データ分析手法14選！データ分析の手順や注意点も詳しく解説

オンラインツールの普及や、DX推進が求められる近年のビジネスシーンにおいて、データをいかに活用するかがビジネスの成功を左右するといっても過言ではありません。しかし、データの価値を最大限に引き出すには適切な分析が不可欠です。

特に、データ分析手法は多岐にわたるため、自社の課題やビジネスの目的にあわせて最適な分析手法を取り入れることが重要です。本記事では、データ分析の代表的な14の手法を解説するとともに、分析の手順や注意点まで詳しく解説します。データを活用してビジネスの成長を加速させるためのヒントが詰まっていますので、ぜひ最後までご覧ください。

データ分析とは

データ分析は、さまざまな情報源から得られたデータを分析し、目的達成に役立てるプロセスです。具体的には、顧客の属性や売上データなどの情報を収集し、それをビジネスに活用することを指します。近年、データ分析技術の進化とともに、ビジネスにおけるデータ分析の活用が増加しています。これは、迅速かつ客観的な意思決定、新たなビジネスチャンスの発見など、多くのメリットが期待されるためです。

データ分析の重要性は、データに基づく客観的な意思決定の迅速化、正確な現状把握、そしてビジネスインサイトの発見にあります。これにより、勘や経験だけに頼るのではなく、データに基づいた戦略的なアプローチが可能になります。また、データ分析は、ビジネスのあらゆる側面において、より効果的な意思決定をサポートし、競争優位を築くための重要なツールとなっています。

データ分析のメリット

データ分析は、ビジネスの意思決定を強化し、競争力を高めるための重要なツールです。正確なデータに基づく分析は、企業が直面する様々な課題に対して、より効果的な解決策を提供します。以下の表では、データ分析がもたらす主なメリットをまとめました。

データ分析は、これらのメリットを通じて、企業の成長とイノベーションを促進します。データを活用することで、ビジネスの様々な側面において、より賢明な判断が可能になり、競争上の優位性を確立することができます。

データ分析の手順

データ分析は、単にデータを収集して見るだけではなく、一連の手順を経て行われます。これらの手順を適切に実行することで、データから有意義な洞察を引き出し、ビジネス上の意思決定に役立てることができます。以下の表では、データ分析の基本的な手順をまとめました。

データ分析の手法

データ分析には多様な手法が存在し、それぞれに特有の特徴と適用シーンがあります。データ分析を行う際は、目的や用途に合った手法を導入しましょう。ここでは、代表的な14のデータ分析を紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

クラスター分析

クラスター分析は、類似性に基づいてデータをグループ化する手法です。この手法の特徴は、大量のデータの中から自然なグループを識別し、類似の特性を持つデータポイントを同じクラスターに分類します。これにより、データの構造を理解しやすくなることが大きなメリットです。

主な利用シーンとしては、マーケティングにおける顧客セグメント、商品のカテゴリ分け、社会科学の研究などが挙げられます。

主成分分析

主成分分析は、多次元のデータを集約して主成分を合成する手法です。この手法の特徴は、データの次元を減らせる点にあります。情報の損失を最小限に抑えつつ、データの可視化や解釈を容易にすることがメリットです。

主な利用シーンとしては、データのパターン認識、圧縮、ノイズの除去などが挙げられます。特に大規模なデータセットの分析に有効な手法です。

判別分析

判別分析は、既知のカテゴリに基づいてデータを分類する手法です。この手法の特徴は、異なるグループ間の差異を最大化するようにデータを分析する点にあります。これにより、新たなデータポイントがどのグループに属するかといった予測が容易になります。

主な利用シーンとしては、信用リスク評価、疾病の診断、市場調査など、分類が重要な意思決定に活用される分析手法です。

ポートフォリオ分析

ポートフォリオ分析は、投資ポートフォリオのリスクとリターンを評価する手法です。この分析の特徴は、異なる資産の組み合わせによるリスク分散効果を評価できる点にあります。最適な投資戦略を立案するのに役立つ分析手法です。

主な利用シーンとしては、投資管理、財務戦略の策定、企業の事業ポートフォリオの分析などに使用されます。

コレスポンデンス分析

コレスポンデンス分析（コレポン、対応分析）は、複数のカテゴリ間の関係を可視化し、ポジションの違いを明確にする分析手法です。この分析の主な特徴は、行列（分割表）において、行項目と列項目の相関が最大になるようにスコアを与え、データの関連性をグラフィカルに表現します。

これにより、カテゴリ間の関係を直感的に理解しやすくなり、データの構造を明確に把握できる点がメリットです。また、関連の強いカテゴリは図上で近くに、弱いカテゴリは遠くにプロットされるため、カテゴリ間の相対的な関係を視覚的に捉えることができます。

主な利用シーンとしては、ブランドイメージの分析、市場調査、社会科学の研究、顧客の意見分析などが挙げられます。特に、ブランドや商品とそのイメージやベネフィットを一つの図にプロットして比較する際に頻繁に用いられる手法です。

