投稿日：2024年1月25日 | 更新日：2024年01月25日

統計分析は調査し収集したデータを元に、統計学の理論を利用しながら、さまざまな視点で検証や改善をすることをいいます。

統計分析をすると、事業を拡大させたり新規顧客を獲得できたりと、ビジネスのあらゆるシーンで活用できます。

しかし、統計分析と聞いても「解析方法がたくさんあって迷う」「どうやってビジネスに活かすのか分からない」と迷う方も多いのではないでしょうか。

本記事では、具体的な手法からビジネス活用方法、おすすめのツールなどを解説します。

ぜひ、お役立てください。

統計分析とは？

統計分析とは、収集したデータを元に、ワークフレームに当てはめて解析をしていきます。

ビジネスでは特に利用されることが多く、自社商品に対する顧客の反応や利益、事業の軌道修正など、さまざまな場面で解析したデータを活用。

解析方法を知っておくだけで、事業の成績アップやビジネスの拡大に役立ちます。

またビジネスに活用するなら、データ分析との違いも理解しておきましょう。

統計分析は、調査した大量のデータを解析する具体的な手法。

一方データ分析は、統計分析を含めたさまざまな手法を用いてデータを解析し、ビジネスに活用できる情報に置き換えることをいいます。

混同されがちですが、違いを覚えておきましょう。

統計分析でデータを解析する2種類の方法を解説

統計分析には、主に2種類の方法があります。

1つは「記述統計」と言われるもので、調査し収集したデータの特徴を見つけ要約する手法です。

グラフや表で数値を表現することが多く、基本的な方法として知られています。

グラフや表を使用して、解析結果を分かりやすく表現するので、必ずデータが必要な方法です。

データを解析するもう1つの方法として、「推測統計」があります。

記述統計とは違い、集団の中からサンプルを用いてデータを調査し、集団の特徴を推測。

データが大量すぎて判断が難しい場合は、こちらの手法を活用しデータを解析したい対象を推測します。

統計分析を活用する方法は？

次に、統計分析をビジネスシーンで活用する方法を解説します。

どんな場面でデータが役立つのか理解しておくと、仕事に活用しやすくなるので、参考にしてください。

データを元に事業やプロジェクトの軌道修正をする

データは、企業が打ち出す事業やプロジェクトに欠かせません。

商品やサービスの売れ行き、顧客の反応などを深く知ることができるので、解析したデータを元に軌道修正ができます。

商品やサービスをさらに販売したい場合は、売れやすい時期や時間帯などをデータを元に推測します。

推測を元に販売をしてみて、結果が出たら検証があっていたかを解析。

販売数が目標値よりも低くければ、さらに仮説を立て検証します。

これを繰り返すことによって、商品が売れる特徴や数値が可視化され、問題点を抽出できるでしょう。

統計分析は、ビジネスに欠かせない数値を可視化できるので、データを元に解析できるスキルを身につけてください。

データを解析しビジネスの成功率をあげる施策を練る

統計分析で得たデータは、ビジネスの成功率をあげる指標にもなります。

過去の成功データを解析し今後の施策を練れるうえ、成功の特徴を把握しておくことで、顧客のニーズを理解できます。

なんとなくでは事業は成功しないので、統計分析は貴重で利益にも関わる重要なデータとなります。

実際に事業拡大に成功している企業は、データの解析を徹底的にしている傾向が高いので、軽視せずデータは常に収集するようにしましょう。

統計分析に使用される分析手法

統計分析をするには、手法を理解していなければ、データを元に推測ができないので、分析方法を把握しておきましょう。

分析の方法には、さまざまな種類がありますが、ここではよく使用される手法を厳選して解説します。

今後、事業成績を伸ばしたい方やサイトの記事など、アクセス数を増やしたい方は、手法を理解し分析できるようにしてください。

機械学習の手法を使う「ランダムフォレスト」

統計分析の手法に、機械学習を使用するランダムフォレストがあります。

ランダムフォレストは、「決定木」と「バギング」という2つの手法を組み合わせたアルゴリズム。

決定木は、アンケートになどによく見られる二者択一の質問方法を用いて、ひとつずつ答えていくことで正解を出していきます。

