「データ分析とは？」を理解し、活用することで、日常業務やビジネスの意思決定を改善できる可能性があります。
本記事では、初心者でもわかりやすく、「データ分析とは？」から説明し、Excel、Power BI、Microsoft Fabricといったツールを使用した活用法まで、段階的にわかりやすく解説します。
「データ分析とは？」を学び、スキルを身に着けることで業務の軽減などにもつながります。ぜひデータ分析を理解して活用できるようになりましょう。
データ分析とは？初心者でもわかりやすい基本の定義と目的
まず、データ分析とは何か？という基本的な定義やその目的について確認していきましょう。
データ分析は、データを利用して有用な情報を抽出し、その情報を意思決定や課題解決に役立てることです。
データ分析の目的と期待される成果は、客観的な意思決定のための支援や無駄な工程やコストを可視化して改善につなげる業務効率化など様々です。
データ分析の4つの種類
データ分析は様々な目的に使用されるため、その目的に合った分析手法を選択することが非常に重要です。ここでは、データ分析の4つの種類とその目的について確認していきます。
- 記述統計学
- 推測統計学
- 機械学習
- ビッグデータ分析
1. 記述統計学
記述統計学は、データの特徴を捉えるために使用する統計学の一つで、収集したデータの特徴を整理してわかりやすくまとめることを目的としています。
具体的には、平均値や中央値、最頻値などの代表値を計算することで、データの中心的な傾向を掴みます。また、分散や標準偏差といった散らばりを示す指標を用いることで、データのばらつき具合も理解できます。
2. 推測統計学
推測統計学は、サンプルデータをもとに母集団の特性を推定し、判断を行う統計学の分野です。重要な概念として「推定」と「検定」があります。推定では、サンプルから母集団の平均や割合などを推測します。検定は、母集団の仮説が正しいかどうかを統計的に判断します。
調査の対象範囲が大規模で調査するのに費用や手間がかかる場合に使用されます。具体例としては、「選挙の世論調査」や「新商品の市場調査」などが挙げられます。
3. 機械学習
機械学習は大量のデータからパターンを学習し、予測や分類を自動で行うことです。これは人工知能（AI）の一分野であり、近年のデータ活用や自動化の中心的な役割を担っています。機械学習の種類として、教師あり学習、教師なし学習、強化学習があります。
4. ビッグデータ分析
ビッグデータ分析は、従来の方法では扱いきれない大量かつ多様なデータを処理・解析する技術です。ビッグデータの特徴として、大量性（Volume）、多様性（Variety）、高速性（Velocity）が挙げられ、これらを総称して「3V」と呼ばれます。ビッグデータ分析では、これらのデータを効率的に収集・保存・処理し、価値のある情報をアウトプットすることが可能です。
ビッグデータは、先進的な技術と組み合わせて様々な分野で取り入れ始められています。
具体例
- 生成AIと組み合わせることで製品設計や医療診断を支援する
- センサーやデバイスからのデータを即時に処理して分析することでスマートシティやスマートホームを実現する
- 農業や気候変動などの分野でビックデータを活用し、効率的なスマート農業の推進や災害の予測を行い、持続可能な社会への実現に貢献する
データ分析の主な3つの手法
データ分析には多種多様な手法があります。ここでは、３つの手法をピックアップして紹介します。
- アソシエーション分析
- バスケット分析
- クロス集計分析
1. アソシエーション分析
アソシエーション分析は、ビックデータのデータマイニングをする際にアイテム間の関連性を見つけ出す方法で、マーケットバスケット分析が有名です。
アソシエーション分析の活用例として、「商品Aを購入した人は商品Bも購入しやすい」といったパターンを見つけることで、クロスセルやアップセルの戦略に役立てることができます。
2. バスケット分析
顧客が一緒に購入する商品を特定し、クロスセルやアップセルの機会を見つけるために使用されます。
3. クロス集計分析
クロス集計分析は、複数の変数間の関連性を表形式で視覚化し、パターンやトレンドを発見します。
なぜ今「データ分析」なのか？
インターネットやIoTデバイスの普及により、企業や個人が日々生成するデータ量は飛躍的に増え、これらのデータを分析し、活用することで新たな価値を生み出すことや業務の効率化が求められています。
