蓄積した情報を売上につなげる「データ分析」の代表的な手法10選

最近では、あらゆるデータをリアルタイムで取り込み蓄積する企業が増えています。しかし、ただ情報を集めるだけで、それを上手く活用できずにいるという方も多いのではないでしょうか？データを集めても正しく分析し、活用しなければ意味がありません。集めたデータから意味のある情報を見出し、経営やマーケティング戦略に効果的に活かすためにはデータ分析が欠かせないのです。データ分析には様々な手法が存在します。その中から最適な分析手法を選び、実行することで、利益の増加や顧客の増加などの効果が期待できます。この記事ではマーケティングに活用できるデータ分析の方法について、目的や活用方法まで詳しく解説して行きます。ヤフーの行動ビッグデータを分析できるデスクリサーチツール「DS.INSIGHT」の詳細資料をダウンロード [toc] ※本記事はヤフー株式会社提供によるスポンサード・コンテンツです。

目的別！データ分析の手法10選をご紹介

マーケティングに活用できるデータ分析の手法はたくさんあります。収集したデータをマーケティング戦略に効果的に活かすには、自社のビジネスモデルに最適な手法を選び、分析することが大切です。ここからは、マーケティングに活かせる10種類の分析手法を紹介していきます。これから紹介する分析手法の概要を下の表にまとめているので、参考にして見てください。

分析手法	わかること	解決できる課題
アソシエーション分析	2つの商品の売れ行きの関係性	商品の配置やwebサイトのレイアウトで販売を強化したい。認知度をアップさせたい。
バスケット分析	併売商品から分かるユーザーの人物像やライフスタイル像	POSデータを活用して売上をアップさせたい。
クロス集計	2~3つの特定の項目の相互関係、属性ごとの大まかなトレンド	アンケート結果や売上データを仕入れや販売予測に役立てたい。
ロジスティック回帰分析	ある事象の発生率、商品の購入率	見込み客を発見したい。
決定木分析	今後起きる可能性のある複数の出来事を予測	見込み客を発見したい。ユーザーの属性を把握したい。
クラスター分析	ブランドや商品のポジション	消費者の立場で分類をしたい。
コレスポンデンス分析	クロス集計の結果を分かりやすく視覚化	商品やブランドイメージのポジショニングを可視化したい。
回帰分析	要因と結果の関係性	将来の購買行動を予測したい。
顧客分析	顧客の消費行動、ニーズ	顧客のニーズを把握して適切なアプローチをしたい。
コンジョイント分析	顧客の購買意思	商品の最適なコンセプトや価格設定を知りたい。

アソシエーション分析：複数の事象の関連性を見つける

アソシエーション分析はマーケティングで利用される代表的なデータ分析手法です。ユーザーが商品を購入する際の購入パターンや売買履歴を分析することで、同時購入の比率が多い商品など、一見関連性が薄いと思われている事象に対して関連性を見つけて仮定を立て、マーケティングに活かすことができます。つまり、アソシエーション分析を活用すれば、「商品Aが売れる時には商品Bが同時に売れるケースが多い」などのルールを見つけることができるということです。こうしたアソシエーション分析の結果は、売れる商品・売れない商品の見極めや、さらに売上を伸ばすための効果的な戦略を推し進める上で役立ちます。

アソシエーション分析の活用方法

アソシエーション分析は、小売店や飲食店などの実店舗ビジネスの他にオンラインビジネスでも活用され、事業規模の大きさに関わらず導入することが可能です。アソシエーション分析の活用方法として代表的なものは、店舗別のレイアウト設計や、棚割や商品位置の最適化、顧客別のクロスセルとアップセル、価格の最適化が挙げられます。例えば、売り上げに効果的な商品の配置やWebサイトのレイアウトを考えたいといった場合には、アソシエーション分析を導入することで状況を改善できる可能性があります。ユーザーの行動をパターン化することでコンバージョン率をアップさせたいという時に活用したい分析手法です。アソシエーション分析の方法はレシートを活用します。レシートは顧客が購入した商品をまとめて抽出できる便利なデータで、その情報をエクセルにまとめることで、購入の相関図の視覚化が可能です。エクセルにまとめてしまえば、円グラフを作ることも可能になります。アソシエーション分析については、こちらの動画が参考になります。アソシエーション分析を実際に行う手順としては、まず相関できるデータが必要です。前述した通りレシートを利用すれば効率的ですが、それ以外にもレジの購買履歴を確認するのもいいでしょう。参考：アソシエーション分析とは（[連載]フリーソフトによるデータ解析・マイニング第40回）