その決定木から得られた一部のデータをランダムに分割し、特徴を組み合わせることでデータの精度を上げていきます。

バギングは、複数のモデルを並べて学習させる手法です。

収集したデータの一部を、抽出して復元しサンプリング。

抽出したデータをグループごとに分け、分類をする場合は多数決を行い、回帰をするのであれば、平均値を出して推測をします。

ランダムフォレストは、バギングを元に複数の決定木を集めたものです。

ランダムフォレストのメリットとして、収集した大量のデータも分析が可能だということ。

多くのデータを扱う場合は、ランダムフォレストで統計分析をすると良いでしょう。

データをグループ分けして解析する「クラスタリング」

統計分析の手法であるクラスタリングは、調査し収集したデータを特定のルールを元にグループに分類する手法です。

さまざまなデータから、類似したものを探す際に用いられる手法で、クラスタ分析とも呼ばれています。

機械学習のひとつでもあり、ビジネスのマーケティングにもよく利用される方法。

ビジネスでアンケートや市場調査をした場合、顧客データをクラスタリングし、ニーズの洗い出しや新規顧客の開拓につながります。

分散していたデータも、クラスタリングすることで、共通点が見えてくることもあるので、ビジネスで新たな事業を打ち出すきっかけにもなるでしょう。

データの差を比較する「t検定」

統計分析の手法に、t検定というものがあります。

t検定は、異なる条件のグループ2つから平均値をそれぞれ出し、数値の差が偶然なのか統計的に意味があるものなのかを判断する手法。

t検定を行うには、帰無仮説と対立仮説を設定する必要があります。

統計分析では、帰無仮説や対立仮説は、何度も出てくる用語なので覚えておきましょう。

2つの仮説を設定したら、次に有意水準の設定を行います。

有意水準は、起こった出来事がどのくらいの確率で起こるのかを数値化したもの。

帰無仮説を放棄する際に設定する基準となります。

有意水準を設定したら、次にt値の算出とp値の決定をします。

p値を決定することで、収集したデータがどのくらいの確率で起こるのかを数字で確認できるようになります。

p値は、最後に有意判定をする際に大事な数字となっているので、t値を元に算出してください。

統計分析で使用するソフトでは、t値やp値を自動で算出してくれるので、データ解析の時間を短縮することができます。

データ解析から関係性を調べ予測を立てる「回帰分析」

統計分析でよく使われる手法の回帰分析は、データを統計分析した際に得られた結果を、客観的に説明する手法です。

回帰分析で得たデータは、グラフなどにし可視化することも可能で、ビジネスでも統計分析をする際によく使われています。

回帰分析をする際には、ツールを使用するのがおすすめ。

主に使用するツールは、エクセルやpythonなどのプログラミング言語です。

データが少ない場合は、エクセルのみでも良いですが、大量のデータや複雑なものだとエクセルでは対応できない可能性があるので注意しましょう。

pythonは、グラフを簡単に作成できたり複雑な分析まで可能です。

機械学習もできるので、データ量などを見てツールを選んでください。

統計分析に利用できるおすすめツール

統計分析をするために、おすすめのツールを紹介します。

Microsoftのエクセルや、統計分析で評価が高いツールがあります。

自社や自分に合ったツールを使い、データ解析に役立ててください。

統計の数値を解析しまとめられるMicrosoftの「エクセル」

ビジネスパーソンで、利用している方も多いのがMicrosoftのエクセルです。

エクセルは、データを解析する際にもおすすめなツールで、調査した数値などをまとめて表などを作ることが可能。

ビジネスで利用している方も多いので、新しく機能を覚える必要もなく、すぐに調査したデータの傾向などを調べられるでしょう。

また、エクセルには統計分析ができる拡張機能もあるので、関数やプログラミングを勉強しなくてもデータ解析ができるのでおすすめ。

大量のデータでは、ソフトが重くなり活用が難しいですが、少量のデータを解説する際に最適なツールです。

データを活用できるよう複数の人と共有できる「Googleスプレッドシート」

