2023 / 03 / 06
2023 / 07 / 21 Googleアナリティクス

データアナリティクスとは

概要

データアナリティクスとは、生のデータを調査して有用な洞察を引き出し、それらが含む情報について結論を導き出すプロセスです。今日のデジタル時代において、企業はかつてないほど多くのデータを収集しており、意思決定の改善や競争力の獲得にこのデータを活用することがますます重要になってきています。

データアナリティクスを導入するメリット

精度の高い予測が可能になる

データアナリティクスを導入する主なメリットの1つは、より正確な予測ができるようになることです。過去のデータを分析することで、傾向やパターンを特定し、将来の事象を予測することができます。これらの予測は、情報に基づいた意思決定や、より良いリソースの割り当てに活用することができます。

認識していなかった課題が表面化

データアナリティクスは、これまで認識されていなかった根本的な問題を発見することができます。さまざまなソースからのデータを分析することで、対処すべき問題を示唆する傾向やパターンを特定することができます。この情報は、問題への対処方法について、より多くの情報に基づいた意思決定を行うために利用することができます。

先入観を取り除くことが出来る

データアナリティクスでは、個人的な偏見や思い込みではなく、客観的な事実に基づいて意思決定を行うことができます。意思決定プロセスから先入観を排除することで、利用可能なデータのみに基づいたより良い意思決定が可能になります。

データアナリティクスの代表的な手法

クロス集計

クロス集計は、分割表分析としても知られ、2つ以上の変数間の関係を分析するために用いられる統計手法です。この方法は、調査データの分析によく用いられ、パターンや傾向を特定するために使用することができます。

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析は、従属変数と1つ以上の独立変数の関係を分析するために使用される統計的手法です。この方法は、お客様が購入する可能性など、特定の事象が発生する可能性を予測するためによく使用されます。

アソシエーション分析

アソシエーション分析は、変数間のパターンや関係を特定するために使用される統計手法です。この方法は、小売業で使用されるような取引データベースからデータを分析し、顧客行動のパターンや傾向を特定するためによく使用されます。

まとめ

データアナリティクスは、今日のデータ駆動型経済において競争力を維持したいと考える企業にとって不可欠なツールです。データ分析を導入することで、企業はより多くの情報に基づいた意思決定を行い、予測精度を高め、これまで認識されていなかったような根本的な問題を特定することができます。データ分析でよく使われる手法には、クロス集計、ロジスティック回帰分析、アソシエーション分析などがありますが、その他にも多くの手法を利用することができます。