アソシエーション分析を活用して同時購入商品を明らかにした事例

有名な「紙おむつとビール」の相関性は、アソシエーション分析を実施することによって出された相関性です。アメリカの大手スーパーマーケットが発表した分析結果によると、父親が子供の紙おむつと缶ビールを一緒に購入する、という分析結果が出ました。結果をもとに紙おむつと缶ビールを同じ棚に陳列したところ、売上が上昇したと言います。このように、アソシエーション分析を活用すれば、商品と商品の思わぬ相関性を見つけることができ、売上の上昇に繋げることができるのです。参考：第2回：アソシエーション分析~「使ってみたくなる統計」シリーズ ~

バスケット分析：ユーザーの購入商品に焦点を当てる

バスケット分析は、アソシエーション分析から派生した分析方法です。アソシエーション分析と概要は変わりませんが、分析対象がユーザーの購入商品に限定されるのが特徴です。ECサイトを利用した際に同時購入されている商品をレコメンドしてマーケティングに活かします。この分析方法では、買い物かご（バスケット）の中身を把握することで、商品Aと商品Bが同時購入される確率が高いと言った傾向を見出します。ECサイトを利用する際に「この商品を購入した方はこちらの商品も購入しています」というレコメンドを見かけることがありますが、これはバスケット分析を活用したマーケティングです。

バスケット分析の活用方法

バスケット分析を導入することで、買い物データからユーザーの人物像やライフスタイル像を推理し、それに沿った商品提案を行うことができます。分析した人物像向けの商品のうち、利益率の高い商品を手に取りやすいようにする、例えば、陳列棚の配置を変更するなどしてさらなる売上向上に繋げます。したがってバスケット分析は、POSデータを上手く活用して、店舗の売上アップ、集客アップにつなげたいという方に効果的な分析手法です。特に小売業などで商品陳列などに悩んでいるという方にお勧めです。ユーザーの購入履歴をデータ分析し、その傾向から得た情報を活かすことで売上アップに繋げるため、小売りやEコマースの店舗で役立ちます。POSデータが情報源となりますので、事業規模の大小を問わず取り入れやすい分析手法と言えます。具体的には、Eコマース等の顧客の買い物かごをデータとして抽出します。抽出したデータから併売商品（Aの商品とBの商品が一緒に購入されている、など）を確認します。そうしたデータの中から共通項を見つけることで、顧客に合わせた商品を表示することが可能です。バスケット分析は、ユーザビリティの向上、売上の倍増が期待できる分析方法となっています。バスケット分析については、以下の動画が参考になります。バスケット分析を行う手順としては、「商品」と「一回あたりの商品購入単価」をデータとして集める必要があります。そのあと、エクセルやBIツールを用いて、組み合わせ対象と全体行に式を挿入します。参考：バスケット分析のチャートを作成する（組み合わせ分析をする）

バスケット分析を活用して売上をアップさせた事例

アメリカのOscoというドラッグストアでは、バスケット分析の結果、果汁100％のジュースと咳止め薬をセットで買う人が多いという組み合わせ例の傾向が見出されたことを受けて、次のような顧客の人物像を導き出しました。

風邪を引いたら病院に行く前に自分でできる対処をする人
風邪にはビタミンCが効果的であるという知識がある人
同じ店で薬とジュースを購入するという効率性を重視する人

こうした人物像を元に、風邪薬の売り場の近くにビタミンのサプリメントを陳列したり、風邪が流行る季節にジュースを沢山仕入れてセールをするなどの方法を考えたのです。その結果、売上をアップさせることに成功しました。ただ、バスケット分析を行うためには、ある程度の前提知識を必要です。初心者がいきなりさまざまなツールを駆使して分析をすることは簡単ではありません。そんな時は、BIツールを使えば簡単に分析できます。参考：バスケット分析とは？レシートから解るマーケティングデータで販売を強化する方法

クロス集計：トレンドの把握に適している

クロス集計はアンケートの集計、仕入れの計画、販売予測、世論調査などによく使われる手法で、トレンドの把握に適しています。初心者にも使いやすい基本的なデータ分析手法で、Excelに標準搭載されている機能でも行うことが可能です。クロス集計では、集めたデータを年齢や性別、地域などの属性ごとに集計します。したがって、複数の属性についての相関関係を分析したり、属性ごとの大まかなトレンドを把握することに向いています。

