データ分析の種類、利点と例

今日のデータ豊富な世界では、ビジネスの洞察を分析し、価値を抽出する方法を理解することが、成功の主要な推進力の1つです。

Forrester Researchの論文から広く引用される数字によると、平均して企業は利用可能なデータの12%しか分析していません。ご想像の通り、それは他の88%のデータが無駄になっていることを意味します。その理由には、分析ツールの不足、圧制的なデータサイロ、およびユーザーがどのデータが価値があり、どれを無視できるかを知らないことが含まれます。

非常に多くのデータと行動を起こす時間が少ないため、ビジネスデータを効果的に収集、整理し、理解する方法を知る能力は難しいかもしれませんが、データ分析は優れたソリューションです。

データ分析の力と、それをあなたのビジネス慣行を強化するためにどう活用できるかを理解するために、私たちは最も緊迫したデータ分析の質問に答えています。

データ分析とは

データ分析は、データをクリーニング、分析、解釈し、可視化して、ビジネスの意思決定プロセスをガイドするための有用な洞察を明らかにするプロセスとして定義されています。

データ分析に加えて、データ分析という用語をよく耳にしています。両者の違いは、データ分析は、データ分析自体、データに深く進むために使用される様々なツールおよび技術、ならびにデータ分析の結果を伝えるために使用されるデータ可視化ツールを含むデータ管理のプロセス全体を包含する包括的な科学です。

データ分析とは何をしますか？

データ分析が何をするかについての質問への最も素直な答えは、より良く、より賢いビジネス上の決定をガイドするためのデータからの洞察を抽出するのに役立つということです。あなたが答えようとしている質問に応じて、いくつかの種類のデータ分析がありますが、データを分析するプロセスは通常、5つの重要なフレーズを通じて進行します。

• 分析するデータを特定する
• データを収集する
• 分析用にデータをクリーンする
• データを分析する

• データ分析の結果を解釈する

市場の位置付け、顧客のニーズの理解、またはマーケティングキャンペーンのパフォーマンスを改善するかどうかを問わず、データ分析を実行することで、組織に最善の決定を下し、適切な瞬間に行動するために必要な洞察を提供し、あらゆる機会を最大限に活用します。

データ分析が重要なのはなぜですか？

テクノロジーはビジネスの運営方法を急速に変えており、そのためデータ分析は以前よりも今重要です。データ駆動型で、データに基づいた決定を下すことは、ビジネスの将来に関する選択肢を作成する際に完全に自信を持つための唯一の方法です。

データ分析は、ビジネスが以下のことをするのを支援できます。

• 製品とサービスの特定の側面を改善する
• 事実に基づいた、より速く、より多くの情報を得たビジネス上の決定を下す
• 顧客要件の深い理解を得る
• 競合相手の弱みと強みを分析し、改善の機会を発見する
• コストを削減し、利益を増やす方法を特定する
• データを可視化してそれを理解する
• アクションが必要なパフォーマンスの問題を発見する

ご覧のように、データ分析は組織に多くの利点を提供します。最終的には、データの適切な分析と使用により、より満足した顧客、新しいユーザー、より高い収益、および成功した戦略がもたらされます。これらはすべて、データに基づいた意思決定は成功への道のりであり、企業が今後焦点を当てるべき上位のことの1つであると信じている理由の一部です。これは直感に完全に取って代わり、事実にのみ焦点を当てています。

データ分析の種類

これらがデータ分析の4つの主な種類です。

記述的分析（何が起こったのか）

記述的データ分析の目的は、何が起こったかという質問に答えることです。これがなぜ起こったのか、またはその後何が起こるかを説明しようとはしていません。単に過去に何が起こったかについて、簡単に消化できるスナップショットを提供することを目的としています。これは、様々なデータソースからの生データを順序付け、操作し、解釈して、ビジネスの有用な洞察に変換することで行われます。

データ集約とデータマイニングは、記述的分析で使用される2つの主要な手法です。データ集約は、データを収集し、要約形式で提示するプロセスであり、データマイニングは分析部分です。分析部分では、アナリストは収集されたデータを探索して、パターンやトレンドを発見することができます。結果は、グラフ、チャート、またはダッシュボードの形式でのデータの視覚的表現です。

