データ分析の手法を12種紹介！それぞれの特徴やサービスの選び方は？

データ分析の手法にはさまざまな種類があり、どの手法を選ぶべきかわからない人もいることでしょう。この記事ではどのような手法がありそれぞれどのような特徴があるのか、どの手法を使えばよいのか解説しています。自社に適したデータ分析の手法を探して活用したい人は、参考にしてください。記事の最後にはデータ分析に関する無料相談の案内もございます。

データ分析の基本

データ分析の基本は、情報や数値など、集めたデータから目的に適したものを抽出することです。例えば顧客の属性、地域ごとの売り上げ、購買履歴などが当てはまります。課題を認識しどのように改善すればよいか、どのようにアプローチすれば購買につながりやすいか理解することで、ビジネスの意思決定に役立てられるでしょう。

データ分析の手法

データ分析にはさまざまな手法があります。ここでは、代表的な12の手法を解説します。

単回帰分析

ある事象や要素が結果にどのように影響するか、関係値を分析する手法です。身長に対する体重の予測など、説明変数が1つの場合に利用されます。

マーケティング施策を実施した後に、その施策が売上にどのように影響したかを測定する等でも用いられます。ビジネスシーンでは、収集したデータから相関関係を導き出す際に、利用されることが多いです。

重回帰分析

複数の要因が結果に対して、どのように影響するのか分析する手法です。

例えば、小売業の店舗で「立地」「来店数」「顧客単価」「従業員」など複数の要素がある中で、どの要素がどれくらい売上に影響を与えているか分析が可能になります。

結果に対して、影響度が多いものを可視化できるため、マーケティング施策の優先順位を判断することにも利用されます。

クロス集計分析

基本的なデータ分析の手法の1つです。おもに、顧客に行ったアンケートの集計において活用されます。Excelに搭載されている機能から分析できるため手軽に行え、専門的な知識がない人でも使いやすくなっています。

この手法では、データを年齢、性別、地域、職業など、属性別に集計します。そこから複数の属性における相関関係を分析することで、おおまかなトレンドを把握できるでしょう。

ロジスティック回帰分析

ある質問に対して、「はい」か「いいえ」の2択で答えを集計する分析手法です。ターゲットとする顧客の商品購入率、病気が発生する確率など、ある事柄の発生確率を予測できます。確率が高い順に、DMを送信したりアンケートを実施したりといったアプローチをすることで、目的を達成するための効率を向上できます。

アソシエーション分析

関連性がないように見えるデータ同士から類似性を見つけ、相関関係を分析する方法です。発見した相関関係から仮説を立てて、効果的なマーケティングにつなげられます。スーパーや小売業、ECサイトなどで多く利用されています。同時購入が多い商品の関係性がわかれば、近くに配置することで両者ともに売り上げ向上が期待できるでしょう。

バスケット分析

アソシエーション分析から派生した、分析手法です。バスケット（買い物かご）に入れているものを把握することで、一緒に購入されるものの傾向がわかります。2種類以上のデータを組み合わせて分析でき、購買に繋がりやすい組み合わせを見出すことが可能です。

ECサイトでは、同時購入された確率が高いもののデータからおすすめを表示する機能が搭載されているケースも多く見受けられます。

決定木分析

1つの原因をもとに仮説を繰り返し、その結果から複数の予測を行うものです。「もし～だったらどうなるか」という仮説を繰り返すと経過が枝分かれしていくため、「決定木」と呼ばれます。その他にも「回帰木」「分類木」「ディシジョンツリー」などと呼ばれます。

さまざまな要因を分岐点で整理でき、分岐ごとの確率を求めることも可能です。マーケティングだけでなく、リスクマネジメントにも使用されています。

ABC分析

要素を重要度によって、ABCとランク分けする分析手法です。おもに、商品の売上金額や在庫などの可視化に使われます。在庫管理や効果的な販促活動に役立てられ、人員の配置の最適化にもつなげられるでしょう。

クラスター分析

いろいろな性質のデータが混ざり合った集団から、類似したデータごとに分類する分析手法です。分類したグループは「クラスター」と呼びます。クラスター分析には、大きく2つの分類方法があります。似たものごとにまとめいくつかのクラスターにまとめる階層的手法と、似たものが同じクラスターになるように全体を分割する非階層的手法です。

因子分析

数多くの変数に潜んでいる、共通因子を抽出するデータ分析手法です。マーケティングだけでなく、経済学や心理学など、複雑な課題の研究に活用されています。マーケティングにおいては、自覚のない思いや考えなどを見出すことで、自社内の課題や改善点の発見に役立てられています。

主成分分析

いくつかの変数を組み合わせて、少数の変数にまとめる分析手法です。因子分析と同じくデータの要約に用いられ、属性に類似性のあるものをまとめることでデータを分析しやすくなります。

グレイモデル

確かなデータと不明なデータの両方を用いて、漠然としたデータについて予測する分析手法です。内容が確かなデータは白色、不明なものは黒色、漠然とした状態は灰色で示します。単体ではなく、ほかの分析手法と組みあわせて利用されることが多くなっています。

データ分析を行うメリット

ここでは、データ分析を行うメリットを解説します。

課題や問題点の把握が容易になる

社内の各所に分散していた情報を集約し可視化することで、課題や問題点が容易に把握できます。ベテラン社員の感覚といった属人性に依存しない判断ではなく、定量的な判断が可能になります。

売り上げの向上や、業務の効率化につながることもあります。蓄積したデータから確度の高い情報を導き出せるでしょう。

データ分析サービス導入を検討する前に考えるべき内容

いくつもの会社が、データ分析サービスを提供しています。どのように選ぶとよいのでしょうか。選び方を解説します。

自社が求める課題解決につながるか

同じ分析手法であっても、分析結果をどのように活用するかは企業ごとに異なります。自社の課題や求める要件を明確にすることが求められます。データ活用のための組織体制が整っていない場合は、「伴走型」のサービスを利用することも検討されます。

費用面に問題はないか

データ分析サービスを比較する際には、初期費用にランニングコストを加え、費用に問題はないかを検討しましょう。初期費用が無料でも、ランニングコストが高ければ最終的な費用が大きくなります。スモールスタートと呼ばれる小さな範囲から始めることができれば、試験的に導入しやすくなります。

データ分析体制の定着まで伴走型支援する「Go Analytics」

「Go Analytics」集めたデータから、企業が抱えるさまざまな課題をデータサイエンスで解決に導きます。伴走型支援の特徴をもつ「Go Analytics」では、データ活用が自社でどれくらいできているか、浸透度を診断して、社内教育を含めてどのようにデータを活用すべきかも、ご提案します。

例えば、データ分析ツールの導入自体を目的化してしまう企業様も多いですが、データ活用や運用体制構築までできるのが、伴走型支援が可能な「Go Analytics」です。本質的に、データ活用の体制を構築したい場合は「Go Analytics」を検討しましょう。

まとめ

集めたデータから目的に適したものを抽出するデータ分析には、さまざまな手法があります。自社の課題を解決するのに適した、データ分析手法を実施することで、企業の成長に役立つでしょう。

Go Analyticsは、データサイエンスの力で企業のデータ活用をサポートします。企業の課題に対してデータサイエンスの観点からサポートします。自社でデータ活用を検討している場合は、伴走型のデータサイエンティストサービス「Go Analytics」の利用をご検討ください。