クロス集計の活用方法

クロス集計は、仕入の計画や販売予測、世論調査、アンケート結果の集計などでよく活用されています。例えば、売上データから特定の商品が売れている店舗はどこか分析したり、担当者別に販売が得意な商品を特定することが可能です。また、アンケート結果などからどの層の満足が高いのかと言ったことを知ることもできます。したがってクロス集計は、アンケート結果や売上データを掘り下げ、販売戦略に活かしたいという方におすすめの分析手法です。クロス集計を利用する手順としては、まずエクセルのピボットテーブルを開きます。次にキーボードの「K」を押して、ピボットテーブルを配置しましょう。次に画面右下にあるツールメニューの中から、「フィールドリスト」を選択し、マウスでドラッグして移動させてください。この時、フィールドリストには以下の7つに分けられます。

日付
カテゴリ
商品名
販売価格
数量
売上高
担当者

この中から縦と横軸に合わせたフィールドを選択すれば、クロス集計表を作成できます。クロス集計表の使い方に関してはこちらを参考にしてください。参考：クロス集計とは｜市場調査ならインテージ

クロス集計を活用して新商品のヒットに繋がった事例

スマートフォンのアクセサリーを扱う通販会社のA社は、直近で販売した新商品からなかなかヒットが生まれないという状況に悩まされていました。そこでWEBアンケートを実施し、新商品に対する購入意向を聴取し、クロス集計を行うことで、購入意欲の高い層を割り出すことにしました。その結果、発売されたばかりのBというスマートフォンを保有する層の購入意欲が顕著に高いことが分かりました。その後、ターゲットをBの保有者に絞ることで、新商品のヒットに繋げることに成功したのです。このように、アンケート結果をクロス集計で掘り下げることで、最適なターゲット層を見極めることができるのです。クロス集計はExcelを使って行うことができますので、ぜひ仕入計画やアンケートの集計に活用して、マーケティングに生かしてみてください。参考：クロス集計とは｜市場調査ならインテージ

ロジスティック回帰分析：事象の発生確率を予測する

ロジスティック回帰分析は病気が発生する確率や、商品の購入率の予測に用いられる分析手法です。得られた結果から治療やマーケティングの効果が高くなるケースの特徴を分析することで、効果を上げることができます。ロジスティック解析では、ある質問に対する答えを「はい」か「いいえ」で集計し、ある事象の発生する確率を予測します。

ロジスティック回帰分析の活用方法

ロジスティック回帰分析は「ある事象の発生率」を予測する分析手法です。例えば、「DMへの返信率」や「特定の商品の購入」を「事象」としてキャンペーンの反応率や特定商品の普及率を判別することができます。この分析手法は「購入する」か「購入しない」かなど「はい」と「いいえ」を明確に定義できるものの予測に向いています。したがって、マーケティングにおいては、見込み顧客を発見する際などに役立ちます。ロジスティック回帰分析はエクセルを使用します。「y→1」になる確率を判別するものですが、それを算出するために「偏回帰係数」と説明変数を代入して計算します。ロジスティック回帰分析の式は以下の通りです。引用：【ロジスティック回帰分析】使用例やオッズ比、エクセルでの使い方も紹介！

ロジスティック回帰分析で病院患者に適切な薬を処方した事例

多変量ロジスティック回帰分析は、病院では必須と言えるほど活用されています。といのも、患者一人一人に対して適切な薬を処方する場合、どの薬が最も効果的か、ということは処方してもらわなければわかりません。そこで、臨床試験に登録される患者の特徴（性別や病歴、遺伝子等）をロジスティック回帰分析に入れておけば、膨大なデータの中から適切な作用をもたらす薬を予測してくれるのです。命に関わる現場だからこそ、「一度試してみる」ということは通用しません。予測ではありますが、過去のデータを元に統計を取っているために精度は高いのです。ビジネスの場面でも、将来性に関する予測したい場合などに活躍してくれるでしょう。参考：回帰解析：ロジスティック回帰解析を中心として

決定木分析：仮説から複数の予測を行う

決定木分析は、予測や分析、分類を目的に行われる分析手法です。ひとつの原因からいくつもの仮説を繰り返し、その結果から何通りもの予測を行います。複雑で多様な要因を整理・分析することができ、分岐ごとの確率の計算も可能なため、マーケティングの他にリスクマネジメントなどに使われることもあります。

