データの種類と収集
良い分析は良いデータから。データの種類を理解し、適切に収集することが分析成功の第一歩です。
データの種類
量的データ（数値）
数値で表されるデータ。計算・集計が可能
- • 売上金額
- • アクセス数
- • 顧客年齢
- • 在庫数量
質的データ（カテゴリ）
分類やラベルで表されるデータ
- • 商品カテゴリ
- • 顧客の性別
- • 地域名
- • 購入チャネル
時系列データ
時間の経過とともに記録されるデータ。トレンドや季節性の分析に使用
📅
日次売上
📈
月次アクセス推移
🕐
時間帯別注文数
データソース
社内システム
CRM、ERP、POS、在庫管理システムなど。ビジネスデータの主要ソース
Webアナリティクス
Google Analytics、Adobe Analyticsなど。Webサイトの行動データ
アンケート・調査
顧客満足度調査、市場調査など。主観的なデータを収集
外部データ
政府統計、業界データ、SNSデータなど。市場環境の把握に活用
データ品質のポイント
正確性
データに誤りがないか確認
完全性
欠損値・空白がないか確認
一貫性
形式や単位が統一されているか
鮮度
最新のデータが使えているか
注意：「ゴミを入れればゴミが出る（Garbage In, Garbage Out）」。どんな高度な分析も、データ品質が低ければ意味がありません。
まとめ
- ✓ 量的データ（数値）と質的データ（カテゴリ）を区別する
- ✓ 時系列データはトレンド分析に重要
- ✓ 社内外の様々なデータソースを活用
- ✓ データ品質（正確性・完全性・一貫性・鮮度）を確認