データ分析とは？データ解析との違いやメリット、手法、事例などを解説

2024.07.12

データ分析とは、大量のデータから必要な情報を抽出し、企業にとって意味のある情報を得る手法です。データ分析を行うと、新たなビジネスチャンスを得られる、迅速に意思決定できるなどのメリットがあります。

しかし、データ分析の重要さを感じていても、実際に分析を経験した人は少なくないのではないでしょうか。本記事では、データ分析の意味や重要性、解析に際しての注意点を解説します。企業の事例も紹介するため、お役立てください。

データ分析とは

インターネットやスマートフォン、SNSの普及などに伴い、企業が扱うデータは増加し、またその内容も多種多様になっています。データ分析とは、収集したデータを分類し、整理、加工することで、目的に合った情報を抽出すること。データ分析は、営業やマーケティング戦略などの合理的な意思決定を助けるうえ、自社の強みや課題の発見にも役立つため、多くの企業で重要視されています。

データ分析とデータ解析の違い

データ分析と似た言葉に「データ解析」があります。「分析」という言葉自体は、物事を分類して細かな要素に分け、その性質や構造を明らかにすることを意味します。一方「解析」は、物事を分析して紐解くこと。つまり、データ分析によって収集したデータを分類し、データ解析によってそのデータ結果の原因を論理的に明らかにするという意味の違いが両者にはあります。しかしながら、データ分析の延長上にデータ解析があるため、その境目もあいまいだったり、英語ではどちらもData Analysisと表現したりするため、場合によっては厳密に使い分ける必要はないともいえるでしょう。

関連記事：データ集計とデータ分析の違いとは？原則や主な手法をまとめて紹介

データ分析の重要性

データ分析とは、さまざまなデータを分析してビジネスに活かすことです。分析に使われるデータの一例を、以下に示しました。

・収支データ

・顧客データ

・製品にかかわるデータ

・SNSやWebサイトなどオンラインから得られるデータ

・時間や温度、重さ、圧力など作業や製造にかかわるデータ

データ分析は、業務効率化や効果的なマーケティング施策の立案など、企業にとってさまざまなメリットをもたらします。

データ分析が企業にとって有益な理由は、課題を特定できるためです。例えば、データ分析で業務効率化に取り組むとしましょう。データ分析を行うと、効率を低下させている作業や工程を特定できます。また、効率のよい社員を分析して作業のコツを定量化できると、組織や部門全体の効率を底上げ可能です。

データ分析のメリット

企業の発展には、データ分析が欠かせません。ここではデータ分析の3つのメリットを解説します。

新たなビジネスチャンスを発見しやすい

データ分析に取り組むと、新たなビジネスチャンスを発見しやすくなります。データを可視化すると、顕在的・潜在的な顧客ニーズに気がつける可能性が高まるためです。経験や勘に頼っていては、ビジネスチャンスを取り逃してしまうかもしれません。

対してデータ分析では、さまざまなデータの因果関係を整理して、人の感覚では気がつきにくいビジネスチャンスを見つけ出します。

新しいビジネスモデルを展開する過程でも、データ分析を活用しましょう。場当たり的な取り組みをしても、コストと時間ばかりかかり、ライバルに先を越されるかもしれません。その点、データ分析に取り組めば、ビジネスモデルの構築に向けた課題を抽出し、効率よく事業に反映できます。

経営判断を迅速に行える

迅速な経営判断ができる点も、データ分析の強みです。市場の変化は激しく、判断が遅れると貴重なビジネスチャンスを失うかもしれません。データ分析で組織の現状や課題が分かると、将来を予測しやすくなります。施策と起こりうる結果を紐付けると、スムーズに経営判断を下せるでしょう。

データ分析は企業のデータを一元管理して分析するため、俯瞰的な施策を導き出せます。また、データを根拠とする説明は客観性が高く、社内の承認・賛同もスピーディーに得ることも可能です。クレームやトラブルについても、早急な対応が必要です。企業を守るためにも、データ分析を活用して迅速に経営判断を下しましょう。

データドリブン経営を促進する

データドリブン経営とは、データに基づいた経営を行うことを意味します。これまでの経験や勘を頼りにするビジネスではなく、データを経営判断に反映させることで、先入観に縛られない効率的で合理的な決断が可能になります。たとえばあるキャンペーンを実施する場合、リアルタイムデータを解析することで、顧客の動向に応じたネクストステップを計画することができるでしょう。
データ分析は、企業の売上安定や成長に欠かせないデータドリブン経営に不可欠な要素です。

データ分析のデメリット

データ分析には多くのメリットがありますが、デメリットとして注意すべき点については以下の通りです。

業務負担やコストの増加

データ分析を行うためには、その作業を担当する人員の確保が必要になります。また、データ分析のもととなるデータの収集をはじめ、データの整理や加工、分析といった作業負担が増える可能性もあるでしょう。
しかし、こうした作業は専門のサービスやツールを使うことで解消する場合も。業務負担の軽減と、データ分析のサービスやツールの利用にかかる費用を鑑みながら、業務の最適化を図りましょう。

分析の属人化

データ分析を担当するスタッフは、ある一定以上のスキルやリテラシーが求められます。データ分析は誰でもできる作業とは限らないため、属人化しやすい点がデメリットとして挙げられます。こうした場合に備え、社内の教育システムを整備したり、サービスやツールを利用する際は、ベンダーのサポート体制やフォローアップの有無なども確認したりしておくとよいでしょう。