決定木分析の活用方法

決定木分析を行うことで、「自社商品の購入者がどのような人であるか」「満足度の高い消費者にはどのような属性があるか」「商品の持つ要素で生活者の満足度に最も影響しているものは何か」と言ったことを知ることができます。したがって、見込み客を発見したい場合やユーザーの属性を知りたい場合には、この分析手法を選ぶと効果的です。決定木分析の手順としては、まず「目的変数」と「説明変数」を洗い出します。そのために、関係者に対してのアンケートを実施しましょう。アンケートを元に目的変数と説明変数を洗い出すことができれば、ゴールを目的変数として説明変数のツリーを作成します。参考：決定木分析（ディシジョン・ツリー）

決定木分析を活用して見込み客を明確にした事例

ゴルフをしない人たちの中で、今後ゴルフをやる見込みが高い集団を決定木分析によって割り出し、今後のターゲットを選定するための判断材料としたという事例があります。

引用：決定木分析（ディシジョン・ツリー）｜マーケティングリサーチのマクロミル

YESの階層が深くなれば深くなるほど、目的変数に対して興味・関心があるということです。逆の場合は興味・関心がないということになります。この分析することより、ゴルフに興味のある年齢層や人物の特徴を洗い出すことができ、ゴルフ場の広告文に活用できたりとさまざまな恩恵を受けられます。参考：決定木分析（ディシジョン・ツリー）｜マーケティングリサーチのマクロミル

クラスター分析：類似性の指標をグルーピングする

クラスター分析は、異なるものが混ざり合った集団から似た者同士を集めて集落（クラスター）を作り、分類するという手法です。対象となるのは人間だけでなく、商品や企業、地域、質問項目などを分類することもできます。クラスター分析には、階層クラスター分析と非階層クラスター分析の2種類があります。階層クラスター分析では、対象をクラスターに分類するだけでなく、クラスターが結合されていく過程を把握することも可能です。一方、非階層的クラスター分析は、似たようなパターンで回答した回答者たちが同じクラスターに属するように自動でグルーピングを行うアルゴリズムです。階層クラスター分析は直感的なアウトプットを得ることができますが、分類する人数が多い場合には不向きな方法です。したがって、非階層クラスター分析がよく用いられますが、非階層クラスター分析でもクラスター数の決定が重要となります。

クラスター分析の活用方法

客観的な基準に従った正確な分類が可能なクラスター分析は、マーケティングリサーチの結果を分析する際によく活用されます。具体的には、ポジショニング確認を目的としたブランドの分類、イメージワードの分類、生活者のセグメンテーションなどに役立ちます。メーカー目線の恣意的な分類ではなく、「消費者サイドの視点に立った分類」をしたい場合にこの方法を用いると効果的です。クラスター分析の手順は、まず「類似度」を調べるために、データの特徴をまとめます。その時に活用するツールはエクセルでも構いません。類似度を計算した後、似ているものと似ていないものを分類、整理します。参考：「クラスター分析」ってどうやるの？クラスター分析のやり方、具体的な３つのステップはこちらです

クラスター分析を活用してターゲットに合わせてDMを配布した事例

クラスター分析のマーケティングへの活用例として最もよく使われる方法です。例えば、クレジットカードやポイントカードのユーザー情報に含まれる「性別」「年齢」「住所」「カードの利用履歴」と言ったデータを使って、クラスター分析を行います。そしてユーザーを様々な属性や嗜好、消費傾向を基準としたいくつかのクラスターに分類します。それぞれのクラスターに異なるニーズがあるため、その関心やニーズに合った内容のDMを配布することで、カードの利用率の向上や退会率の低下を期待することができます。参考：クラスター分析「使ってみたくなる統計」シリーズ第3回 | ビッグデータマガジン

コレスポンデンス分析：関係性を視覚的に表現する

アンケートなどのクロス集計の結果を散布図にして見やすくする分析手法です。項目が多く、内容を把握しにくくなっている調査データを、視覚的にわかりやすく表現するために頻繁に用いられます。コレスポンデンス分析では、分割表を用いて相関が最大になるように項目を並び替え、散布図で見やすく配置するため、データを直感的に把握することができます。