ビジネスにおける記述的分析の最大の用途の1つは、KPI（主要業績指標）を追跡して、ビジネスがすべてのレベルでどのようにパフォーマンスしているかを説明することです。マーケティングKPIまたはCEO KPIを追跡するために使用でき、必要なものと緊密に監視すべきすべてのものができます。

記述的分析を実行することは、データを分析し、それを最大限に活用し始めるための最初のステップです。将来の結果を予測したり、何かが起こった理由などの質問に答えたりすることはできませんが、データを整理し、さらなる分析のために準備します。

診断分析（それはなぜ起こったのか）

診断分析は、データ分析の最も強力な種類の1つです。すでに何が起こったかを知った後、次の論理的なステップは、それがなぜ起こったかを見つけることです。これが診断分析が行うことです。本質的に、診断的データ分析は、ユーザーが何かが起こった理由の文脈的理解を得るのを支援します。何かが起こった理由と、どのように起こったかを認識している場合、問題に対処する方法を簡単に見つけることができます。

例えば、記述的分析で9月のメールマーケティングオープンレートが15%低下したことが示されている場合、診断分析を実行することでその理由を見つけることができます。逆に、記述的分析で前月と比較してウェブサイトのトラフィックが40%増加したことが示されている場合、診断分析を実行して、その原因となったもの、そしてその後このトラフィックを維持する方法を見つけることができます。

診断分析は高度な分析の一形態であり、ドリルダウン、データディスカバリー、データマイニング、および相関などの手法によって特徴付けられます。ビジネスは、データ間の接続を理解し、行動パターンを特定するために、このタイプのデータ分析を実行します。

予測分析（何が起こりそうか）

その名前が示すように、予測分析は将来何が起こりそうかを予測します。これは、記述的分析と診断分析の結果を、ML（機械学習）とAI（人工知能）とともに使用することで行われます。前の2つの分析で発見されたパターンとトレンドに基づいて、予測分析は将来のイベントと結果の可能性を推定します。これは、企業が事前に計画し、事実に基づいた戦略を立てることができるため、ビジネスにとって特に有用です。

予測分析は、単なる予測以上の用途があります。また、あらゆる産業のビジネスが詐欺を検出し、リスクの可能性を軽減し、運用を改善し、より良く、より効果的なマーケティング戦略を開発し、顧客サービスを改善し、コストを削減するのに役立ちます。

予測分析について注意すべき重要な点は、予測の信頼性は、選択された予測分析手法と使用されるデータの品質に大きく依存しているということです。予測分析には、回帰、分類、外れ値、時系列分析などの分析手法が含まれます。これらの手法には大量の高品質データが必要であり、RおよびPythonなどのプログラミング言語の統計とプログラミングについて深く理解が必要なため、必要な労働力の専門知識の不足のため、いくつかのビジネスの実装が難しくなります。

幸いなことに、ビジネスが予測分析を活用して、物事が将来どのように展開されるかについての情報を得た予測を開発するのに役立つ多くの分析ツールが利用可能です。

規範的分析（どのようにして起こるか）

最終的で最も高度なレベルの種類のデータ分析は規範的です。規範的分析は、すべての以前の分析からの洞察を組み合わせて、次に何をすべきかを決定します。これは、予測された将来の結果を最大限に活用する方法を示し、それがどのように起こるかという質問に答えます。

規範的分析は、複雑なデータサイエンス手法（高度な分析を含む）の完全なスペクトラムを使用し、実行するのが最も困難な分析です。規範的分析の信頼性は、記述的分析、診断分析、および予測分析をどの程度上手く実行し、それらの精度に依存しています。

そして、想像できるように、規範的分析は行動を起こすときに最も重要です。それぞれのデータ分析のタイプは貴重で有用な洞察を明らかにしますが、それらすべてを一緒に使用して初めて、最良の結果を確保するための完全な状況を理解することができます。将来何が起こりそうかを知ることは素晴らしいことですが、この知識を最大限に活用するために次に何をすべきかを特定しない場合、より良い結果を達成し、ビジネスを成長させることはできません。