時系列分析

時系列分析は、時間の経過に伴うデータの変動やパターンを分析する手法です。この分析は、過去のデータを基にして未来の傾向やパターンを予測します。

季節性、トレンド、周期性などの時間に依存する要素を特定し、これらの要素を考慮して将来のデータを予測することが可能です。また、外部の影響や異常値の影響を分析し、より正確な予測を行える点も特徴の一つといえるでしょう。

主に、経済データの分析、株価や為替レートの予測、気象データの分析、製品の売上予測など、時間とともに変化するデータが存在する多くの分野で活用されます。特に、市場の動向予測や需要予測において重要な役割を果たす分析手法です。

重回帰分析

重回帰分析は、複数の独立変数（説明変数）と1つの従属変数（目的変数）との関係をモデリングし、予測する手法です。この分析は、複数の要因が目的変数にどのように影響を与えるかを同時に分析し、それぞれの要因の影響度を定量的に評価することができます。また、予測モデルの構築において、どの変数が重要であるかを特定することが可能です。

重回帰分析は、ビジネスにおける売上予測、製品の価格設定、マーケティングの効果分析、社会科学の研究、医療データの分析など、多岐にわたる分野で利用されます。特に、複数の要因が絡み合う複雑な現象を解析し、予測する際に有効です。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、特定の事象が発生する確率を予測するための手法です。この分析の特徴は、Yes/Noのような2値の結果を予測するのに適しており、結果が確率として表示されます。

顧客の購買行動の予測、疾病のリスク評価、マーケティングキャンペーンの効果分析などに使用される分析手法です。

決定木分析（デシジョンツリー）

決定木分析（デシジョンツリー）は、データを分類するための木構造モデルを作成する手法です。この手法の特徴は、複雑なデータセットを簡単に理解できる形に分解し、意思決定のプロセスを視覚化できる点にあります。

主な利用シーンとしては、顧客セグメンテーション、クレジットスコアリング、診断支援システムなどが挙げられ、データの中から特定の情報のみを抽出して整理する場合に用いられる手法です。

相関分析

相関分析は、2つ以上の変数間の関連性を測定する手法です。この分析の特徴は、変数間の関係の強さと方向を明らかにできる点にあり、データの関連パターンを特定するのに有効です。主な利用シーンとしては、市場調査、健康科学の研究、経済データの分析などが挙げられます。

コンジョイント分析

コンジョイント分析は、消費者の製品やサービスに対する好みや価値判断を分析する手法です。この分析の特徴は、複数の特性を持つ製品やサービスの相対的な重要性を評価する点にあり、消費者の意思決定プロセスを理解するのに役立ちます。主な利用シーンとしては、新製品の開発、価格設定戦略、市場セグメンテーションなどが挙げられます。

PSM分析（傾向スコアマッチング）

PSM分析は、消費者の商品に対する価格感（値頃感）を探るための手法で、最適な価格帯を検討する際に基準となる価格帯を抽出します。

 PSM分析は、消費者が感じる「上限価格」「下限価格」「妥協価格」「理想価格」を割り出すことで、商品の価格設定に関する重要な洞察を提供します。これにより、価格設定の最適化が可能になり、売上や利益の最大化に寄与することが可能です。

一般消費財や新商品の価格設定、マーケティング戦略の策定、製品開発の初期段階での価格感の把握などに利用されます。特に、消費者が価格帯をある程度イメージできる商材に適した分析手法です。

RFM分析

RFM分析は、顧客の購買行動を「最近の購入（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」の3つの指標で分析する手法です。この分析は、顧客の価値を評価し、マーケティング活動を効果的にターゲティングするのに有効です。

主な利用シーンとしては、顧客関係管理（CRM）、ターゲットマーケティング、顧客セグメンテーションなどが挙げられます。

ABC分析

ABC分析は、商品や顧客の重要性を「A（最も重要）」「B（中間）」「C（最も重要でない）」の3つのカテゴリに分類する手法です。この分析は、リソースの配分を最適化し、重要な項目に焦点を当てるのに役立ちます。主な利用シーンとしては、在庫管理、販売戦略、顧客管理などが挙げられます。

データ分析を活用する際の注意点

データ分析は、データドリブンなビジネスを進める上で欠かせません。一方、データ分析を正しく活用するためには、いくつかの注意点があります。以下の表では、データ分析を行う際の主な注意点をまとめていますので、参考にしてください。

まとめ

本記事では、データ分析の基本から、具体的な分析手法、そしてデータ分析を活用する際の注意点について詳しく解説しました。データ分析は、ビジネスの重要な意思決定を支援し、新たな洞察を提供する上で、欠かせない取り組みです。一方、データ分析にはさまざまな手法があり、それぞれに独自の特徴と適用シーンが存在します。

これらの手法を適切に選択し、正確に実施することで、データから価値ある情報を引き出すことが可能です。また、データ分析で成果につなげるには、データの品質、適切な手法の選定、結果の正確な解釈、倫理的な側面を考慮することも欠かせません。これらをもとに日々適切にデータを管理することは、データ分析を有効に進める鍵となります。