コレスポンデンス分析の活用方法

コレスポンデンス分析は、解析結果を視覚的に分かりやすく表現できるため、自社と他社製品の商品イメージのポジショニングやブランドイメージのポジショニングの違いを可視化するのに最適です。マーケティングリサーチの結果を視覚的にわかりやすく表したいという時に選ぶと効果的な分析手法です。前述した「クロス集計」をグラフや図にまとめたものが「コレスポンデンス分析」になります。エクセルのピボットテーブルで作成したクロス集計をグラフや図にまとめる場合は、「任意のセル」を選択し、挿入をクリックしてください。すると、棒グラフや折れ線グラフなどを選べるので、視覚的に見やすいグラフを選びましょう。とはいえ、分析結果さえわかってしまえば、コレスポンデンス分析を作成することも可能です。

引用：コレスポンデンス分析とは｜市場調査ならインテージ

上記の図がコレスポンデンス分析になりますが、これに関してはホワイトボードでも作成できます。最も重要なことは、この図を作成するためのデータです。参考：コレスポンデンス分析とは｜市場調査ならインテージ

コレスポンデンス分析を活用して職位と喫煙の関係を明らかにした事例

ある企業の社員193人に対して、職位（契約社員は一般社員など）と喫煙習慣の関係性を視覚化した事例があります。結果は喫煙者の約半分は契約社員であり、一般社員は全体の1/4程度であることがわかりました。この分析からわかることは、単に喫煙者の職位を割り出すだけではなく、どの職位が一番ストレスを感じているのか、ということも明確になります。これは、業務内容のバランスを考え直すきっかけにもなるでしょう。参考：コレスポンデンス分析 | 日経リサーチ

回帰分析：要因と結果の関係性を解析する

回帰分析は、「結果」に対して「要因」が与える影響の傾向を把握する分析手法です。複数の「要因」とそれに伴って変化する「結果」との関係性を分析します。回帰分析を行うことで、予測モデル式を作成し、結果変動のシミュレーションが可能になります。

回帰分析の活用方法

マーケティングにおいて、回帰分析は「結果」に対する「要因」を推測する目的で行われます。具体的には家賃の予測や広告クリエイティブの最適化予測、将来の購買や行動を予測するために活かすことができます。回帰分析の手順は、まずアドインから分析ツールを追加します。その後、分析ツールから「回帰分析」を選び、結果に対しての要因を調べるためのデータを入力します。参考：Excelにおける回帰分析（2）分析ツールでの回帰分析の手順

回帰分析を活用して売上を予測した事例

回帰分析をマーケティングに活かす例として、Airbnbに登録されている宿泊施設の情報から宿泊費用を予測した事例を紹介します。 Airbnbに登録されているニューヨーク市の宿泊施設の「地理情報」「施設のタイプ」「一泊の宿泊費」「最低宿泊日数」「レビュー数」「1年のうち宿泊可能な日数」「地域の治安」という条件のうち何が宿泊費用に影響を与えるのかを回帰分析で予測しました。その結果、立地と物件の広さが宿泊費の主な影響要因であることがわかり、そこから売り上げを予測することに成功しました。参考：回帰分析「Airbnbのオープンデータから宿泊費を予測」（ちょいみる統計）

顧客分析：優良顧客と一般顧客を分類する

顧客分析は優良顧客と一般顧客を分類し、それぞれの消費行動を把握してアプローチを行う分析手法です。自社の顧客がどのような層であるのか、またその購買行動を分析することは、時代の流れに合った顧客のニーズを捉えていく上で必要不可欠です。顧客分析には、分析する内容によって様々な方法があります。顧客分析の主な種類とそれぞれの分析内容を下の表にまとめているので参考にしてください。

分析手法	分析する内容
RFM分析	顧客の購買行動を分類し、ランク付けして分析する
デシル分析	顧客の購入金額比率や売上構成比を分析する
CTB分析	顧客の今後の購買行動を予測する
セグメンテーション分析	購買履歴などから顧客を属性ごとにグループ分けし、マーケティングを行う
特定顧客の抽出	会員情報などから特定顧客のデータを把握し、分析する

顧客分析の活用方法

顧客分析は顧客のニーズを把握したり、ボトルネックを可視化する際に活用すると効果的です。顧客のニーズを把握することで、最適なタイミングでニーズに合った情報を提供することができ、商品を効率よく販売するための戦略に役出させることにつながります。顧客分析の手順に関しては、使用するツールによって異なりますが、共通項としては顧客のデータをまとめておくことが大切です。エクセル等を使用して、顧客の特徴や満足度、アンケート内容等を分けてまとめておくといいでしょう。

