データ分析 統計学

ビジネスマンなら知っておきたい!データ分析の基本的な流れ

こんにちは。統計ブロガーのにっしーです。この記事を読むと、以下のことが分かるようになります!

この記事を読むと分かること

  • なぜデータ分析が重要か
  • 具体的なデータ分析の手順
  • データ分析時に注意すること
  • データ分析活用例

ビジネスの課題を発見し、改善につなげていくためには、データ分析は不可欠です。

しかし、正しいデータ分析の方法について、義務教育でも教わらないために、知らない人も少なくないと思います。

データ分析ができると、ビジネス現場での改善の精度が高まりますので、是非最後まで読んでみてください!

ビジネスにおけるデータ分析の重要性

売上に関するデータやアンケート結果など、企業が保有しているデータには新たなビジネスチャンスを掴むためのヒントになる情報が眠っています。

しかし今日、企業が集められるデータは多岐にわたるため、保有データから有益な情報を適切に汲み取るのは以前より難しくなっていることも事実です。

昨今、データサイエンティストの求人を打ち出している企業も増えてきています。

それだけ、多くの企業でデータ活用の重要性が認識されてきたということでしょう。

データサイエンティストとは、統計学やビッグデータなどについての知識、R言語やPythonなどのプログラミング言語を扱うスキルなどを持った、データ分析のスペシャリストを指します。

データ分析には専門知識が必要になります。

そのためデータサイエンティストを雇用することで、質の高いデータ分析を行い、他社が発見できていないビジネスチャンスを掴める可能性が高まります。

つまり現代のビジネスにおいて、質の高いデータ分析は、新たなビジネスチャンスの発見や競合他社と差をつけることにつなげるために必須といえることでしょう。

今回の記事では、データ分析の基本的な流れをご紹介します。

まずはこの流れを意識して、自社の内部に眠る情報をどのようにすれば有効活用できるかを考えてみてください。

データ分析の基本的な流れ

ここからは、データ分析の基本的な流れについて解説します。

データ分析の基本的な流れは以下の通りです。

データ分析の基本的な流れ

  1. データ分析の目的の明確化
  2. 有力な仮説の絞り込み
  3. データ分析方法の選択
  4. データ収集
  5. 分析の実行
  6. 分析結果の評価

1 データ分析の目的の明確化

まずは、データ分析の目的を明確に決めます

データ分析の目的が不明瞭のままだと、データ分析の結果が欲しかった結果と大きく異なってしまう可能性があります。

データ分析の目的を具体的に決めて、その目的に対して最適なデータ分析の手順を踏むことが重要です。

もし最初から明確な目的を決めることが難しい場合は、「今月の売上は減少傾向にあるのか、それとも増加傾向にあるのかを知りたい」のような、大ざっぱな目的でもかまいません。

