これを抑えればできる！データ解析を行う方法・事例をまとめて解説

近年ではビッグデータの活用によって大きな利益を得る企業が登場していますよね。具体的にはインターネットの検索やyoutubeなどで有名なGoogleなどのGAFAのこと。実はこの背景にはデータ解析というものが大きく影響しています。

ちなみにこのデータ解析は似た言葉である「データ分析」とは異なっているものです。ネット上などでは両者を混同して使っていることも多いので、それぞれがどのようなものであるのかを正しく把握しておきましょう。

そしてこのデータ解析についての基本やできること、データ「分析」とデータ「解析」の違いを説明。また、データ解析を活用した事例やデータ解析におすすめのツールの紹介していきましょう。

さらに、データ解析における注意点もお伝えしていきます。最後には、データ解析を行うためにPythonを利用することについても簡単に触れていきます。ぜひ、データ解析についての理解を深め、みなさんの企業に取り入れてみてください。

データ解析とは、具体的に何を行うのか
1. 一定の目標を持ってデータを集め、それを分析して可視化する
2. 可視化したデータから新しい知見を発見する
データ解析によってできること
データ「分析」とデータ「解析」の違いについて
データ解析を行う方法
データ解析を活用した事例
1. お多福ラボの画像分類AI
2. アイトラッキング・データを活用したダイドードリンコ
データ解析におすすめのツール
データ解析における注意点
1. Excelでデータセットを作成する際には拡張子などに注意する
2. プロジェクトが成功するように目的をもって解析する

データ解析とは、具体的に何を行うのか

それでは、データ解析の基本について説明していきましょう。データ解析は具体的には以下のことを行うものです。

一定の目標を持ってデータを集め、それを分析して可視化する

まず、データ解析とは一定の目標を持ってデータを集め、それを分析して可視化します。

例えば、何らかの商品を販売するビジネスを行っているケースを考えてみましょう。このケースにおいて今後より業績を向上させたい場合はそれに関するデータ、どのぐらい売れたのかというデータなどを収集。そして、そのデータをまとめて細かく分類するなどといった分析作業を行って、データをわかりやすい形に可視化していくのです。

可視化したデータから新しい知見を発見する

次に、可視化したデータから新しい知見を発見していきます。具体的には可視化されたデータを統計学などの知識を利用して、理論的に考えていくということ。

例えば販売に関する法則などがあるのなら、それを利用して理論的な数字を出します。そして、これを分析したデータと比較していけば、現状がどうなのかを数字などから判断できるでしょう。これによって販売している商品が需要にあっていないなど、あたらしい知見を得ることができます。

データ解析がどのようなことを行っているかについては以上です。

データ解析とは？言葉の意味やデータ解析についてわかりやすく解説 | お多福ラボ

近年、ビジネスにおいてデータの重要性高くなり、データ解析やデータ分析という言葉をよく耳にするようなりましたよね。しかしデータ解析とデータ分析を混同してしまっている方もいるのではないでしょうか。そこで今回はそんなデータ解析の意味やデータ分析との違いについてお伝えします。

これを踏まえて以下ではデータ解析によってできることをお伝えしてきましょう。

データ解析によってできること

このデータ解析では以下のようなことができます。

複雑なデータをグラフなどにまとめて視覚化できる
需要予測などに役立て業績を向上できる
専門家でしかできなかったことを機械に任すことができる

まず、1にあるように複雑なデータをグラフなどにまとめて視覚化できます。こちらについてはデータ解析の過程で得られるものですが、ビジネスの現状を正しく把握できるという点は有益でしょう。

次に、視覚化したデータで現状を正しく把握することで、2にあるように需要予測などに役立て業績を向上できます。

上でも説明したようにデータ解析では統計学などを当てはめることで、新しい知見を得ていくもの。ですので、これまでは感覚的にしか理解できなかったデータを、理論的に解釈することで需要を予測したり、より効率的な戦略を立てることができます。データ解析を企業に取り入れる場合には、こちらを重視する人も多いでしょう。

また、3にあるように専門家でしかできなかったことを機械に任すことも可能です。最近ではAI(人工知能)技術などを組み合わせてデータ解析を行うことも多く、その場合ではそれまで人間の専門家がやっていたことを機械にさせる取り組みも行われています。