また、消費者のニーズが多様化し続ける中で、個別化されたサービスや商品を提供するためにも、データ分析が必要となってきます。データ分析は現代のビジネスにおいて欠かせない存在となり、その重要性は今後も高まることが予想されます。
日常業務を効率化
データ活用することで、日々の業務で感じる「時間のなさ」や「忙しさ」を解決することも可能です。例えば、過去の作業時間や成果のデータを分析して、優先度の高い業務を可視化してタスクの管理や業務の優先順位を自動でスケジュールすることもできます。
AIの進化で可能になった未来の予測
AIの進化により、データ分析を通して現状の把握にとどまらず、未来の予測を行うことも可能になってきました。AIを使った予測を行うことで、より最適なリソース配分が可能となります。
メリットとデメリットとは
データ分析にはメリットがある一方デメリットもあります。
メリット①：意思決定の迅速化
これまでの経営者の勘や経験とは異なり、客観的なデータにより判断することができるため、企業はより迅速な意思決定をすることが可能になります。また、予測分析を通じて、未来の需要やトレンドを予測することも可能になるため、企業は先手を打って適切な戦略を立てることができるようになります。
メリット②：新たなビジネスチャンスの発見
膨大なデータを分析することで、従来の方法では見逃されがちなパターンやトレンドを発見し、新たなビジネスチャンスにつなげることも可能です。たとえば、顧客の購買履歴を分析することで、マーケットのニーズを先取りし、新商品の開発や既存製品の改良に役立てることができます。
デメリット①：業務負荷
データ分析を導入することで、業務の効率化や意思決定の迅速化が期待される一方で、新たな課題としてデータ分析をする業務負荷のリスクがあげられます。
データ収集や前処理、分析作業など多岐にわたるプロセスを短期間でこなす必要があるため、分析を担当するスタッフに過重な労働が発生する可能性があります。
デメリット②：属人化のリスク
データ分析を特定のメンバーのみで実行される場合、特定のメンバーに分析スキルが集中する可能性があります。このような状況では、そのメンバーが不在になると業務が停滞し、組織全体のパフォーマンスに悪影響を与える可能性があります。
この問題を解決するためには、チーム全体でスキルを共有し、業務の標準化を図ることが重要です。
テクトラジャパンのデータ分析関連サービス
テクトラジャパンでは、これらのデメリットを解決するために、Microsoft Fabricというソリューションを提供しています。Microsoft Fabricは、専門的な知識がなくてもデータの収集から分析まで一貫して実行し、リアルタイムで処理・分析して結果を確認できます。
また、クラウドベースのプラットフォームであるため、インフラの管理が不要ですぐに活用ができます。さらに、Microsoft 365やMicrosoftが提供するAIベースのデジタルアシスタントであるCopilotとの連携もできるため、ExcelやTeamsなどのMicrosoft製品との連携もスムーズに対応が可能です。
データ分析のステップ・流れ
データ分析の4つのステップと流れを見ていきましょう。
問題定義
データ分析の第一歩は、解決したい問題を明確に定義することです。データ分析の方向性を定め、分析の目的をはっきりさせる必要があります。
データ収集・前処理
次に、データの収集と前処理を行います。この段階では、必要なデータを集めるだけでなく、データの欠損や異常値を修正し、分析に適した形に整える作業が求められます。
可視化
続いて、収集したデータを基に可視化を行います。グラフやチャートを用いることでデータの傾向やパターンが視覚的に理解しやすくなります。
分析・評価・提言
分析手法を用いてデータを分析し、得られた結果を評価します。この評価には、統計的手法を用いた精度の確認や、ビジネス上の意義が含まれます。
最後に、分析結果を基に提言を行います。提言は、具体的なアクションプランとして示されることが望ましいです。
ツール紹介：Excel・Power BI・Microsoft Fabricとは？
データ分析を簡単にできるツールを確認していきましょう。ここでは、Excel、Power BI、Microsoft Fabricの特徴とその使い分けについて紹介します。
ツールの特徴と使い分け
下記にそれぞれのツールの特徴と得意な業務や用途をまとめています。得意な業務に違いがあるので、分析に合ったツール選定が必要です。