効果が出にくい可能性

データ分析は、今までのデータから今後の方向性を導き出すのに役立ちますが、導き出した分析結果によりすぐに課題が解決するとは限りません。大量のデータを集め、リソースを割いて分析したとしても、思ったような効果が得られないことも。時には、データに過剰に頼りすぎず、過去の経験や勘が一つの判断材料になることもあるということを念頭に置いておきましょう。

データ分析の手法

データ分析の具体的な方法について、代表的な手法を8つ紹介します。

アソシエーション分析

さまざまなデータの隠れた相関関係を分析する手法です。アソシエーション分析により導き出した複数のデータの関連性から、仮説を立て、効果的なマーケティングにつなげます。商品やサービスのクロスセルやアップセルに効果的です。

バスケット分析

ユーザーがどのような商品をバスケット（カート）に入れているかを分析する手法です。バスケット単位で、どの商品とどの商品が一緒に買われているか、この商品を買う顧客の共通点といった顧客の購入動向を把握します。これにより、おすすめの提案や、キャンペーンの内容、店内配置などのヒントを得られ、マーケティングに有効活用することができます。アソシエーション分析の一種とされます。

クロス集計分析

アンケートなどで収集したデータを、顧客属性や回答により分析する手法です。たとえば、縦軸に「男性」「女性」を、横軸に「満足している」「どちらでもない」「不満である」などと設定し、回答を集計します。エクセルやスプレッドシートで簡単に実施できる手軽さや、縦軸・横軸の組み合わせ次第で、さまざまな傾向を把握できるのもメリットです。

ABC分析

ABC分析は、主力商品や顧客などをA、B、Cの3段階にランク分けして分析する手法です。たとえば、売上順にＡ、Ｂ、Ｃとランク分けし、販売状況を可視化することで、どの商品の優先度を上げればよいか可視化できます。それにより、効率的な在庫管理が可能になり、効果的なマーケティング活動や売り上げの増加も見込めるでしょう。

決定木分析

決定木分析は、1つの分析結果を元に仮説を繰り返し、複数の結果を導き出す分析方法です。1つの結果から枝分かれし、ツリー状に可視化するため、わかりやすいことがメリットです。満足度の高い顧客の属性や、自社ブランドがどのような層に浸透しているか、購入見込みの高い顧客はどのような属性かといった、複数の選択肢から最良のものを導き出す場合に適した分析手法です。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、確率の予測に役立つ手法です。1つの設問に対して「YES」か「NO」の2択でデータを収集することが特徴です。たとえば、特定の商品を購入したか購入していないかという2つの結果に関し、ダイレクトメールの開封の有無、過去の閲覧履歴、広告のクリックなどにより購買の発生確率の予測を行います。

クラスター分析

収集したデータの中から似た性質をもつものを集め、グループごとの属性を分析する手法です。このグループをクラスター（集団）と表現するため、クラスター分析と呼ばれます。大量のデータでも、いくつかのクラスターに分類することでデータを単純化し、考察しやすいことがメリットです。

主成分分析

次元（指標）の異なるデータを要約し、データがもつ情報や特徴をできるだけ可視化する分析手法です。たとえば、身長と体重といった2つの次元からBMIという１次元の指標に要約するように、次元の異なるデータを1～3程度の次元に要約する分析方法です。複雑なデータも、これにより分かりやすいデータに要約されます。

関連記事：10の分析手法をマーケティングに活用｜テキストマイニング活用も

データ分析における注意点

データ分析では、因果関係を熟考し、定性的なデータに注目する必要があります。データ分析における注意点を解説します。

明確な目標を設定する

まずは、データ分析の目的を設定することが大切です。それにより、どのようなデータが必要か、どのような分析手法が適切かなどを判断することができるでしょう。データ分析は、あくまでもその目標を達成するためのプロセスです。自社の課題解決のために、データ分析がどのように寄与するかを考えながら、継続的な取り組みをしていきましょう。

因果関係に注目する

データ分析では、相関関係ではなく因果関係に注目しましょう。相関関係とは、2つの物事に何らかの関連性がある状態です。一方、因果関係では、2つの物事が原因と結果の関係にあります。目的・仮説を設定して施策を検証し、効果的な施策につなげましょう。

定性的なデータにも目を向ける

定性的なデータと定量的なデータの両方を分析すると、信頼性の高い結果を得られる可能性があります。定性的なデータとは、顧客からのクレームのような数値化できないデータです。定量的なデータのみを分析しても、状況を正確に把握できない場合があります。

データ分析に成功した企業の事例を紹介

「見える化エンジン」を活用したデータ分析により、成功した企業の事例を紹介します。「見える化エンジン」によるデータ分析の成果を知り、自社の課題解決に役立ててください。

ネスレ日本株式会社

ネスレ日本株式会社は、顧客ニーズの活用に課題を抱えていました。同社のコールセンターには多くの顧客の声が寄せられていたものの、データ分析にまで手が回っていませんでした。

データ分析ツールを導入したところ、コールセンターに加え、SNSやレビューなど社外のデータも活用できるようになりました。データ分析で得られた結果は、新製品の開発に活かされています。

参考：ネスレ日本株式会社様導入事例

株式会社SUBARU

かつて株式会社SUBARUでは、表計算ソフトで顧客からの問い合わせを管理していました。しかし、情報を入力するまでに時間がかかりすぎて、集計・分析は手つかずの状況でした。

データ分析ツールを導入したところ、顧客からの問い合わせが自動的に集計・分析されるようになりました。また、社内にデータを共有する際は、ツールから出力されるグラフをそのまま使用可能です。情報の見える化により、多くの部門が顧客の声を重視するようになり、顧客ニーズにマッチする商品開発や品質改善に結びつきました。

参考：株式会社SUBARU様導入事例