特に医療関係では画像診断などにデータ解析を活用し、業務の効率化とヒューマンエラーの軽減を目的に開発が行われています。そのため、業務の効率化という点でデータ解析は今後大きく役立っていくことでしょう。

以上がデータ解析によってできること。データ解析はその過程で現状を把握できたり、業績を向上できるなどのメリットがあります。

これを踏まえて以下では混同しがちな、データ「分析」とデータ「解析」の違いについて説明していきましょう。

データ「分析」とデータ「解析」の違いについて

これまでデータ解析について説明を行う際には「分析」という似た言葉を出してきました。また、データ解析について調べていくと同時にデータ分析という言葉もよく出てきます。

そのため、両者を混同することもあるでしょうから、ここでそれぞれの違いを説明してきましょう。

なお、「分析」と「解析」の言葉については英語では同じ「analysis」という単語で翻訳できます。ですので、日本語としての違いを持っているということを理解しておくとよいでしょう。

データ「分析」とデータ「解析」の違いについては以下のようになっています。

データ分析は数字などのデータを細かく調査していくこと
データ解析はデータを調査してどうしてそうなったのかを考えていくこと

まず、1にあるようにデータ分析は数字などのデータを細かく調査していくことです。ビジネスの過程で得られる売り上げデータなどをまとめ、それを細かく分類していくことが、このデータ分析という作業になります。

これによって現状を把握できるため、データ分析自体も非常に重要なものだといえるでしょう。もちろん、それだけでなく分析を行ったことからみえてくるものもあるので、そこから戦略を立てることもできます。

次に、2にあるようにデータ解析はデータを調査してどうしてそうなったのかを考えていくことです。例えば、分析によってある法則がみえている場合に、これがなぜそうなっているのかを統計学などの知識を利用して、検討していくことがこれに当てはまります。

これによって根拠を持ってデータに向き合うことができるため、より科学的な視点からビジネスを展開できるのです。以上がデータ「分析」とデータ「解析」の違い。

お分かりのように両者は重なっている点もありますが、データ分析が調査までにあるのに対し、データ解析はそれを統計学などの知識で科学的に検討していくという違いがあります。ですので、データ分析とデータ解析には意味として違うのです。

そのため、両者を正しく理解して使っていくようにしましょう。

データ分析とは？意味や方法についてわかりやすく解説 | お多福ラボ

近年では、様々な業種でデータの収集を行い、その活用方法について議論されていますよね。ビジネスにおいてデータの活用が重要視されるようになり、収集したデータを分析し、ビジネスの意思決定などに役立たせようという企業が増えています。そこで今回は、そんなデータ分析の意味や方法についてお伝えします。

以下ではデータ解析を行う方法をみていきます。

データ解析を行う方法

それでは、データ解析を行う方法をみていきましょう。データ解析は以下のような知識などを活用して行われます。

データマイニング
AI(人工知能)技術
心理学や認知科学

これらはあくまでも一例ですが、さまざまな知識や技術を利用してデータ解析は行われているのです。それではこれらを活用した事例をみていきましょう。

データ解析を活用した事例

データ解析を活用した事例は以下の2つ紹介していきます。

お多福ラボの画像分類AI

まず、お多福ラボではデータ解析で病気を見分ける画像分類AI(人工知能)を開発しました。こちらは治りにくい皮膚病を見分けるために、これまで蓄積した1200枚の画像データからAI(人工知能)技術を活用してデータ解析を行い、画像診断できるAI(人工知能)を開発。

結果としては専門家と同レベルの性能を持つAI(人工知能)開発に成功したのです。今後は専門医のサポートや専門医でない医者でも、病気を診断できるようになることが期待されています。

なお、このAI(人工知能)技術による画像判別は技術的に成熟しており、今回は皮膚病についての開発でしたがそれ以外の食品などでも応用可能です。そのため、他分野でも業務の効率化などが期待できるでしょう。

お多福ラボの実績「専門家と同等レベルの画像分類AIの開発」 | お多福ラボ

アイトラッキング・データを活用したダイドードリンコ

次に、ダイドードリンコではデータ解析で売り上げを増加させることに成功しました。具体的には自販機で商品を購入する際のアイトラッキング・データ(視線の動きがどうなっているのかをデータ化したもの)をデータ解析し、これによってどこに売れ筋の商品を置くのが理想的なのかを検証。

