ビジネスデータ分析の基礎
山崎講師この記事では、ビジネスに活用するデータ分析ということで確率・統計を解説しています。Excelを使った操作も解説の予定です。
クイズ:
正解
1．データ分析と確率・統計
（１）ビジネスデータ分析の目的
クイズ: ビジネスデータ分析の主な目的は何ですか？
選択肢:
A. 社内のコミュニケーション改善
B. パフォーマンスの評価と最適化
C. 従業員の勤務時間の管理
正解
正解: 2. パフォーマンスの評価と最適化
ビジネスデータ分析は、組織がより効果的に意思決定を行い、競争力を高めるために不可欠なプロセスです。この分析は、過去のパフォーマンスを理解し、未来のトレンドを予測し、ビジネス戦略を最適化するのに役立ちます。ビジネスデータ分析の主な目的は以下の5点です。
パフォーマンスの評価と最適化
ビジネスデータ分析の最も基本的な目的は、企業のパフォーマンスを評価し、プロセス、製品、またはサービスを最適化する方法を特定することです。データを活用して、売上高、顧客満足度、オペレーションの効率性など、様々なパフォーマンス指標を分析し、改善の余地を見つけ出します。
意思決定のサポート
データ駆動型の意思決定は、直感や経験だけに頼るよりも、はるかに効果的です。データ分析を通じて、経営陣はリスクを評価し、機会を特定し、戦略的な決定を下すための客観的な根拠を得ることができます。これにより、リソースの配分、マーケティング戦略、製品開発などの分野でより良い決定が可能になります。
トレンドとパターンの特定
市場や顧客の行動におけるトレンドとパターンを特定することは、ビジネスが競合他社の一歩先を行くのに役立ちます。データ分析を用いて、需要の変動、顧客の好みの変化、新しい市場機会などを予測し、それに応じた戦略を立てることができます。
リスク管理と予測
ビジネスは不確実性と常に隣り合わせです。データ分析により、潜在的なリスクを予測し、その影響を最小限に抑えるための戦略を立てることが可能になります。これには、金融リスク、サプライチェーンの中断、市場の変動などが含まれます。
顧客理解の深化
最終的に、ビジネスデータ分析は、企業が顧客をより深く理解し、彼らのニーズに応える製品やサービスを提供するのに役立ちます。データを分析することで、顧客の購買行動、好み、フィードバックなどを詳細に把握し、顧客満足度を高めることができます。
ビジネスデータ分析は、これらの目的を達成するための強力なツールであり、組織がデータを戦略的な資産として利用することを可能にします。効果的なデータ分析プロセスにより企業はパフォーマンスを向上させ、競争優位性を獲得し、持続可能な成長を達成することができるでしょう。
（２）なぜ、確率・統計は必要なのか？
日常業務におけるデータ集計作業は、表面的には簡単なタスクに見えるかもしれませんが、その背後には、データから実際に意味ある洞察を引き出すという、非常に重要なプロセスが存在します。例えば、顧客の購買データの分析や、月間のウェブサイト訪問者数の集計など、単純な数字の足し算や平均の算出を超えた深い分析が求められます。これらの分析作業は、多くの場合、専門的な統計的知識を必要とせず、基本的な数値処理が中心となりがちです。
たとえば、特定の商品に関する顧客フィードバックを200件収集し、顧客満足度を把握することを考えます。「非常に満足」と回答した顧客の数を単純にカウントすることで、その商品の満足度が計算できます。もし160人が「非常に満足」と答えた場合、満足度は80%となります。同じく、あるカフェのコーヒー販売データを分析したところ、1日平均で販売されるコーヒーの数が70杯であることが判明しました。ピーク時には120杯を販売し、閑散期には最低でも30杯は売れる日もあることから、これらの数字は過去のビジネスパフォーマンスを把握するための基本的なデータ集計の例です。
