データ分析は現代のビジネス意思決定の中心となっていますが、多くの初心者は複雑なデータに直面すると、途方に暮れてしまうことがよくあります。この記事では、データ分析初心者向けに分かりやすいガイドを提供し、データ分析スキルを体系的に構築できるよう支援します。

初心者にとって最大の課題の一つは、問題に直面した際にデータ分析のアプローチが不足していることです。よくある問題には以下のようなものがあります。

1. どこから始めればいいのかわからない

2. どのように詳細に分析すればよいか分からない。

3. どの程度の完成度であれば許容されるのか分からない。

注意！「データ分析アプローチ」という言葉を聞いて、すぐに複雑で高度なモデルを思い浮かべないでください。実際には、多くのビジネス上の問題では、「統計学」や「機械学習」といった教科書を深く掘り下げる必要はありません。ビジネスの文脈から出発して、包括的な分析アプローチを開発するには、わずか5つのステップが必要です。

ステップ1: ビジネスシナリオを定義する

「どの部署の質問に答えているのか？」は、思考プロセスを形成する最初のステップです。データ分析は占いではありません。コインを投げて天地が決めるものではありません。部署や同僚のニーズに具体的に対応する必要があります。一般的なニーズには以下のようなものがあります。

ここで注意すべき点があります。職場では、「売上データを見せてください！」とか「ユーザーの状況はどうですか？」と口走る人がよくいます。このような状況では、「どの部署のどのリーダーにこれを見せる必要があるのか​​？」と尋ねるのが最善です。

なぜなら、2 番目のステップでは、同じシナリオであっても、異なる部門が異なる指標に重点を置いていることがわかるからです。

ステップ2：指標を明確に分析する

ビジネスシナリオが明確に定義されると、分析指標をさらに決定できます。ほとんどのビジネスシナリオでは、主要な指標は固定されています。分析を行う際には、1つの主要な指標と複数の二次的な指標／ディメンションを組み合わせて、問題を総合的に説明することが一般的です。

たとえば、販売指標には主に収益と粗利益が含まれますが、財務、商品、運用、供給部門はそれぞれ重点が異なるため、異なる指標を組み合わせて使用​​する必要があります (下の図を参照)。

特定のビジネス ニーズとメトリックおよびディメンションの選択を組み合わせることで、データをより効果的に観察できます。

中には良い習慣がない人もいます。データを求められた時、データベース内のディメンションや指標を全て、正しいか間違っているかの区別なく提示してしまうのです。レポートには役に立たない指標やディメンションが山積みになり、自分の思考を混乱させるばかりです。

指標と側面を明確にした後、問題を判断するための基準をさらに明確にする必要があります。重要なポイントは、すべての指標に明確なKPIがあるわけではないということです。ビジネスにとって真に重要な基準に焦点を当てましょう（下の図を参照）。

ステップ3: 問題の原因を特定する

2 番目のステップでは、ビジネスのパフォーマンスが良好であれば、次のステップは「なぜ良好であるか」を分析し、ビジネスのパフォーマンスが不良であれば、次のステップは「どこに問題があるか」を分析します。

3 番目のステップは主に位置決め、つまり「どこ」かを把握することです。

ビジネス上の問題を正確に特定するには、次の 5 つの質問を順番に尋ねることができます (下の画像を参照)。

たとえば、売上分析で今週の売上が目標を下回っていることが判明した場合、次のような疑問が生じます。

1. 目標からの偏差は非常に小さいですか (-5%)、それともどんどん大きくなっていますか?

2. 基準を満たせなかったのは、約12か月間で今回が初めてですか？それとも、以前にも何度かありましたか？

3. ここ数週間、基準が一貫して満たされておらず、非遵守の傾向が拡大していますか?

4. すべての製品/すべての地域/すべての販売チャネルが影響を受けていますか、それとも問題は XX に限定されていますか?