ちなみにこのデータ解析では意外な結果が生まれました。というのもそれまでは人間の視線の動きはZを描くとされており、それにしたがって売れ筋の商品を左上に配置するのが常識。

しかし、実際には左下からみていることが発覚し、これを実際の自販機に反映させたところ売り上げの増加につながったのです。このようにデータ解析を行うと、それまでにはなかった新たな知見が得られます。

以上がデータ解析を行う方法を活用した事例から説明したものです。両者ともデータ解析には変わりませんが、始めにお伝えしたように使われている技術には違いがありました。

ですから、みなさんもデータ解析を行う際には適した方法で行っていくのがよいでしょう。それでは、次の章ではみなさんでもデータ解析が簡単に行えるおすすめのツールを紹介していきます。

データ解析におすすめのツール

こちらでは以下の2つのデータ解析におすすめのツールを紹介します。

Microsoft Power BI
Qlik Sense

まず、1の「Microsoft Power BI」はMicrosoft社からリリースされているツールになります。Excelに慣れている人にはうってつけのツールであり、PowerPointのような使い方もできる優れものです。

無料でも利用でき(容量は1GBまで)、Googleアナリティクスなどの他のサービスとも連携できるため、非常に利便性の高いデータ解析ツールとなっています。

Microsoft社の製品をよく利用しているのなら一度試してみてはどうでしょうか。

次に、2の「Qlik Sense」はQlik社が提供しているデータ解析ツールです。非常に簡単な操作で利用できるサービスであり、AI(人工知能)技術を利用したエンジンなどによって、利便性の高いデータ解析が行えます。

なお、サービスはマルチクラウド(複数のクラウドで成り立っているサービスのこと)であるためセキュリティがしっかりしており、管理の面でも楽ができるでしょう。

上と同様に利用は無料であるので、よろしければデータ解析をこちらから体験してみてください。

Microsoft Power BI

Qlik Sense

以上がデータ解析におすすめのツールです。これを踏まえて以下ではデータ解析における注意点を説明してきます。

データ解析における注意点

データ解析を行う際には以下の点に注意しましょう。

Excelでデータセットを作成する際には拡張子などに注意する

まず、Excelでデータセットを作成する際には拡張子などに注意するようにしてください。

ちなみにデータセットとはデータ解析を行う際に利用されるデータのあつまりであり、こちらがなければ解析は始まらないためとても重要なもの。

通常、こちらを作成する際にはよくExcelが利用されますが、その際には拡張子がcsvで保存しなかったり、正しくデータセットを作成しないと後に問題になることがあります。ですから、Excelでデータセットを作成する際には、何を行うと問題になるのかをよく把握して作成するようにしましょう。

プロジェクトが成功するように目的をもって解析する

次に、プロジェクトが成功するように目的をもって解析してきましょう。これはデータ解析を目標などを設定せずに行ってしまうと、仮になんらかの結果が出たとしてもそれをビジネスに生かせないからです。

例えば、まったく異なる事象にも関わらず、データ解析を行った結果相関があるなど、因果関係をよく考えないと誤った結果が出てしまうことがあります。(有名なものではおむつとビールの売上には関係性があるという結果など)

ですので、場当たり的にデータ解析を利用するのではなく、目的を持って段階的に問題がないかを確かめながらデータ解析を行うようにしましょう。以上がデータ解析における注意点です。

これらをしっかりと理解してデータ解析を行うようにしましょう。

最後に、データ解析を行うためにPythonを利用することについても簡単に触れていきましょう。

上で紹介したツールなどは万人向けのデータ解析ツールでしたが、みなさんの手でデータ解析を行う場合には、それ以外の方法もあります。それがプログラミング言語「Python」を利用してデータ解析を行う方法です。

こちらはプログラミングやPythonの知識などが必要にはなりますが、スキルがあれば有用なライブラリを複数利用できます。そのため、それらのスキルがある人はPythonの利用も検討してみてください。

また、PythonはAI(人工知能)開発にも利用されているため、AI(人工知能)技術を利用してデータ解析を行いたいのならうってつけです。みなさんのやりたいようにAI(人工知能)技術でデータ解析を行えるでしょう。

紹介したツールと併せてこのPythonの利用も検討してみてください。きっとみなさんのデータ解析に役立つはずです。

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参考元
手軽に手頃に「おいしさ」をお届け – ダイドーグループホールディングス株式会社