初級編：データ分析におけるエクセルの基本的な使い方と活用法
エクセルはデータ分析の入門ツールとして非常に優れており、特に初心者にとっては手軽に始められるツールです。ここでは、エクセルを使用したデータ分析の基本的な流れとその活用方法を紹介します。
1. 初心者でもできるエクセルを使ったデータ分析の基本的な流れ
エクセルを使ったデータ分析の6つの流れを紹介します。
2. エクセルを使ったデータ分析の活用方法
エクセルを使ったデータ分析の活用方法は様々ですが、具体例を3つ紹介します。
- 顧客セグメント分析
- 売上や予算の管理及び分析
- 製造条件分析
中級編：データ分析におけるPower BIの基本的な使い方と活用例
Power BIは、視覚的なダッシュボードを使用することができ、リアルタイム分析が可能です。
1. Power BIを使った基本的な流れ
基本的な流れは、エクセルでのデータ分析と変わりませんが、Power BIの特徴として、データ量が多いものにも対応ができ、エクセルよりも高度で組織的な分析に対応しています。
また、それらをMicrosoft TeamsやSharePointと連携して共有することができるため、部署間を横断して確認することができます。
2. Power BIを使った活用法
Power BIを使ったデータ分析を活用すると業務改善にとどまらず、組織としての業務改善に取り組むことが可能です。
- 業務KPIモニタリング：案件の進捗度管理、対応件数など
- リソース配分分析：部門別の稼働率など
- 問題発見やアラート：異常値検知や閾値を超えた際の通知など
上級編：データ分析におけるMicrosoft Fabricの基本的な使い方と活用法
Microsoft Fabricは、データを一元化して統合分析を行うプラットフォームです。このセクションでは、Microsoft Fabricを用いたデータ分析の6つの基本的な流れとその活用法について解説します。
1. Microsoft Fabricを使ったデータ分析の基本的な流れ
Microsoft Fabricでのデータ分析の基本的な流れは、エクセルやPower BIを使用する場合とほとんど変わりません。しかし、Microsoft FabricはPower BIを含む複数のサービスを一つにまとめたクラウドプラットフォームです。
2. Microsoft Fabricを使ったデータ分析の活用法
Microsoft Fabricは、Power BIやData Factoryなどこれまでバラバラになっていたデータ分析ツールが一つの環境に集約され、OneLakeと呼ばれる共通データレイクを通して全社に共有することや再利用をすることができます。
ノーコード・ローコード対応のため、エンジニアでなくてもデータを活用することができます。また、最新の情報をリアルタイムで分析してくれるため、意思決定の際にリアルタイムの情報を活用することができます。さらにAI連携も強化されており、今後AIと連携した活用も期待されます。
活用例
- 生産ラインの稼働状況モニタリング
- 品質管理の分析
- サプライチェーンの最適化
データ分析を成功させるポイント
データ分析を成功させるためには、３つの重要なポイントを押さえる必要があります。ここでは、データ分析の重要なポイントを確認して、失敗のリスクを減らしていきましょう。
明確な目的設定
まず、最初の段階で明確な目的を設定することが重要です。目的を明確にすることで、どのようなデータを収集し、どのような分析手法を選択するかが決まり、適切な分析結果を導きだすことができます。
また、分析を行った上で実際にビジネス課題を解決しようとした際に、間違った結果により無駄なリソースを割いてしまったということがないよう明確な目標設定を策定することが重要です。
仮説に基づいた手法選定
仮説に基づいた手法選定も重要なポイントになります。仮説を立てることで、分析の焦点が明確になり、データ収集や処理の効率が高まります。
そのため、最初に現状のビジネス課題を理解し、その課題に対してどのような仮説がありえるのか考えていきます。その上で、仮説を検証するために適切な分析手法を選びます。
評価と改善のサイクル
評価と改善のサイクルを確立することも、データ分析を成功させるための重要なポイントです。継続的に評価と改善を繰り返すことで、分析結果をもとに仮説が正しいかどうかを評価し、必要に応じて分析手法やデータを見直すことが求められます。
