ビジネスで役立つデータ分析とは？ゼロから学ぶ基本の「き」
データ分析ってよく聞くけど、一体何？
最近、「データ分析」という言葉を耳にする機会が増えたと感じている方も多いのではないでしょうか。ビジネスの現場でも重要性が叫ばれていますが、「難しそう」「専門知識がないと無理なのでは？」と感じて、なかなか一歩を踏み出せない、というお悩みを持っているかもしれません。
このサイト「データ分析はじめてガイド」は、まさにそんな未経験のあなたが、データ分析の基礎をゼロから安心して学べるように作られています。この記事では、まず「データ分析とは何か？」という最も基本的な部分から、なぜビジネスでデータ分析が役立つのか、そしてどうやって始めるのか、その基本の「き」を丁寧にご説明します。
データ分析は、決して特別な人だけができる難しい技術ではありません。この記事を読み終える頃には、「これなら自分にもできそうだ」と感じていただけるはずです。
そもそも「データ分析」とは？
データ分析とは、集めた様々な「データ」（数字や文字などの情報のことですね）を整理したり、加工したりして、そこから意味のある情報や規則性、傾向を見つけ出すことです。そして、その結果を次の行動に活かす、一連のプロセスのことを指します。
例えば、あなたの会社の「営業活動に関するデータ」（顧客リスト、売上実績、成約率、訪問回数など）があったとします。これらのデータをただ眺めているだけでは、漠然とした状況しか分かりません。
しかし、これらのデータを分析することで、次のようなことが見えてくるかもしれません。
- どの年代の顧客からの売上が一番多いか？
- 特定の地域からの問い合わせが増えているのはなぜか？
- AさんとBさんの営業成績に差があるのは、訪問回数なのか、それとも提案方法なのか？
- 過去のデータから見て、来月の売上目標は達成できそうか？
このように、データ分析は「何が起きているのか？」「なぜそうなっているのか？」「次にどうすれば良いのか？」といった疑問に、データという客観的な根拠に基づいて答えるための手法なのです。
なぜ今、ビジネスでデータ分析が必要なのか？
データ分析がビジネスで重要視されているのには、明確な理由があります。
以前は、経営者の「勘」や長年の経験に基づいた意思決定が主流でした。もちろん、これらが全て否定されるわけではありません。しかし、市場の変化が速く、競合も多い現代では、勘や経験だけでは通用しない場面が増えています。
そこでデータ分析の出番です。データ分析によって、以下のようなメリットが得られます。
- 客観的な意思決定: 勘や経験に加えて、データという揺るぎない根拠に基づいて判断できます。これにより、失敗のリスクを減らし、成功の可能性を高めることができます。
- 問題の発見と改善: 隠れた課題や非効率なプロセスをデータから見つけ出し、具体的な改善策を立てることができます。
- 新しい機会の発見: 顧客の行動パターンや市場のトレンドをデータから読み取り、新しい商品・サービスの開発や、これまで気づかなかったビジネスチャンスを見つけることができます。
- 効率化とコスト削減: 無駄なコストが発生している部分や、作業を効率化できる部分をデータから特定できます。
- 顧客理解の深化: 顧客が何を求めているのか、どのような行動をとる傾向があるのかをデータから詳細に分析し、より効果的なマーケティングやサービスを提供できます。
例えば、コンビニエンスストアが過去の売上データや天気予報、周辺イベントの情報を分析して、翌日の商品発注量を調整するのは良い例です。勘に頼るよりも、データに基づいた方が廃棄ロスを減らしたり、販売機会を最大化したりできますよね。
はじめてみよう！データ分析の基本的なステップ
「データ分析が必要なのは分かったけど、具体的に何をすればいいの？」という疑問にお答えします。データ分析は、一般的に以下のステップで進められます。未経験の方は、まずはこの流れを理解することから始めましょう。
ステップ1: 目的を明確にする（何を知りたいか？）
これが最も重要であり、意外と見落とされがちなステップです。データ分析を始める前に、「何のために分析するのか？」「分析結果から何を知りたいのか？」「その結果をどう活用したいのか？」を具体的に考えましょう。
