はじめに
企業活動の中で、「データ分析」は最早一般的な単語ですが、データ分析と一口に言っても、手法はいくつもも存在します。
今回は、データ分析の担当者でなければあまり深く考えない、分析の手法についていくつかご紹介します。
データ分析の手法
クロス集計分析
クロス集計とは、分析する軸を複数用意することで、より詳細な項目、数値をもとに分析する手法になります。
クロス集計と良く比較されるものに単純集計というものがあります。
例えば小売店の商品の売上を分析する場合、単純集計では商品ごとの合計売上などを簡単に出力できます。
この時クロス集計を利用すると、商品の軸とは別に、例えば時間帯などの軸を追加することで、どの時間帯にどの商品がいくら売れているかなど、より詳細な分析が可能になります。
アソシエーション分析
アソシエーション分析とは、ある事象の関係性を分析する手法になります。
例えば「Aという商品を買った人は、70%はB商品も買う」といった関連性の分析です。
ECサイトなどを利用した人はイメージがつくかと思いますが、1つの商品を選択すると、類似の商品の紹介がされることがあるかと思います。
過去の膨大な購買履歴から商品購買の関係性を洗い出すことで、より効率的な販売を検討することができます。
ABC分析
ABC分析とは、多くの情報の中からある特定のポイントを決め、そのポイントの情報をもとに優先度をつけていく手法です。
よく使われる業務としては売上分析が挙げられます。
例えば多くの商品を扱っている小売店などで、売上金額をポイントに定め、各製品の優先度を決める際に利用します。
A商品とB商品とC商品で売り上げの6割を占めているので仕入れは優先的に行い、売上の1割以下しかない商品の管理は最低限しか行わない、といった商品管理の指標に使えます。
クラスター分析
クラスター分析とは、多くのデータの中から関連性のあるグループを作成し分析を行う手法です。
性別や血液型といった予め明確に分類されているグループで分けるのではなく、関連性が高そうなもの、似てそうなもの、といった曖昧な部分でグループ分けをするため、グループ分けの方法に明確なルールが存在するわけではありません。
分類分けしたグループごとの特性などを分析することで、傾向や施策の効果などの分析に使用されます。
最後に
一言でデータ分析と言っても、手法は様々あります。どんな状況で、何を目的にした分析なのかをはっきりさせた上で、適切な分析を行うことが大切です。
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