データ分析の回数を重ねれば、明確な目的を立てられるようになります。

まずは目的を設定し、データ分析の次のステップに進みましょう。

2 有力な仮説の絞り込み

次に、目的に対応するデータ分析結果の有力な仮説を考えます

仮説を考える際は、仮説に優先順位をつけることが重要です。

あらゆるケースを想定すると、さまざまな仮説が考えられるでしょう。

しかし、すべての仮説の検証は時間がかかりすぎてしまうため、現実的ではありません。

最初から仮説を絞り込むのが難しい場合、現状挙げられた仮説から最も有力なものについてデータ分析を行い、分析結果を確認してから再度仮説を絞り込む方法があります。

データ分析のトレーニングという観点でも、データ分析を行いながらの仮説の絞り込みはデータ分析初心者におすすめです。

3 データ分析方法の選択

仮説を絞り込んだら、仮説を検証するためのデータ分析方法を選びます。

保有しているデータの種類と検証したい仮説から、どんなデータ分析方法が最適なのかを考えましょう。

また、実施しようとしているデータ分析にはどのような情報が必要なのか、抜け漏れがないように洗い出しておくことも重要です。

なお、明らかにしたい内容によってデータ分析方法は大きく異なります。

そのため、仮説を実証するために何を明らかにすべきかを、事前によく考えることが重要です。

4 データ収集

データ分析方法を決めたら、分析方法に対応するデータを収集します

集めたデータはデータ分析方法に合わせてしっかり整理しておきましょう。

データの整理方法によって、データ分析の実行結果が変わる可能性があります。

5 分析の実行

データ収集が終わったら、データ分析を実行します。

分析の実験までの手順をしっかり行えていれば、データ分析初心者でも一定以上の質の分析結果を得られるでしょう。

データ分析は数をこなせばこなすほど、速く正確に行えるようになります。

また、データ分析を何度も繰り返すと、値の変更が分析結果にどのような影響を与えるのかがなんとなくわかってくることもあります。

6 分析結果の評価

データ分析の実行が終わったら、分析結果の評価を行います。

分析結果をデータ分析の目的や仮説と照らし合わせながら、現状を把握しましょう。

分析結果を他データと比較すると、分析結果の評価を行いやすいです。

また、定期的に同一の分析を繰り返し行えば、時系列別の分析結果の比較も行えます。

他データや過去のデータと比較しながら分析結果を評価することで、有益な情報を見つけ出せるでしょう。

データ分析を行う際の注意点

ここからは、データ分析を行う際の注意点について解説します。

解明したい問題を明確にしてからデータ分析を始める

解明したい問題を明確にしてから、データ分析を始めることが重要です。

データ分析に慣れていないと、データ分析の目的を明確にする前にデータに手を付けてしまう場合が多いです。

しかし、始めからデータに手を付けてしまうと、データ分析を行っても必要な情報を得られず、時間を無駄にしてしまう可能性が高まります。

データ分析の目的や知りたい問題を明確にしても不安な場合は、データ分析を評価する際に用いる指標を事前に決めておきましょう。

指標を決めておくと、データ分析の目的と分析結果のミスマッチを未然に防げます。

データ分析は「データありき」で行うものではなく、「データ分析によって解明したい目的ありき」で行うものです。

データ分析には明確な目的設定が必要ということを念頭に置いて、データ分析を行うと良いでしょう。

データ分析は定期的に繰り返し行う

データ分析では、同一の分析を定期的に繰り返し行うことが重要です。

定期的に分析を行う際は、分析を行う度に新たなデータを加えましょう。

新たなデータを加えて分析することで、長期的な分析結果や分析結果の変動を確認できます。

また、定期的にデータ分析を行うと、分析時期が異なる分析結果と比較が行うことができます。

分析時期が異なる結果と新たな分析結果を比較することで、新たな情報を得られることもあるでしょう。

ビジネスにおけるデータ分析の活用例

ここからは、ビジネスにおけるデータ分析の活用例を紹介します。

人事業務

人事業務では、データ分析を従業員の能力把握のために利用することが多いです。

従業員一人一人の能力や個性を分析することで、最適な人材配置を見つけられたり、社員一人一人の評価をつけることができるようになります。

財務業務

財務業務では、会社の将来的な予算予測を行うためにデータ分析が用いられます。

会社が予算不足に陥ってしまうと会社の存続が危ぶまれるため、財務業務のデータ分析は正確性が非常に重視されます。

セールス業務

セールス業務では、データ分析を見込み客にいつアプローチをかけるのがベストなのかを判断するために利用されることが多いです。

サンプルとなる見込み客へのアプローチが多ければ多いほど、より確からしいアプローチのタイミングを知ることができます。

マーケティング業務

マーケティング業務では、マーケティングの影響力とマーケティング成功の関係性を確かめるためにデータ分析が用いられます。

どのような影響を与えるマーケティングが成功につながるのかを理解できれば、戦略的なマーケティングの実行も可能です。

まとめ

本記事では、ビジネスにおけるデータ分析の重要性やデータ分析の基本的な流れ、データ分析を行う際の注意点、ビジネスにおけるデータ分析の活用例について解説しました。

ほぼすべての職種や業種でデジタル化が推進し、あらゆる情報が手に入りやすくなった今日のビジネスシーンにおいて、データ分析について知ることは非常に重要です。

本記事を読んでビジネスに関するデータ分析に興味を持った方は、データ分析について深く学んでみてください!

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  • この記事を書いた人

Nissy

同志社大学卒。 人事・経理、コンサルを経験し、現在はWebマーケティングやSEOライター、ブログ運営など、幅広い活動をしています。 【保有資格】 統計検定2級 統計調査士 ビジネス統計スペシャリスト ウェブ解析士 GAIQ(GoogleAnalytics個人認定資格) 全日本SEO協会認定SEOコンサルタント

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