例：「特定の商品の売上が落ちている原因を知りたい」「どうすれば顧客満足度を上げられるか探りたい」「次のプロモーションで最も効果的なターゲット層を見つけたい」など、明確な「問い」を設定することが、成功の鍵です。
ステップ2: 必要なデータを集める
目的が決まったら、その目的を明らかにするために必要なデータを集めます。社内のシステムにある売上データ、顧客情報、Webサイトのアクセスログ、アンケート結果など、様々な場所からデータを集めることになります。
ステップ3: データを整理・加工する（前処理）
集めたデータは、そのままでは分析に使えないことがほとんどです。例えば、同じ情報なのに表記ゆれがあったり（例: 「株式会社A」「(株)A」）、必要な情報が欠けていたり、不要な情報が含まれていたりします。
このステップでは、データを分析しやすい形に「整理・加工」します。データの表記を統一したり、欠損しているデータを補ったり、不要なデータを取り除いたりする作業です。この作業は「データの前処理」と呼ばれることもあります。Excelを使って、不要な列を削除したり、並べ替えたり、フィルターをかけたりするのも、広義ではこの前処理の一部と言えます。
ステ4: 分析手法を選び、実行する
きれいに整えたデータを使って、いよいよ分析を実行します。分析の目的によって使う手法は異なりますが、はじめての方はまず、データを「見える化」することから始めるのがおすすめです。
例えば、以下のような分析から始めてみてはいかがでしょうか。
- 集計: 合計、平均、最大・最小などを計算する（例: 月ごとの売上合計、顧客一人あたりの平均購入金額）。これはExcelでも簡単に行えます。
- クロス集計: 2つの項目の関連性を集計する（例: 商品Aを購入した顧客の年齢層別の割合）。これもExcelのピボットテーブル機能などで可能です。
- グラフ化: 集計した結果をグラフ（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフなど）にして、データの傾向を視覚的に分かりやすくする。ExcelやGoogleスプレッドシートで手軽にできます。
最初は難しい統計分析手法を知る必要はありません。まずは、あなたの持っているデータを集計してグラフにしてみることから始めてみましょう。それだけでも、今まで気づかなかった傾向が見えてくることがあります。
ステップ5: 結果を解釈し、行動に活かす
分析によって得られた結果を、「だから何が言えるのか？」「当初の問いにどう答えるのか？」という視点で解釈します。そして、その解釈に基づいて、具体的な次の行動（戦略の変更、改善策の実施、新しい施策の企画など）を決定し、実行に移します。
例えば、「特定商品の売上低下は、競合店の値下げが原因で、特に若い層に影響が大きい」という分析結果が得られたなら、「若い層向けに価格以外の魅力（例: 限定特典）を訴求するキャンペーンを行う」といった具体的なアクションにつながります。
はじめるなら、まずは身近なツールから
「データ分析ツール」と聞くと、プログラミング言語（PythonやR）や専門的な高価なソフトをイメージするかもしれませんが、未経験の方がデータ分析の第一歩を踏み出すなら、ExcelやGoogleスプレッドシートのような、普段から使い慣れているツールから始めるのが最も現実的です。
これらのツールでも、データの集計、並べ替え、フィルター、基本的なグラフ作成など、入門レベルのデータ分析は十分に行えます。まずは、あなたの周りにある小さなデータを使って、この記事でご紹介したステップを実践してみることをおすすめします。
まとめ：データ分析は難しくない、まずは一歩踏み出そう
この記事では、データ分析の基本的な考え方と、なぜビジネスで重要なのか、そして簡単な始め方のステップをご紹介しました。
データ分析は、決して専門家だけのものではありません。目的を明確にし、手元にあるデータを使って、集計やグラフ化といった簡単なことから始めてみることが大切です。データに基づいて考える習慣を身につけることで、日々の業務や意思決定に役立つ、新しい視点を得られるはずです。
「データ分析はじめてガイド」では、今後も未経験の方がデータ分析を学ぶ上で役立つ情報を分かりやすくお届けしていきます。この記事をきっかけに、「データ分析、ちょっとやってみようかな」と思っていただけたら嬉しいです。まずは、身近なデータで小さな分析を体験してみてください。