しかし、これらのシンプルなケースを超えて、より複雑な統計的分析が必要な状況もあります。先に挙げた商品の顧客フィードバックの例で、昨年は200件のフィードバックのうち160件が「非常に満足」という結果だったとします。今年、その数が170件に増加した場合、実際に商品の満足度が向上したと言えるのか、あるいはこの10件の増加は単なる統計上の偶然なのかを検証する必要があります。また、カフェのコーヒー販売データについても、1日平均70杯の販売に基づいて翌日の準備量を計画するのは合理的ですが、それが本当に最適な判断なのかを確かめるためには、需要の変動や予測ミスによる損失を最小化するためのより高度な統計モデルの適用が求められます。
統計は、数字を単に集めてカウントする以上の価値を提供します。それは、集められたデータに深みを与え、そのデータが何を示しているのかを解釈し、将来の予測を立てる能力を備えています。従来のデータ分析作業が数字の集計に焦点を当てていたのに対し、統計学はその数値が示す背景や動向を読み解き、より戦略的な意思決定を支援します。
このように統計学は、ビジネスのあらゆる面で重要な役割を担っており、単なる数値集計を超えた価値を企業にもたらすのです。
（３）データ分析の手法
データ分析はビジネスや研究において重要な役割を果たしています。主に「現状の把握」と「未来の検証や予測」の二つの大きな機能に分類できます。これらの機能にはさまざまな手法があり、それぞれの目的に応じて使い分けられます。以下で、これらの機能と手法について詳しく解説します。
現状把握のためのデータ分析
現状を把握するためには、まずデータの集計が必要になります。これには主に二種類のデータが関わります。一つ目は数値を扱う量的データの集計で、例えば売上高や顧客訪問回数などの数値データを指します。もう一つは質的データ（カテゴリーデータ）の集計で、顧客の属性（年齢層や性別）、商品の種類、アンケートの選択肢（満足・不満足など）といったものがこれにあたります。これらの集計方法は記述統計と呼ばれ、データの特徴を要約し、現状を明確にするために用いられます。
未来の検証や予測
検証や予測を行うためのデータ分析では、推測統計が中心となります。この分野では主に三つの手法があります。
1. 検定
異なる集団間で収集したデータに基づいて、例えば新商品と既存商品の売上高を比較し、その平均値に統計的に有意な差が存在するかを検証します。この手法は、単に平均値や比率に差があることを示すだけでなく、その差が偶然によるものではないことを確かめるために用いられます。検定は、マーケティングキャンペーンの効果分析や顧客満足度調査など、多岐にわたる領域で活用されています。
2. 相関分析
相関分析は、二つの変数間の関係を探る手法です。例えば、広告投資額と売上高の関係や、顧客満足度と再購入率との間にどのような関連があるかを調べます。この分析を通じて、ビジネス上の重要な因果関係や相関関係を発見することができます。
3. 多変量解析
多変量解析は、より複雑なデータ関係を解析するために用いられる手法群です。これには、消費者の購買行動を予測する回帰分析、顧客を似た特徴ごとにグループ分けするクラスター分析、重要な変数を抽出するための因子分析、データから決定ルールを導き出す決定木などがあります。これらの手法は、顧客セグメンテーション、リスク管理、商品開発など、様々なビジネスプロセスの最適化に貢献しています。
データ分析のこれらの手法は、単に現状を把握するだけでなく、将来のビジネス戦略を立てる上での重要な基盤を提供します。統計学の原理と解析技術を駆使することで、より効率的かつ効果的な意思決定が可能になり、ビジネスの成長を加速させることができます。
（４）データ分析の流れ
データ分析のプロセスは、
- データの収集と整理
- データの集約と分析
- 分析結果の解釈と意思決定
というステップを踏むことになります。この流れを適切に管理することで、ビジネスにおける意思決定の精度を高めることができます。しかし、単に利用可能なデータがあるからといって分析を実施しても、有益な洞察や結果を得られるとは限りません。目的に基づいて、分析に必要なデータを慎重に選定し収集することが、成功への鍵を握ります。アウトプットの質は、使用するデータの質に大きく依存するため、目的に応じた適切なデータ選択が不可欠です。