改善のサイクルを回すことで、データ分析に対する組織の理解やスキルの向上が期待でき、データドリブンな文化の醸成にもつながります。
まとめ
データ分析は、日常業務を効率化し、新しいビジネスチャンスを見つけるための強力なツールです。データ分析のスキルは、マーケティングや設備保全などさまざまな分野で活躍の場が広がっています。
まだデータ分析のスキルはないけれど、データ分析をしてみたいという方には、Microsoft Fabricがお勧めです。テクトラジャパンでは、Power BIとMicrosoft Fabricの導入どちらも対応していますので、ぜひテクトラジャパンにお声がけください。
よくある質問
データ分析に必要なスキルとは？
下記の3つのスキルが必要になります。
- 統計、数学
- プログラミング言語
- ビジネスの理解、課題解決力
統計・数学
統計と数学の知識はデータ分析の基礎となります。統計手法を理解することで、データを正確に解釈し、信頼性のある結果を導くことができます。
プログラミング言語
PythonやRといったプログラミング言語を使いこなすことで、多くのデータを効率的に処理し、複雑な分析を自動化することができます。Pythonは、データ分析に特化したライブラリが豊富です。
ビジネス理解・課題解決力
単なるデータ分析でとどまるのではなく、ビジネスの文脈で意味を理解し、実際の課題に応じて適切な解決策を提案することが求められます。ビジネスの仕組みや業界特有の知識を持ち、分析結果をどのように活用するかを考える力が重要です。
データ分析の具体例は？
各職種ごとにデータ分析の具体例を記載しています。
データ分析に役立つ資格5選とは？
データ分析に役立つ資格は、下記の５つです。
- 基本情報処理技術者試験 (FE)
- 応用情報技術者試験 (AP)
- 統計検定
- 統計士・データ解析士
- データベーススペシャリスト試験
基本情報処理技術者試験 (FE)
この資格は、IT の基礎知識を幅広くカバーしており、データ分析に必要な基礎的なプ
ログラミングスキルやアルゴリズムの理解を深めることができます。IT 全般の知識が
身につくため、データ分析の基礎を固めたい方に最適です。
応用情報技術者試験 (AP)
基本情報技術者試験よりも高度な内容を扱い、プロジェクトマネジメントやシステム設計の知識を習得できます。データ分析プロジェクトをリードしたい方や、分析結果をビジネスに応用したい方におすすめです。
統計検定
統計の知識はデータ分析に欠かせません。統計検定では、データの分析手法を深く理解し、統計的な問題解決能力を高めることができます。データの傾向を読み解く力を鍛えたい方におすすめです。
統計士・データ解析士
これらの資格は、統計に基づくデータ解析の専門知識を認定するものであり、実務におけるデータ解析のスキルを証明します。統計的手法を駆使したい方や、分析結果を科学的に解釈したい方におすすめです。
データベーススペシャリスト試験
データベースの設計や運用に関する高度な知識を必要とする資格です。データベースを効率的に管理する能力は、データ分析において非常に重要です。データの整理や管理から分析を始めたい方は、この資格を目指すと良いでしょう。
データ分析の手法とは？
本文で紹介した手法以外の9手法について紹介します。
1. 回帰分析
変数間の関係性をモデル化し、予測を行います。線形回帰分析やロジスティック回帰分析が一般的です。データマイニングの手法としても知られています。
2. クラスター分析
データをグループ分けし、似た特徴を持つデータをまとめます。k平均法がよく利用されます。
3. 時系列分析
時間の経過に伴うデータの変化を分析し、予測を行います。ARIMAモデルが一般的です。
4. 主成分分析
データの次元を削減し、より少ない変数で重要な特徴を抽出します。
5. 因子分析
観測された変数をいくつかの潜在因子に集約し、関係性を示す手法です。
6. 決定木分析
木の構造のようにデータを分割し、予測や分類を行う際に用いられる分析手法です。
7. ABC分析
重要度を基にランク付けし、需要度ごとに並べ替えて分類する方法です。在庫管理や資源配分の改善に役立てます。
8. グレイモデル分析
明確になっているデータ（過去）と不明確なデータ（未来）を組み合わせて、予測を行うための手法です。
9. コレスポンデンス分析
データ間の関連性を視覚的に表現するために用います。
