
活用例
顧客の購買データを分析し、顧客層をセグメント化し、ターゲットマーケティングを行う
顧客満足度調査の結果を分析し、顧客満足度向上のための施策を検討する
ウェブサイトのユーザー行動データを分析し、サイト改善に役立てる
アウトプット例:
「顧客を価値志向型、便利志向型、品質重視型の3つのグループに分類しました」というクラスタリング結果を示します。
実施方法:
データ選択: 分析に含める変数を選びます。
距離尺度の選択: クラスタリングに使用する距離尺度を決定します。
クラスタリングアルゴリズムの選択: K-meansや階層的クラスタリングなどから選びます。
クラスタ数の決定: 最適なクラスタ数を決定します。
クラスタリング実施: 選択した方法でデータをクラスタに分けます。
4. 分散分析：複数のグループを比較する
分散分析は、複数のグループ間の平均値の差を比較する手法。
例えば、異なる広告キャンペーンの効果を比較したり、異なる製造工程における製品不良率を比較したりすることができます。
投資金額の大きいマーケティング施策を行ったり、施策が多い時なんかに使用しますかね。私はあまり使いませんが。
活用例
異なる広告キャンペーンの効果を比較し、最も効果的なキャンペーンを特定する
異なる製造工程における製品不良率を比較し、不良率の低い工程を分析する
異なる販売店舗の売上を比較し、売上に影響を与える要因を分析する
アウトプット例:
「キャンペーンAは他のキャンペーンと比較して、ダウンロード数において統計的に有意に高い効果がありました」という分析結果を示します。
実施方法:
データの整理: 各グループからデータを収集します。
仮説の設定: すべてのグループ間で平均に差がないという帰無仮説を設定します。
分析実施: F統計量を計算し、p値を用いて仮説を検証します。
結果の解釈: 統計的な差異がある場合、どのグループが異なるかを報告します。
まとめ
と、いうことで以下4点、なんとなくユースケースがわかったでしょうか？！
回帰分析：原因、要因を探る
時系列分析：予測
クラスター分析：グループ分け
分散分析：施策の評価
この辺なかなか難しいのですが、まずは「こんなことやりたいなー」の元としてこんなことできるのか！難しそうだが調べてみよう！となっていただければ幸いです。
それぞれの分析手法については今後例やサンプルをもとに解説していこうと思います。
私もデータ分析のプロではないので、自分でまとめながら知識を広げていければと思います！アナリストの人、間違ってたら教えてください〜٩( 'ω' )و
書き終えて一言
さて、日曜日も終わりますね。。。息子たちが昼寝の時間にしか執筆できませんが、なんとか書けました。
ちなみに私は今までも記事を書いて（アウトプット）知識をつけてきたのですが、皆さんはどのように新しい知識をつけてますか？
良質なインプットも必要だと思うのですが、何かいい方法があればコメントください！その前に今後も継続して記事を書いていくのでスキ・フォローお願いします😊
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