データ分析の例

あらゆる種類の業界のあらゆる種類のビジネスがデータ分析の力を活用することができます。これらは、9つの異なる業界がデータをどのように活用しているかの実例です。

天気予報 – 気温、湿度、風などの大気状態の現在の状態に関するデータを蓄積し、大気プロセスを通じてデータアナリストは予想される天気を決定します。

ホテル – 特定の夜のゲスト数を予測して占有率を最大化し、収益を増やしています。

航空会社 – チケット価格を設定し、航空機のメンテナンス要件を決定するために予測分析を使用しています。

マーケティング – マーケティングチームは、オーディエンスをセグメント化して、ターゲット化されたマーケティングキャンペーンを実行するためにデータ分析を使用しています。

ファイナンス – 金融機関は、信用リスクモデルを開発し、金融市場の傾向を予測し、ビジネスと市場に対する新しい政策、法律、規制の影響を予測することができます。

製造 – サプライヤーのパフォーマンスを監視し、メンテナンス要件を予測し、生産能力を最適化するために予測分析を使用しています。

ヘルスケア – 病院、医師、その他のヘルスケア施設は、患者の治療を追跡し、病気を発症するリスクのある患者を特定することができます。

セキュリティ – ハッカーとサイバー犯罪者からビジネスと個人を保護しています。

配送 – DHL、FedExなどの企業は、収集されたデータを検査し、全体的な効率を向上させるためにデータ分析を使用しています。

データ分析用Python

Pythonは、高レベルのデータ構造、動的型指定と動的バインディング、および複雑なアプリケーションの開発および強力なデータ分析に価値があるその他の機能で構成される汎用プログラミング言語です。このため、Pythonはデータサイエンスのために最も使用されるプログラミング言語へと成長しました。これにより、開発者にはデータを可視化し、洞察を得るための数多くのオプションが提供されます。

データ可視化は、データ分析プロセスで重要な役割を果たし、データをより明確で、分析スキルを持たないユーザーを含むあらゆるタイプのユーザーが理解しやすくしるのに役立ちます。Python データ可視化ツールを使用したデータの視覚的表現は、ユーザーが通常発見しないトレンド、パターン、相関を特定するのに役立ちます。

データ分析にPythonを使用することのもう1つの利点は、多くのオープンソースと商用の可視化ライブラリを提供することです。持っているデータのタイプと分析したいデータに基づいて、財務チャート、科学チャート、ビジネスチャート、その他多くのものから選択できます。

データ分析用R

Pythonは優れたデータ分析ツールですが、データ分析はその主な焦点ではありませんが、Rはデータ分析に主に使用されている言語です。

Rは、統計計算、グラフィカルデータ分析、および科学研究のためのプログラミング言語および環境であり、開発者とデータサイエンティストが、最小限のコーディングで複雑な生データを表す視覚化のさまざまなタイプを作成できます。Rは、ベースグラフィックスモジュール統計分析の結果を示すために構築されており、簡単にチャートとプロットを作成できます。

Rでのデータ可視化を作成することは、Rの多様な機能（強力なグラフィカル機能や幅広いデータセット選択など）の助けを借りてデータ洞察を抽出する手法です。PythonのようにRも、ユーザーがほぼあらゆるタイプのチャートを構築し、あらゆるグラフィックの品質と美学を向上させることができるggplot2を含むいくつかの可視化ライブラリを提供しています。

データ分析ツール

データ分析ツールは、ユーザーがデータを処理および分析する方法を簡素化し、データセット間の関係と相関を調査し、解釈のためにパターンとトレンドを特定します。

Slingshotは同時に、ダッシュボードと分析を提供するビジネスインテリジェンスツールであり、簡単なコラボレーションのためのチャットプラットフォームであり、プロジェクト管理ソフトウェアであり、チームの計画ツールであり、所有権、タスクの分割、進捗またはの問題の追跡を支援しています。意味のある方法でデータに接続することで、アクションにつながることはかつてないほど簡単になりました。そしてそれが最終的にデータ駆動文化が重要な点です。事実を知的な方法で、分析、創造性、および成功への駆動力で前面に出すことです。

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