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、アイスクリームの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。アイスクリーム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、逆にアイスクリーム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る指標、販売方法で売ろうか、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。