データ分析基礎知識

“分析力をコアとするデータソリューションカンパニー”
株式会社ALBERTが、データ分析にまつわる基礎知識をわかりやすく解説します。

データ分析とは

データ分析とは何らかの目的を持って表現された文字や符号、数値などを収集し、分類、整理、成型、取捨選択したうえで解釈して、価値のある意味を見出すことといえるでしょう。ITの進化により、膨大なアクセスデータや購買データなどが自動的に蓄積される時代になってきました。この膨大なデータには、企業活動に非常に有用な知識が潜んでいます。しかし、データはいくら蓄積しても、分析をしなくては全く意味がありません。昨今、BIを導入する企業は増えているといわれています。BIとは「業務システムや購買履歴などから蓄積される企業内の膨大なデータを、組織的かつ系統的に蓄積・分類・検索・分析・加工し、企業の意思決定に有用な知識や洞察を生み出すという概念や仕組み」ですが、この宝の山である膨大なデータを活用できていない企業は非常に多いようです。ALBERTは、コアである分析力を活かし、様々なデータを分析して有用な知見を導き出しています。

データ分析は、何らかの目的を持って行なわれます。従って、分析を始めるにあたっては、出てきた結果が目的的なものであるかどうかの正しい判断が求められます。そのために以下の3つを理解しておく必要があります。

(1)分析しようとする問題そのものについての理解
(2)分析手法についての理解
(3)分析結果に対する判断力

資料と情報
図4.資料と情報

分析しようとする問題そのものについての理解

分析者は、なぜ分析をするかという理由やその問題点について、正しい現状認識をしていなくては意味がありません。数学者や統計学者なら、データさえあれば何らかの手法や複雑な処理計算によって、それなりの結果を導くことができるでしょう。しかし、そもそもそのデータの意味やその背景にある状況などがわかっていなければ、分析方針を出すことができません。データをどのように取得し、データの前処理はどうするか、どのような分析をすればよいかなどの試行錯誤をしなくては、決して有益な結果を得ることはできません。企業の課題は、いかなる優秀な外部の分析者より、その企業の担当者が最もよく知っているということを忘れてはなりませんし、逆にいえば外部の分析者は、まずはその企業の課題整理をすることから始めるべきであり、コンサルタント的な立場でデータ分析に臨むべきだと思います。

分析手法についての理解

分析手法については、分析者なら当然のことながら熟知している必要があります。統計ソフトやデータマイニングのソフトを用いれば、どんなデータを入れてもそれなりの結果がクリックするだけで出ます。しかし、正しく分析手法を理解していないと、明らかに間違ったデータ処理をしていたり、相応しくない手法で分析をしたりしていても、その誤りに気づきません。後で述べるはずれ値や異常値の処理や、アンケートデータとログデータによる分析条件の違いなど、一切考慮しなくてもあたかもそれらしい結果が出てしまうために、重大な間違いに気づかないことがあるので注意が必要です。

分析結果に対する判断力

そもそも結果が出たときに、どのようなアクションを起こすかを想定しておく必要があります。概ね予想通りの結果が出る場合と、予想外の結果が出る場合があるわけですが、予想通りであればアクションを大きく変更する必要はありません。しかし、予想外の結果が出た場合は、それに対してどのようなアクションを取るべきかの判断が非常に重要になります。データの取得方法や処理方法が間違っていたのかもしれないし、分析手法が間違っていたのかもしれない。データも方法も間違っていないとすれば、そもそもの仮説が間違っていたということになり、そこでは方向転換を余儀なくされることもあるでしょう。想定外の結果が出たときこそ、柔軟に頭を働かせて様々な可能性を考えるべきだと思います。

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