データ分析の種類、利点、例

今日のデータが豊富な世界では、ビジネスの洞察の価値を分析して抽出する方法を理解することが、成功の主な推進要因の 1 つです。

​Forrester Research の論文から広く引用されている数字によると、企業は平均して利用可能なデータの 12% しか分析していません。ご想像のとおり、データの残り 88% が無駄になることを意味します。その理由としては、分析ツールの欠如、抑圧的なデータサイロ、どのデータが価値がありどのデータが無視してもよいかをユーザーが理解していないことが挙げられます。

データが膨大で、それに基づいて行動する時間が非常に短いため、ビジネス データを効果的に収集、整理、整理、理解する方法を知るのは難しい場合がありますが、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、データ分析を使用してビジネス慣行を強化する方法を理解していただくために、私たちはデータ分析に関する最も深刻な質問に答えます。

データ分析とは何ですか?

データ分析は、ビジネスの意思決定プロセスを導くための有用な洞察を明らかにするために、データのクリーニング、分析、解釈、視覚化を行うプロセスとして定義されます。

データ分析とともに、データ分析という用語をよく聞くようになります。両者の違いは、データ分析が、データ分析自体、データを深く掘り下げるために使用されるさまざまなツールやテクニック、通信に使用されるデータ視覚化ツールなど、データ管理のプロセス全体を網羅する包括的な科学であることです。データ分析の結果。

データ分析って何をするの？

データ分析が何を行うのかという質問に対する最も単純な答えは、データから洞察を抽出して、より適切かつ賢明なビジネス上の意思決定を導くのに役立つということです。答えようとしている質問に応じて、データ分析にはいくつかの種類がありますが、データ分析のプロセスは通常、次の 5 つのキー フレーズを経て進みます。

• 分析したいデータを特定する
• データを収集する
• 分析用にデータをクリーンアップする
• データを分析する

• データ分析の結果を解釈する

市場でのポジショニング、顧客ニーズの理解、マーケティング キャンペーンのパフォーマンスの向上など、データ分析を行うことで、可能な限り最善の意思決定を行い、適切なタイミングで行動し、最大限の成果を得るために必要な洞察を組織に提供できます。あらゆる機会に。

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データ分析はなぜ重要ですか?

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がこれまで以上に重要になっています。データに基づいて意思決定を行うことは、ビジネスの将来について自信を持って選択できる唯一の方法です。

データ分析はビジネスに次のような効果をもたらします。

• 製品やサービスの特定の側面を改善する
• 事実に裏付けられた、より多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定を迅速に行う
• 顧客の要件をより深く理解する
• 競合他社の弱点と強みを分析し、改善の機会を明らかにする
• コストを削減して利益を増やす方法を特定する
• データを視覚化して理解する
• 対処が必要なパフォーマンスの問題を発見する

ご覧のとおり、データ分析は組織に多くのメリットをもたらします。最終的には、データを適切に分析して使用することで、顧客の満足度の向上、新規ユーザーの増加、収益の向上、戦略の成功につながります。これらはすべて、データ主導の意思決定が成功へのロードマップであり、企業が今後最も注力すべきことの 1 つであると当社が信じる理由の一部です。要素としての直感を完全に排除し、事実のみに焦点を当てます。

データ分析の種類

データ分析の主なタイプは次の 4 つです。

記述的分析（何が起こったのか）

記述型のデータ分析の目的は、何が起こったのかという疑問に答えることです。なぜこれが起こったのか、その後何が起こるのかについては説明していません。 これは単に、過去に何が起こったかを簡単に理解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、さまざまなデータ ソースからの生データを注文、操作、解釈して、ビジネスに役立つ洞察に変換することによって実現されます。

データ集約とデータ マイニングは、記述分析で使用される 2 つの主な手法です。データ集約はデータを収集し、それを要約形式で表示するプロセスですが、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調査してパターンや傾向を明らかにできます。結果は、グラフ、チャート、またはダッシュボードの形式でデータが視覚的に表現されます。

ビジネスにおける記述分析の最大の用途の 1 つは、KPI (主要業績評価指標) を追跡して、ビジネスがあらゆるレベルでどのように実行されているかを説明することです。これは、マーケティング KPIやCEO の KPI など、必要なものや注視すべきすべてのものを追跡するために使用できます。

記述分析を実行することは、データを分析して最大限に活用するための最初のステップです。将来の結果を予測したり、なぜ何かが起こったのかなどの質問への答えを教えたりすることはできませんが、データを整理し、さらなる分析に備えます。

診断分析（なぜそうなったのか）

診断分析は、最も強力なタイプのデータ分析の 1 つです。何が起こったのかがすでにわかったら、次の論理的なステップは、なぜそれが起こったのかを調べることです。これが診断分析です。本質的に、診断タイプのデータ分析は、ユーザーがなぜ何かが起こったのかを状況に応じて理解するのに役立ちます。何かが起こった理由と、それがどのように起こったかを認識すると、問題に取り組む方法を簡単に見つけることができます。

