価値のあるデータ分析をする為に大切なこと…

2017/09/21

価値のあるデータ分析をする為に大切なこと…

最近、何かとよく聞くデータ分析

インターネットの浸透により昔に比べて情報の量が爆発的に増加しました。そして情報が増加するとそれを使いビジネスに応用する動きが起こります。データ分析です。様々な企業が情報を取得し、分析をする事でビジネスにつなげようとしています。この記事を読んでいる方の中にもデータを扱っている人もいるのではないでしょうか。それでは、多くの企業がデータを使い、分析を行っている中で果たしてデータ分析を行う上で重要なこととはなんでしょうか。

データ分析の目的

まずデータ分析というのは手段でしかないということを知っておかなければなりません。大切なのはデータ分析の結果に合わせてどんなアクションにつながるかという点であり、アクションを実施して売上や利益アップなど目に見える成果につなげていくことが、データ分析の真の目的です。

例えば、「顧客の性別や年代の構成を見ると何%でした。」という報告はただの分析で終わってしまっています。大切なのはその数字や構成からどのようなアクションにつなげることができるかどうかです。

目的に合わせた解析方法

ここではそれぞれの目的に合った解析方法について紹介します。
●データを整理し可視化したい方
【クロス集計】

●将来的な事象の発生率を予測する分析をしたい方
【ロジスティック回帰分析】

●一見関連性のないデータの間にある相関性を見つけ出したい方
【アソシエーション分析】

●客観的な基準に従って科学的にターゲットをセグメントしたい方
【クラスター分析】

●事象対して最も影響を及ぼしているものを知りたい方
【決定木分析】

クロス分析


クロス集計とは、特定の二つないし三つの情報に限定して、データの分析や集計を行なう方法。縦軸と横軸に項目を割り振って、動的な変化を視覚的にわかりやすく表現しているもの。
特定の項目の相互関係を明らかにすることができる。アンケート調査の手法としては、最もポピュラーなものの一つであり、クロス集計の他に単純集計がある。アンケートの質問項目が5つだった場合、その集計のみの合計の比率や合計の結果を答えとしたもの。その結果に10代・20代・30代などの年代別や性別、職業などの要素を付け加えたものがクロス集計となる。

ロジスティック回帰分析


将来的な事象の発生率を予測する分析である、分析結果が0〜1で表されるのが特徴的です。
具体例を挙げてみましょう。顧客があるキャンペーンに対して反応を示すかどうかというテーマを他の変数を利用して予測するものです。この時はい、いいえ という値で得られている変数は 1 もしくは 0 という2値のいずれかで示され、この1もしくは0という値を、他の説明変数が決定付けている、もしくは影響を与えているとみなして分析を行ない、数式を構築します。そして得られた予測結果は、0から1の間の確率で与えられます。つまり、独立変数の値を式に代入することによって「顧客は確率0.8で反応するであろう」という結果を得ることになります。

アソシエーション分析


一見関連性のないデータとデータの間にある相関性を見つけ出し、有用な情報を引き出すための分析手法です。
よくスーパーやコンビニなどの買い物で何と何が一緒に買われているかを分析するための手法として使われていたりします。


このグラフからは卵と豆腐に相関があることがわかります。

クラスター分析


異なるデータを複数のグループにわけることで、データ同士の関係性を明確にすることができる分析手法です。
代表的な例としてはクラスター分析により顧客をセグメンテーションすることで顧客の特徴に合わせた営業をするというものです。クレジットカードやポイントカードのユーザー情報には、性別、年齢、住所、カード利用履歴などの有益な個人情報が蓄積されています。これらのデータを使ってクラスター分析を行い、ユーザーをさまざまな属性や嗜好性、消費傾向を基準にしたいくつかのグループに分類します。


それぞれのグループ(クラスターと呼ぶ)は異なるニーズを持っているため、そのニーズにマッチングした内容の営業を仕掛けることで、サービスの向上が期待できます。

決定木分析


何らかの結果が記録されたデータセットを「決定木」と呼ばれる樹木状のモデルを使って分類することで、その結果に影響を与えた要因を分析し、その分類結果を利用して将来の予測を行います。


決定木分析はこの図のように影響力の強い要素から順番に左から右へとデータセットが分割されていく樹形図で表現されます。この分析では、購買の有無に最も大きな影響を与えた顧客属性は「性別」で、そのうち、性別が女性の場合は「これまでの購入回数」が次に大きい影響を与えていることを示しています。

最後に


今の時代、データ分析は様々なところで行われています。
その中で価値のある分析を行うためには現状の課題に合わせた分析手法を用いて、その結果からどのようなアクションに繋げていけるかを考える事が重要です。










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