データ分析とは？

データ分析とは、大量のデータを収集・整理します。

統計学

機械学習

などの手法を用いて分析します。

• ビジネス上の課題解決
• 意思決定に役立つ情報

を抽出するプロセスです。

データ分析の仕事内容

データ収集・整理

必要なデータを収集します。

分析しやすいように整理します。

データ分析

• 統計学
• 機械学習

などの手法を用いてデータを分析します。

傾向やパターンを抽出します。

分析結果の可視化

分析結果をグラフや図表などで分かりやすく表現します。

分析結果の報告・提案

分析結果を基に、ビジネス上の課題解決や意思決定に役立つ提案を行います。

データ分析の種類

データ分析は、目的や手法によってさまざまな種類に分類できます。

ここでは、代表的なデータ分析の種類について解説します。

記述分析

概要:

過去のデータから現状を把握するための分析です。

• 売上
• 顧客数
• アクセス数

など、現状を把握するための基本的な指標を算出します。

目的:

• 現状の把握
• 過去の傾向の把握
• 問題点の発見

例:

• 月別の売上推移のグラフ作成
• 顧客属性の割合の算出
• Webサイトのアクセス解析

診断分析

概要:

現状の原因を特定するための分析です。

記述分析の結果を基に、なぜそのような結果になったのかを深掘りします。

目的:

• 原因の特定
• 問題点の深掘り
• 改善策の検討

例:

• 売上減少の原因分析
• 顧客離脱の原因分析
• Webサイトの離脱率分析

予測分析

概要:

過去のデータから将来を予測するための分析です。

統計モデルや機械学習を用いて、将来の売上や顧客行動などを予測します。

目的:

• 将来予測
• リスク予測
• 需要予測

例:

• 来月の売上予測
• 顧客の購買行動予測
• 株価の予測

処方分析

概要:

最適な行動を提案するための分析です。

予測分析の結果を基に、どのような行動を取れば目標を達成できるかを提案します。

目的:

• 最適な行動提案
• 意思決定支援
• 業務効率化

例:

• 最適な価格設定の提案
• 最適なマーケティング施策の提案
• 最適な在庫管理の提案

その他

上記以外にも、データ分析は以下のように分類されることがあります。

探索的データ分析（EDA）

データの特徴や傾向を把握するための分析

仮説検証型データ分析

事前に立てた仮説を検証するための分析

テキストマイニング

テキストデータから有益な情報を抽出する分析

画像解析

画像データから有益な情報を抽出する分析

データ分析は、ビジネスのあらゆる場面で活用されています。

目的に合わせて適切な分析手法を選択します。

データを有効活用しましょう。

データ分析に必要なスキル

データ分析スキル

• 統計学
• 機械学習
• データマイニング

などの知識

プログラミングスキル

• Python
• R

などのプログラミング言語

データベーススキル

SQLなどのデータベース操作スキル

ビジネススキル

ビジネス課題を理解し、分析結果をビジネスに活用するスキル

コミュニケーションスキル

分析結果を分かりやすく伝えるスキル

未経験からデータ分析者になるには？

1. 学習: オンライン講座や書籍などでデータ分析の基礎知識を習得
2. 資格取得: データ分析関連の資格（統計検定、データサイエンティスト検定など）を取得
3. ポートフォリオ作成: 分析事例や成果物をまとめ、自身のスキルをアピール
4. インターン・転職: データ分析関連のインターンシップや求人に応募

データ分析の将来性

データ分析は、あらゆる業界で必要とされるスキルです。

将来性も高いと言えます。

AI技術の発展に伴い、データ分析の重要性はますます高まるでしょう。

データ分析は、ビジネスにおいて重要な役割を担う仕事です。

未経験からでも、学習や経験を積むことでデータ分析者を目指すことができます。

データ分析に興味がある方は、ぜひこの記事を参考に、キャリアアップを目指してください。