顧客分析を活用して戦略的な営業活動を実現した事例

顧客分析によって得られた顧客情報を営業部門からサポート部門まで、会社全体で共有することで、戦略的な営業活動を実現することができたという事例があります。顧客分析はさまざまなツールを使用して行われます。

顧客セグメントの理解
RMFで優良顧客の洗い出し

これだけで、顧客のニーズや優良顧客の特徴を理解でき、売上アップに繋がる適切なアプローチをかけることができるのです。戦略的な施策を考えるのに顧客分析は大いに役出すので、前述した分析手法を活用し、売上アップにつながるヒントを見つけましょう。

コンジョイント分析：消費者の購買意思を分析する

コンジョイント分析は主に消費者の購買意思を分析するために利用する分析手法です。消費者が商品を選ぶ行動をそのまま質問として再現し、その答えから効果的な機能や効能の組み合わせを調べます。そして、その結果から商品やサービスの「どこ」を「どのくらい」変更すれば消費者に気に入ってもらえるのかを明らかにし、商品開発の戦略立案に役立てます。

コンジョイント分析の活用方法

コンジョイント分析は、商品の最適なコンセプトを考えるのに役立ちます。コンジョイント分析によって解決できる可能性があるのは具体的に次のような課題です。

商品の選択・購入に大きく影響する要因を知りたい
商品の魅力や実力を知りたい
競合商品に勝つにはどうすればいいのか知りたい
商品レベルに合ったスペックレベルを知りたい
適切な価格設定を知りたい

コンジョイント分析は、コンジョイントカードを使用することが効果的です。コンジョイントカードとは、さまざまな属性の製品を並べ、魅力を感じる商品から順に番号を記入するカードのことです。

引用：コンジョイント分析とは | データ分析基礎知識

質問の内容によって結果は異なりますが、欲しいデータを手に入れられる有効的な手段です。得られたデータをまとめ、コンジョイント分析を実施することで顧客が求めている最適な製品を見つけられます。参考：コンジョイント分析とは | データ分析基礎知識

コンジョイント分析で関心の高いポイントカードを導入した事例

あるお店を開業しようと考えたときに、どのような特徴を持つ店にすれば良いか調査し、コンジョイント分析を行った結果、お得感のあるポイントカードが喜ばれることが分かり、実際にポイントカードを導入することにしたという事例があります。とにかくコンジョイント分析では「最適解」を導き出すために用いるということです。顧客の声を元に戦略を練るために、さまざまなリスクを最小限に抑えられます。参考：コンジョイント分析 | CBR消費者行動研究所

データ分析を成功させるための3つの注意点

データ分析を成功させるためには、以下3つの注意点があります。

データ分析の本来の目的は、「データを有効活用する」ことです。とはいえ、活用方法を考えなければ、コストがかかってしまうだけで有効活用は期待できません。そのため、データ分析を成功させるためにも、注意点について理解しておきましょう。

事前に目的を設定する

データ解析を行う前には、目標や目的を明確に設定しておく必要があります。目的がはっきりしていないと、どのような情報を集め、どのように活用すれば良いか正しい判断をすることができません。また、目的を決めたら、最終的に何を得たいのかということを明確にしましょう。そのためには、まず現状を把握し、問題を見極め、それをどのように解決したいのかを考える必要があります。

データをまとめて可視化する

データをただ収集しているだけでは、企業戦略に活かすことはできません。データ分析をするためには、集めたデータを分析できるように可視化する必要があります。データを可視化することで、課題が見えてくるようになります。「集めたデータはとにかく可視化する」ということを意識するだけで、データ分析の幅が広がります。

分析手法に固執しすぎない

分析手法はあくまでもデータを活用したツールに過ぎません。ある分析手法を活用することに固執し過ぎて、目的が「分析手法を活用すること」になってしまわないように注意しましょう。それでも手法について知識がなければ、解釈の仕方を間違えてしまうこともあるため、全く手法にこだわらなくても良いというわけではありません。あくまでも手法にこだわり過ぎず、データを分析して活用するという本来の目的を忘れないことが大切です。

まとめ

ここまで沢山のデータ分析手法を紹介してきましたがいかがでしたか？目的にあった分析手法を見つけることはできたでしょうか？専門的なスキルや知識なしでデータ分析ができるツールもありますので、データ分析は難しいと感じている方にも是非挑戦して、売上アップや課題の解決を目指していただけたらと思います。

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