データ分析でビジネスを加速させよう！データ分析の基礎知識

データ分析は、今やビジネスにおいて不可欠なスキルです。

顧客のニーズを理解し、効果的なマーケティング戦略を策定するためには、データ分析が必須です。しかし、データ分析のノウハウがない企業にとって、データ分析は難しい課題と感じられるかもしれません。

そこで、このページでは、データ分析の基礎知識から、具体的な分析手法、役立つツールまでを分かりやすく解説します。

データ分析とは？

データ分析とは、収集したデータを整理・分析し、そこから意味のある情報や知識を引き出すことです。

データ分析によって、以下のようなことが可能になります。

データ分析には、以下のようなメリットがあります。

データ分析によって、売上減少や顧客離れなどの潜在的な課題を発見することができます。これらの課題を早期に発見することで、迅速な対応が可能になり、損失を最小限に抑えることができます。

データ分析によって、顧客のニーズや市場動向などの新たなビジネスチャンスを発見することができます。これらのチャンスを活かすことで、新たな商品やサービスを開発したり、新規市場に参入したりすることができます。

データ分析によって、業務プロセスにおける無駄や非効率な部分を発見することができます。これらの部分を改善することで、業務効率を向上させ、コスト削減につなげることができます。

データ分析によって、客観的なデータに基づいて意思決定を行うことができます。これにより、主観や思い込みによる意思決定を排除し、より精度の高い意思決定を行うことができます。

データ分析によって、顧客のニーズや満足度を把握することができます。これらの情報を活かすことで、顧客満足度を向上させるための施策を講ることができます。

データ分析には、大きく分けて以下の2種類があります。

平均値、中央値、標準偏差などの指標を用いてデータの特徴を把握。

仮説検定や回帰分析などの手法を用いて、標本データから母集団の性質を推測

記述統計分析

推測統計分析

このように、記述統計分析と推測統計分析は、様々な分野で広く用いられています。

データ分析を行う前に、以下の基礎知識を理解しておくとスムーズです。

データ分析は以下の手順で行います。

データ分析には、以下のようなツールがあります。

Excel: 表計算ソフト

表計算ソフトの定番。データの集計や計算、グラフ作成など、幅広い用途に使える。
用途：簡単なデータ分析
参考資料：https://www.microsoft.com/ja-jp/microsoft-365/excel
Google Analytics: アクセス解析ツール

無料で使えるアクセス解析ツール。ウェブサイトの訪問者数や閲覧ページ数など、様々なデータを分析できる。
用途：ウェブサイト分析
参考資料：https://analytics.google.com/analytics/academy/?hl=ja
R: 統計分析ソフト

統計分析に特化したプログラミング言語。高度な統計分析や機械学習などを行える。
用途：高度な統計分析
参考資料：https://www.r-project.org/
Python: プログラミング言語

汎用性の高いプログラミング言語。データ分析だけでなく、Web開発やアプリ開発などにも使える。
用途：データ分析とプログラミング
参考資料：https://www.python.org/
Tableau: データ可視化ツール

データを視覚的に表現するツール。グラフやチャートなど、分かりやすい形でデータを表示できる。
用途：データ可視化
参考資料：https://www.tableau.com/