データ分析はデータを収集・処理し、洞察を創出するプロセスで、主に記述的・診断的・予測的・処方的の4分類に分けられます。洞察創出は、これらの分析を通じてビジネス課題を解決し、意思決定を支援します。
データ分析の主な分類と目的
データ分析手法は分析の目的により分類され、洞察を段階的に深めます。
- 記述的分析: 「何が起こったか」を把握（例: KPIダッシュボード、平均値・分散計算）。
- 診断的分析: 「なぜ起こったか」を特定（例: プロセスマイニングで業務ボトルネック発見）。
- 予測的分析: 将来を予測（例: 回帰分析や決定木で売上予測）。
- 処方的分析: 最適行動を提案（予測結果に基づく施策立案）。
これらを組み合わせることで、単なるデータ要約から戦略的洞察へつなげます。
代表的な分析手法（ビジネス活用例）
検索結果から抽出された主な手法を目的別にまとめます。初心者向けにイラストや事例付きの解説が多いです。
| 目的 | 手法例 | 特徴・活用 |
|---|---|---|
| 比較・要約 | カイ二乗検定、t検定、因子分析、主成分分析 | データの差を統計的に検証、共通因子発見（知覚マップ作成）。 |
| 分類・グループ化 | クラスター分析、ABC分析、RFM分析 | 似たデータをクラスター分け、優良顧客特定（k-means法）。 |
| 予測・影響把握 | 回帰分析、決定木、ランダムフォレスト、コンジョイント分析 | 変数間の関係をモデル化、売上予測や属性影響度分析。 |
| 関連性把握 | クロス集計、バスケット分析、アソシエーション分析 | アンケート傾向や購買パターン抽出。 |
これらの手法は在庫管理、顧客分析、営業課題解決に適します。
データ分析から洞察創出への手順
効果的な洞察を得る一般的な流れは以下の通りで、PDCAを回します。
- 目的・課題定義: 仮説を立てる（例: 売上低迷の原因探求）。
- データ収集・整理: 統合・クレンジング。
- 分析実行: 適切手法を選択（例: クラスターで顧客セグメント化）。
- 評価・改善: 結果検証、施策立案・振り返り。
洞察創出のポイント: 手法選択はデータ種類（量的・質的）と目的次第。ツール（Tableauなど）で可視化し、直感的に理解。初心者は記述的から始め、多変量分析へ進む。 限界として、データ品質が鍵で、不足時は仮説検証を重視。
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