たとえば、記述分析により、9 月の電子メール マーケティング開封率が15% 低下したことが示された場合、診断分析を実行することでその理由を知ることができます。逆も同様で、記述分析によって Web サイトのトラフィックが前月と比較して 40% 増加したことが示された場合は、診断分析を実行して、そのプラスの増加の原因と、最終的にそのトラフィックを将来にわたって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種であり、ドリルダウン、データ発見、データマイニング、相関関係などの技術によって特徴付けられます。企業は、データ間のつながりを理解し、行動の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(何が起こる可能性があるか)

名前が示すように、予測分析は将来何が起こるかを予測します。これは、記述分析および診断分析の結果と、ML (機械学習)および AI (人工知能) を使用して行われます。前の 2 つの分析で明らかになったパターンと傾向に基づいて、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、事実に基づいて事前に計画を立て、戦略を立てることができるため、企業にとって特に役立ちます。

予測分析は、予測以外にもさまざまな用途に使用されます。また、あらゆる種類の業界の企業が不正行為を検出してリスクの可能性を軽減し、業務を改善し、より優れた効果的なマーケティング戦略を開発し、顧客サービスを向上させ、コストを削減することなどにも役立ちます。

予測分析に関して注意すべき重要な点は、予測の信頼性は、選択し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するということです。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、大量の高品質のデータと、統計や R や Python などのプログラミング言語に対する深い理解が必要となるため、必要な従業員の専門知識が不足しているため、一部の企業では導入が困難になります。

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するかを情報に基づいた予測を立てるのに役立つ分析ツールが多数あります。

規範的分析(どのようにして起こるか)

データ分析の最終かつ最も高度なレベルのタイプは、規範的なものです。規範的な分析では、これまでのすべて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。予測された将来の結果を最大限に活用し、それをどのように実現するかという質問に答える方法を示します。

規範的分析は、高度な分析を含む複雑なデータ サイエンス技術の全範囲を使用し、実行が最も困難な分析です。処方分析の信頼性は、記述分析、診断分析、予測分析をどの程度適切に実行したか、およびその精度によって決まります。

そしてご想像のとおり、行動を起こすということになると、規範的な分析が最も重要です。それぞれのタイプのデータ分析により、貴重で有用な洞察が得られますが、それらをすべて組み合わせて使用 する場合にのみ、全体像を理解して最良の結果を確実に得ることができます。将来何が起こる可能性があるかを知るのは素晴らしいことですが、そ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ければ、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

あらゆる業種のあらゆる種類のビジネスがデータ分析の力を活用できます。以下は、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を示す実際の例です。

天気予報– 大気の状態、特に温度、湿度、風に関するデータを蓄積し、大気のプロセスを通じてデータ アナリストがどのような天気が予想されるかを判断します。

ホテル– 稼働率を最大化し、収益を増やすために、特定の夜の宿泊客の数を予測しようとします。

航空会社– 予測分析を使用して航空券の価格を設定し、航空機のメンテナンス要件を決定します。

マーケティング– マーケティング チームはデータ分析を使用して、対象ユーザーをセグメント化することでターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンを実行しています。

金融– 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、新しい政策、法律、規制がビジネスや市場に与える影響を予測できます。

製造– 予測分析を使用して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、生産能力を最適化します。

医療– 病院、医師、その他の医療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判断できます。

セキュリティ– ハッカーやサイバー犯罪者から企業や個人を保護します。

配送– DHL や FedEx などの企業は、データ分析を使用して収集したデータを調査し、全体的な効率を向上させています。

データ分析のための Python

Python は、高レベルのデータ構造、動的タイプおよび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や強力なデータ分析にとって価値のあるその他のさまざまな機能で構成される汎用プログラミング言語です。このおかげで、Python はデータ サイエンスで最も使用されるプログラミング言語に成長しました。開発者には、データを視覚化し洞察を得るための無数のオプションが提供されます。

データの視覚化はデータ分析プロセスで重要な役割を果たし、分析スキルを持たないユーザーも含め、あらゆる種類のユーザーがデータをより明確に理解しやすくするのに役立ちます。Python データ視覚化ツールを使用してデータを視覚的に表現すると、通常はユーザーが発見することのない傾向やパターン、相関関係を特定するのに役立ちます。

データ分析に Python を使用するもう 1 つの利点は、Python が多数のオープンソースおよび商用視覚化ライブラリを提供していることです。所有し、分析したいデータの種類に基づいて、財務チャート、科学チャート、ビジネス チャートなどから選択できます。

データ分析のためのR

Python は優れたデータ分析ツールですが、データ分析が主な焦点ではありません。一方、R は主にデータ分析に使用される言語です。

R は、統計コンピューティング、グラフィカル データ分析、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、開発者やデータ サイエンティストは、最小限のコーディングで複雑な生データを表すさまざまな種類のビジュアライゼーションを作成できます。 R は、基本グラフィックス モジュールを使用して統計分析の結果を実証するために構築されており、グラフやプロットを簡単に作成できます。

​R でデータ ビジュアライゼーションを作成することは、強力なグラフィック機能や幅広いデータセットの選択など、R の多様な機能を利用してデータの洞察を抽出する手法です。 Python と同様に、R も ggplot2 を含むいくつかの視覚化ライブラリを提供しており、ユーザーはこれを使用してほぼあらゆる種類のチャートを作成し、あらゆるグラフィックの品質と美観を向上させることができます。

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や相関関係を調査し、解釈のためのパターンや傾向を特定します。

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