5. 営業部門は何らかの介入策を講じましたか？その結果はどうでしたか？マーケティング部門は何らかの対策を講じましたか？

この固定された順序は思考を明確化し、分析効率を大幅に向上させます。短期間における1%や3%といった小さな変動は、「小さなかさぶた」のように軽微である可能性が高いため、レポートが完成する前に指標が再び上昇する可能性があります。より長い期間をかけてトレンドの変化を観察することで、長期的かつ根深い問題の有無を判断しやすくなります。また、問題の根本原因を突き止め、仮説を立てやすくなります。

ステップ4：分析仮説を立てる

多くの人は3番目のステップで止まってしまい、「製品Aの売れ行きが悪く、売上目標が達成されていないため、目標値を上げることを提案します」とだけ述べ、それで終わりにします。このようなタイプのレポートは、「分析的思考が欠如しており、深みが足りない」と批判されやすいです。

「高い目標を設定する必要がある」というのは意味のない発言です。企業が知りたいのは、誰がそれを実行するのか、どのように実行するのか、何を使用するのか、そしてどの程度高い目標を設定するのかということです。

このステップは多くの人にとって難解で、「私は営業職ではないのに、どうやってパフォーマンスを向上させる方法を知ればいいのでしょうか？」といった不満を抱く人が多いでしょう。注意！プロのデータアナリストとして、アドバイスを提供する際にビジネス経験に頼るべきではありません。分析を通して推奨事項を導き出すべきです。一般的なアプローチは以下の4つです。

売上分析を例に挙げると、今週の売上が目標を達成しなかったことがわかり、その主な原因が製品 A のプロモーションの不振であった場合、対応する 4 つの方法は次のとおりです。

1) Aと同価格帯で、より効果的なプロモーションを行っているBはありますか？Bの運営方法を参考にしてください。

2) A社のプロモーションのパフォーマンスが低いのは、広告のクリック数が少ないからでしょうか、それともユーザーのコンバージョン率が低いからでしょうか？クリック数が少ない場合はプロモーション画像を変更し、コンバージョン率が低い場合は商品詳細ページを改善します。

3) 現在のアプローチは変更せず、A のプロモーション予算を増やして、この積極的なアプローチが奇跡を生み出せるかどうかを確認します。

4) 競合他社は非常に効果的な戦略を持っているようです。試してみて、効果があるかどうか確認してみましょう。

方法3と4では、データ検証にビジネス部門の協力が不可欠であることに留意することが重要です。そうでなければ、過去のデータのみから直接結論を導き出すことはできません。一部の企業は保守的になりすぎて、過去のデータのみの分析に固執し、敢えて分析を試みようとしません。その結果、ビジネス部門は経験を蓄積することができず、分析能力とパフォーマンスの両方に悪影響を及ぼします。テストと過去のデータ推論は、どちらも同様に重要な分析手法です。

ステップ5: 分析仮説を検証する

注意！影響要因が 1 つだけの仮説は簡単に検証できます (下の図を参照)。

しかし、複数の影響が絡み合うと、非常に厄介な状況になります。この時点で、

1. MECE メソッドを使用してロジックを分析し、段階的に分解する必要があります。

2. 複雑なビジネス行動を定量化するには、タグ付けと機能の識別が必要です。

3. サンプリング テストでは、統計的手法と実験設計を使用する必要があります。

4. 観察に基づく因果推論を行うには、回帰モデルが必要です。

部門間で利害の対立があり、各部門が他の部門に責任を転嫁しようとすると、さらに困難になります (下の図を参照)。

そのため、分析スキルが弱い場合は、まず問題を単因子仮説検定に変換し、その実現可能性を一つずつ確認することをお勧めします。しかし、多くの企業は単純で直接的な方法を好みます。例えば、「値下げは効果的である」や「販促資料の変更は効果的である」といったことが検証できれば、ビジネスとして十分に実行可能です。したがって、受講者は少なくともステップ1～4に加え、ステップ5の単因子検証を完了する必要があります。より複雑な方法については、後ほど別途説明します。