データ分析とは

データ分析とは
最近になって、データ収集に熱心な企業が多くなってきたように見受けられます。
身近なところでは、コンビニのレジなどでもデータ収集を行っています。
会計時に店員が、レジで客の性別、年代、買った商品の詳細をデータとして入力しています。
また、普段何気なく使っているポイントカードからは、実は消費者の購入履歴、購入商品の嗜好などが伝わっているのです。
このように、データを集め、そのデータを分析し、役立てようという動きが盛んになっています。

それでは、なぜ分析を行うのでしょう。分析によって、どんなことが得られるのでしょう。
まず、こうしたデータを分析することによって、客観的に現状や事象、さまざまな物事の状態を把握することができます。
上記のコンビニの例では、いくつかのデータの入力が膨大に集まることによって、ある商品を買うことが多い客層を知ることができます。
また、それを得た企業側でも、データに基づいた戦略や意思決定が行えます。
つまり、この先どういった方法で伸びていこうかという、企業の「方針」や「目的」が明確になります。
目的が明確になると、仕事もはかどりやすいですね。
これまでは、個々に営業戦略や、経営方法、その他ビジネスの方針を決める企業が多かったのは事実です。
ある年の夏、アイス 販売数を伸ばそうとする業者がいました。
夏になるにつれ、どんどん売れてくるだろう、と予想を立てていました。
その年は猛暑。30度超えの日々が続きました。アイスはどんどん売れるはず。
…しかし、実際は全然売れない。
なぜ?
実は、気温が暑すぎると、逆にアイスの消費量が減るのです。甘すぎて、喉がかわくからでしょうかね。
かき氷などが人気になるようです。(アイスクリーム協会より)

販売できた実績と、気温。
この二つのデータを細かに分析すると、消費者の動向や傾向が見えてきます。
そうすると企業も、戦略を立てやすい。売り上げ目標を立てたり、どういう方法で売ろうか、という明確な道筋が見えてきます。
結果、売り上げにもつながるわけです。

データを分析するためには、なにが必要になるか。ここが大事ですね。
①分析するデータ
さきほどの例だと、日々の売り上げ、気温などがそれにあたります。

②分析する目的
蓄積する日々のデータは、実に膨大なものとなります。
無闇にデータを蓄積させても、見つかるものも見つからないでしょう。
「何を分析するか」「その結果、何を見つけ出そうとするのか」これらを決めることが大事な第一歩となります。

③分析方法、理論
データ分析の方法や、理論によって、結果も大きく違うものが出てきます。
ここで③のツールが活躍します。近年使われている分析ツールは、元データさえあれば、
適切な方法で、ある程度の結果の出力が期待できます。
しかし、方法や理論(専門的な用語では「検定」と言います)を間違えると、もちろん本来求めていたものとは違う結果が導き出されます。
また、検定の方法や、理論の知識をしっかり持っていればいるほど、目的に沿ったデータ分析が実現できます。

④で触れた分析ツールについては、いろいろな方法が用いられます。
RやSPSSといった言語も流行っています。
エンジニアやプログラマにとって、無料ツールもあれば有料ツールもある、便利な世の中になってきました。
それぞれ操作の方法、計算方法、データ算出の速度などもいろいろです。
分析を行う際には、ぜひご一考をおすすめします。
無料:VBA、R、Python、etc
有料:SAS、SPSS、etc
データを分析することによって、個人や企業、それぞれにふさわしいメリットが得られるなんて、素晴らしいことだと思いませんか。
興味を持った方はぜひ、もっともっとデータ分析について、知識を深めてみてくださいね。

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個人情報利用目的等通知書

当社は、「分析で社会を豊かに」を企業理念として、当社が取り扱う全ての個人情報の保護について、社会的使命を十分に認識し、本人の権利の保護、個人情報に関する法規制等を遵守致します。 また、以下に示す方針を具現化するための個人情報保護マネジメントシステムを構築し、最新のIT技術の動向、社会的要請の変化、経営環境の変動等を常に認識しながら、その継続的改善に、全社を挙げて取り組むことをここに宣言致します。

  1. 当社はデータ分析等に関する事業、並びに従業員の雇用、人事管理等において取扱う個人情報について、適切な取得・利用及び提供をし、特定された利用目的の達成に必要な範囲を超えた個人情報の取扱いを行わないための措置を講じます。
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