データを理解する – 基本的なデータ分析手法 | NBIコンサルティング株式会社

データドリブンな経営がビジネスのキーワードとなる今日、中小企業においてもデータ分析の重要性が高まっています。
しかし、具体的にどのような手法を用いてデータを解析し、意味あるインサイトを引き出せば良いのか疑問を持つ経営者も多いのではないでしょうか。

この記事では、データ分析の基本的な手法を中小企業のケーススタディとともに解説します。

1. 記述統計 – データの全体像を掴む

記述統計は、データの基本的な特性を数値で表現する手法です。

平均、中央値、最頻値、標準偏差などの基本的な統計量を計算し、データの傾向やばらつきを把握します。

ケーススタディ:

A社は、月間の売上データを集計し、その平均や最大値、最小値を毎月確認しています。
これにより、売上の上下動や異常値の発見が容易になりました。

2. 相関分析 – ２つのデータの関連性を知る

相関分析は、２つのデータがどれくらい関連しているのかを数値で示す手法です。

相関係数を計算し、-1から1の間の値でその関連性の度合いを確認します。
１に近いほど関連性が高く、０に近いほど関連性が低いということを表します。
-1に近くなるとまた関連性は高くなりますが、逆の相関になるので、例えば気温が高くなるほど暖房器具の売上が下がるなどといった場合にこのような負の相関になります。

ケーススタディ:

B社は、広告費と売上の関連性を調査するため、相関分析を実施。
高い正の相関が確認され、広告費の増加が売上増加に寄与していることが明らかになりました。

3. データの可視化 – グラフでデータを理解する

データをグラフ化することで、数字だけでは分かりにくい傾向やパターンが一目でわかるようになります。

棒グラフ、折れ線グラフ、ヒストグラムなど、データの特性や目的に応じて適切なグラフを選択します。

ケーススタディ:

C社は、年間の売上データを折れ線グラフで可視化。
季節ごとの売上の変動や、前年との比較が容易になり、戦略の立案に役立てています。

4. インサイト（新しい発見・洞察）の引き出し方

データ分析の最終目的は、ビジネスに役立つインサイトを引き出すこと。
データの背後にあるストーリーや原因を探求し、それをもとに意思決定や戦略の策定を行います。

例えば、顧客の購買データを分析して「若い女性は夜の9時から11時の間に特定の商品を多く購入している」という事実を見つけたとします。

この事実そのものは単なる「情報」や「データ」としての側面が強いです。
しかし、その背後に「若い女性は夜のリラックスタイムにショッピングを楽しんでいるのかもしれない」といった背景や理由を考え、そこから何か新しいマーケティング戦略や提案を生み出すとき、それが「インサイト」として活用されることになります。

つまり、「なぜそうなるのか」や「それがどういう意味を持つのか」という深い理解や、それをもとにした新しいアクションや戦略を導き出すヒントとなる洞察を実施することが重要です。