例を挙げると、「製品の新機能を市場に投入するタイミングを決定したい」というビジネス目的があるとします。この場合、市場のトレンド、競合の動向、顧客の需要変動などが影響する可能性があります。従って、過去2年間の同様の製品の月別売上高、マーケットシェア、顧客からのフィードバックデータ、競合製品の発売時期や市場反応などのデータを集めることになります。
分析では、新機能の市場投入時期を決めるために、これらの変数間の関係性を探り、特に売上高とマーケットシェアの変動パターンを深堀りします。たとえば、X=市場のニーズやトレンドの指標、Y=売上高とマーケットシェアの増減として、これらの因子の相関関係を分析することが考えられます。ここで重要なのは、過去のデータに基づいて未来を予測する際の傾向と、その傾向が新機能の投入タイミングにどう影響するかを理解することです。
このように、目的を明確に設定し、それに基づいたデータを選定して分析を行うことで、単なるデータの集計を超えた、戦略的な意思決定を支援する洞察を得ることができます。結果的に、データ分析はビジネスにおけるリスクの軽減、機会の最大化、そして競争優位性の確保に直結する重要なプロセスとなるのです。
（５）分析データの種類
クイズ: 以下のうち、カテゴリデータに該当する例はどれですか？
選択肢:
A. 市の人口
B. 自動車のブランド
C. 年収
正解
正解: B. 自動車のブランド
解説:
カテゴリデータは、数値ではなく、項目やグループによってデータを分類するときに用いられます。自動車のブランド（例: トヨタ、ホンダ、テスラ）のように、データが特定のカテゴリーやグループに属している場合にカテゴリデータとなります。これは数値ではなく、テキストやラベルで表されます。一方、市の人口や年収のようなデータは数値で表され、量的な情報を提供するため、数値データに該当します。数値データは数学的な操作や計算が可能なデータです。
データ分析の世界に足を踏み入れると、私たちは主に2種類のデータに出会います。理解しやすくするために、これらのデータを日常生活から引き出された例を用いて説明しましょう。
数値データ
まず、第一のタイプは数値データです。数値データは、1、2、3といった数値で表され、私たちの日常で頻繁に遭遇します。たとえば、お財布に入っているお金の総額、部屋の長さや重さを計る時、または友人との待ち合わせ時間の計画などです。さらに、アンケート調査でよく見る5段階評価（たとえば、全く満足しないから非常に満足するまで）も、数値データの一例です。これらのデータは、足したり引いたりすることで総和や差を出すことができるだけでなく、平均値を計算して全体の傾向を見たり、標準偏差を求めてデータがどの程度バラついているかを把握することも可能です。
カテゴリーデータ
第二のタイプは、性別や血液型、あるいは商品のバーコードのように、特定のカテゴリーに分類されるデータです。これらは、具体的な数値による量を表すのではなく、属性や性質を表します。例えば、「男性」や「女性」というカテゴリーや、「A型」、「B型」といった血液型です。商品のバーコードも、それぞれが異なる商品を識別するための一意のコードとして機能し、カテゴリーデータの一例となります。また、郵便番号や電話番号も数字の並びで表されますが、これらは単なる数値ではなく、特定の住所や電話回線を指し示すユニークな識別子として機能します。これらのデータは、それぞれが属するカテゴリーごとに数え上げることで、どのカテゴリーがどれだけ存在するかを知ることが基本的な分析方法となります。
これらの違いを理解することで、データをより深く掘り下げ、有意義な洞察を得るための第一歩を踏み出すことができます。数値データには計算を用いてより詳細な分析が可能であり、カテゴリーデータではデータの分布や傾向を把握することができます。これらの基本的な違いを抑えることで、データ分析の世界が一段と理解しやすくなるでしょう。
