データ分析とは?メリット・デメリットやデータ分析の活用方法を紹介 その2

データ分析とは?メリット・デメリットやデータ分析の活用方法を紹介

データ分析とは、ビッグデータを収集し、それを整理・分析することで意味のある情報を抽出し、意思決定を支援するプロセスです。

今回は、「データ分析とは?メリット・デメリットやデータ分析の活用方法を紹介 その2」ということで、”データ分析の主要な手法”と”具体的な活用例”についてご紹介します。前回の記事「データ分析とは?メリット・デメリットやデータ分析の活用方法を紹介 その1」を読んでいない方はリンクからお進みください。

目次

  1. データ分析の主要な手法
    • 記述統計と探索的データ分析
    • 予測分析と機械学習
    • 決定支援システム
  2. データ分析の具体的な活用例
    • ビジネスにおける事例紹介
    • 公共セクターでの応用
    • 個人データの自己分析
    • データ分析のデメリット

4.データ分析の主要な手法

記述統計と探索的データ分析

記述統計は、データセットを要約し、その特徴を理解する基本的な手法です。

平均、中央値、モード、標準偏差などの統計値を計算し、データの分布や傾向を把握します。これにより、データセットの基本的な概観を得ることができます。

探索的データ分析(EDA)は、データセット内のパターン、異常値、変数間の関連を探求するより詳細な手法です。

ヒストグラム、箱ひげ図、散布図などを用いてデータを視覚化し、さらに深い洞察を得ます。EDAは、データクレンジングの前段階としても重要で、データの品質を向上させるための課題を特定するのに役立ちます。

予測分析と機械学習

予測分析は、過去のデータに基づいて未来のイベントを予測する手法です。

統計モデルや機械学習アルゴリズムを使用して、将来のトレンドや結果を予測します。この手法は、顧客の購買行動の予測、在庫管理の最適化、リスク管理など、多岐にわたる分野で応用されています。

機械学習は、データから学習し、パターンを識別して新しいデータに対する予測を行う一連の技術です。教師あり学習、教師なし学習、強化学習などの方法があり、それぞれ異なるタイプの問題解決に適しています。たとえば、教師あり学習は顧客の離反予測などの明確な目的がある場合に使用され、教師なし学習は顧客セグメント化や異常検出に利用されます。

決定支援システム

決定支援システム(DSS)は、データ分析の結果を活用して、複雑なビジネス決定をサポートするコンピュータベースの情報システムです。

DSSは、データウェアハウスからの情報、予測モデル、最適化モデルなどを組み合わせ、特定の問題に対する最適な選択肢を提示します。DSSは特に、リソースの配分、生産計画、財務計画などの戦略的な決定を下す際に役立ちます。ユーザーは、様々なシナリオをシミュレートし、それぞれの結果を比較することで、最も効果的な決定を下すことができます。

5.データ分析の具体的な活用例

ビジネスにおける事例紹介

ビジネス分野では、データ分析は顧客満足度の向上、製品の最適化、コスト削減などに寄与しています。例えば、eコマース企業が顧客の購買データと閲覧履歴を分析することで、個々の顧客に合わせたパーソナライズされた推薦システムを構築しています。このシステムは、顧客が興味を持ちそうな商品を自動的に提示し、購買率の向上に直結しています。

また、製造業では、センサーデータと機械学習を組み合わせて、設備の保守時期や故障を予測する予防保全が行われています。これにより、予期せぬダウンタイムを防ぎ、生産効率の向上とコスト削減が可能になっています。

公共セクターでの応用

公共セクターでは、データ分析が政策の策定、資源の配分、公共サービスの改善に利用されています。例として、交通流のデータを分析して交通渋滞を軽減するための道路計画の最適化があります。また、公衆衛生においては、病気の発生データを分析して流行の予測や防止策の立案に役立てています。

災害対策の分野でも、過去の災害データから危険地域を特定し、より効果的な避難計画やリスクマネジメントが行われています。これにより、人命の損失を最小限に抑えることができるようになりました。

個人データの自己分析

個人レベルでも、データ分析は自己管理の最適化に活用されています。健康管理アプリが収集する活動量や睡眠データを分析し、ユーザーの健康状態や生活習慣の改善提案を行う例があります。これにより、ユーザーは自身の健康管理をより科学的に、効果的に行うことができるようになっています。

また、個人の財務管理アプリケーションでは、支出のデータを分析して、節約の機会を見つけたり、将来の資金計画を立てたりするのに役立っています。このように、日常生活の中で個人が直面するさまざまな問題に対して、データ分析は有効な解決策を提供しています。

監修

APPSWINGBY CTO川嶋秀一

株式会社APPSWINGBY
CTO 川嶋秀一

動画系スタートアップ、東証プライム R&D部門を経験した後に2019年5月に株式会社APPSWINGBY 取締役兼CTOに就任。
Webシステム開発からアプリ開発、AI、リアーキテクチャ、リファクタリングプロジェクトを担当。C,C++,C#,JavaScript,TypeScript,Go,Python,PHP,Vue.js,React,Angular,Flutter,Ember,Backboneを中心に開発。お気に入りはGo。