データ分析の基本
データ分析とは、データから意味のある情報（インサイト）を引き出し、ビジネスの意思決定を支援すること。AIの登場で、誰でもデータ分析ができる時代になりました。
データ分析とは
データ分析の目的
🔍
現状把握
何が起きているか理解する
💡
原因分析
なぜそうなったか探る
🎯
予測・提案
次に何をすべきか示す
データ分析の流れ
1
課題・目的の明確化
何を知りたいのか、何を解決したいのかを定義
2
データ収集
必要なデータを集める
3
データ加工・整理
分析しやすい形に整える
4
分析・可視化
グラフやチャートで傾向を把握
5
インサイト抽出・報告
発見した洞察をまとめ、アクションを提案
ビジネスでの活用例
売上分析
どの商品が売れているか、いつ売れているか、誰が買っているかを把握
顧客分析
顧客の属性、行動パターン、離脱リスクを分析
Webアクセス分析
サイトへの流入経路、ページ閲覧、コンバージョンを追跡
業務効率分析
業務プロセスのボトルネック、コスト構造を可視化
AI時代のデータ分析
AIの登場で、データ分析のハードルは大きく下がりました。
AIができること
- • データの傾向を自動で発見
- • 自然言語での分析依頼
- • グラフ・レポートの自動生成
- • 異常値・外れ値の検出
人間がやるべきこと
- • 分析の目的・課題の設定
- • ビジネス文脈での解釈
- • アクションの意思決定
- • 結果の検証と改善
まとめ
- ✓ データ分析は「現状把握→原因分析→予測・提案」の流れ
- ✓ 目的を明確にしてから分析を始める
- ✓ AIで分析の効率化が可能に
- ✓ ビジネス判断は人間が行う