エクセルに似ているツールとしておすすめなのが、Googleスプレッドシートです。

スプレッドシートは、無料なうえ制限なく使用できるので、少量のデータをいくつも解析したい場合もおすすめ。

複数の社員とデータを共有でき、編集も可能です。

また、調査したデータを入力するとグラフにも変換が可能です。

記述統計ができるので、無料で使えるツールを探している方は、スプレッドシートを活用してみてください。

ビジネスパーソンから評価が高い「フリーソフトR」

統計分析をするビジネスパーソンに人気なのが、フリーソフトのRです。

Rは、統計分析に適しているプログラミング言語の、R言語を利用してデータを解析します。

統計分析の手法である、回帰分析や主成分分析などで使え、複雑な解析まで可能です。

エクセルやスプレッドシートではできない、解析もRでは可能なので、膨大なデータや複雑な統計分析をしたい方は利用してみてください。

複数のOSに対応しているフリーソフト「JASP」

JASPは、MacやWindowsなど複数のOSで使用できる、統計分析のフリーソフトです。

感覚的な操作ができ、データ解析が初心者の方でも利用できるのでおすすめ。

顧客へのアンケート調査などで収集したデータを、インポートして入力するだけなので、簡単にグラフなどを作成できます。

サイトはすべて英語表記になっていますが、活用している方が多いので、日本語でも情報が多く公開されています。

データ解析の時間を短縮したいと考えている方は、JASPの利用を検討してみてください。

統計分析を学べビジネスに役立つ資格は？

統計分析を学べ、ビジネスに活かせる知識を習得できる資格を紹介します。

統計分析の知識を身に付けたい方や、複雑なデータ解析にも対応したい方は、資格取得を検討してみましょう。

おすすめの資格は以下の三つです。

オラクルマスター

オラクルマスターは、世界で使用率が高い「Oracle Database」の技術を認定する資格です。

データベースの内部構造や操作方法を学ぶことができ、データを解析する方に必要なスキルを習得できます。

データベースは、企業などのデータを保管しておく場所のことで、統計分析をする際には必ず操作しなければいけません。

統計分析の前に、データベースで苦戦しないよう、資格を習得しツールを使用できるようにしておきましょう。

＼オラクルマスターを「オラクルマスター教科書 Bronze DBA Oracle Database Fundamentals」で勉強する／

データ解析士

データ解析士は、統計の基本的な知識や技術を身につけられる資格。

一般財団法人執務教育研究所が運営していて、統計士とも呼ばれています。

カリキュラムでは、データ解析の基礎知識のほかに、単回帰分析や重回帰分析、その他の多変了解析を学びます。

学習期間は4ヶ月ほどなので、基礎知識を学びたい方は手軽に始められるでしょう。

オープンソースデータベース技術者認定資格

オープンソースデータベース技術者認定資格は、オープンソースデータベースに関する技術や知識を学べます。

IT技術としてエンジニアなどにも推奨されている資格ですが、統計分析ではデータベースに触れる機会が多くなるので、身につけておきたい知識です。

資格を習得すると技術力の証明にもなるので、統計分析に限らず自社で昇進などのキャリアアップにも役立つでしょう。

オラクルマスターと似ている資格ですが、どちらか一方を習得しておくと統計分析にも活用できます。

統計分析の手法を学びビジネスで活用できるようになろう

統計分析は、回帰分析やランダムフォレストなど、さまざまなワークフレームに当て嵌めながらデータを解析していきます。

ビジネスでは、顧客の属性や市場のニーズ、トレンドなどを把握でき、事業拡大に活かせます。

またデータを統計分析することによって、事業の軌道修正をすることができ、失敗を回避することも可能。

仕事では、さまざまな場面で利用される手法なので覚えておきましょう。

統計分析をしたことがない初心者の方は、データ解析士などの資格を習得すると基礎知識を学べます。

回帰分析などの基本的な手法を理解できるので、ビジネスで統計分析をする方は資格取得も検討してみてください。

統計分析の基礎を理解し、ビジネスに活用していきましょう。