情報過多の現代において、私たちは毎日あらゆる方向からメッセージを受け取っています。しかし、真に価値のある情報を見つけるには、時に深い探求と分析が必要です。本日は、日々の喧騒の裏に隠された秘密を解き明かす、洞察に満ちた記事をご紹介します。共に探求し、学び、刺激を受けましょう。

多くの学生が混乱しています。データ分析手法とは一体何なのでしょうか？オンラインで紹介されているデータ分析手法は、4PやPESTといったマーケティングの教科書からコピーしたものが多く、相関分析や回帰分析といった統計学の教科書からコピーしたものも少なくありません。しかし、実際に分析を行うとなると、途方に暮れてしまいます。目の前の問題を解決するには、PESTと回帰のどちらを使うべきなのでしょうか？

データ分析手法を真に理解し、習得するには、「ハンマーで釘を探す」だけでは不十分です。職場におけるデータ分析は、業務と密接に連携し、ビジネスニーズに応えるものでなければなりません。したがって、ビジネスニーズを理解し、問題に対する答えを見つけることは、様々なデータ分析手法の有用性とその活用方法を理解する上で不可欠です。

6つの典型的なビジネスニーズ

完全なビジネス活動は、現状把握 → 目標設定 → 計画策定 → 傾向のモニタリング → 問題の診断 → 結果のレビューという6つのステップで構成されます。各段階で企業が保有する情報と解決したい問題は異なるため、必要なデータも異なります（下図参照）。

データアナリストが年間事業計画の策定の最初から関与する場合は、6 つのステップすべてを実行することになります。

しかし、多くの学生はキャリアの途中で入社したり、途中で仕事を引き継いだりします。最も一般的なシナリオは次のとおりです。

1. 監視から開始し、最初に毎日のレポートを生成し、次に問題を特定します。

2. 問題XXに関するレポートの出力を要求する分析タスクを直接受け取りました。

3. タスクは完了しました。その後、タスク後のレビューレポートを作成する必要があります。

この時点では、データアナリストはビジネスに精通していない可能性があり、急遽その役割を担わされると、途方に暮れてしまう可能性が高いでしょう。この段階では、少なくとも最初のステップである現在のビジネス状況の把握を完了してからでないと、的を絞ったソリューションを実行することはできません。

現状を理解するための方法

「現状把握」フェーズでは、ビジネス部門が状況を明確に理解できるよう、データメトリクスを体系的に提示することに重点が置かれます。データメトリクスシステム自体には、並列型、プロセス指向型、階層型の3つの構造があります。

一般的な分析手法のいくつかは、これら3つの形式に対応しています。例えば、

デュポン分析は、合計指標から分割指標へのシステムに対応しています。主に、事業業績の評価、財務指標の内訳、事業活動の結果のモニタリングに使用されます。

UJM法はプロセス指向の指標システムであり、主にユーザーの行動経路（特にインターネット企業で多く見られます）を分析し、ユーザーのコンバージョン方法を明確に把握するために使用されます。

RFM メソッドは並列指標システムに対応しており、主にユーザーの消費行動を分類し、高、中、低の消費レベルと再アクティブ化の緊急性を区別するために使用されます。

（下の画像を参照）

指標を単に提示するだけでは分析的な結論は得られないことに注意することが重要です。少なくとも、指標は異なる個人間の比較とともに提示する必要があります。

例えば：

1. デュポン分析: 同じ業界の 2 つの企業を比較します。

2. UJM法：2つの異なるパスの比較

3. RFM法：2つのユーザーグループ間の比較

したがって、現状把握の段階では、指標を羅列するだけでなく、どの指標を比較対象として選ぶかを考えることで、事業間の違いをより明確に把握し、事業部門の思考を刺激します。

目標設定の方法

目標設定フェーズでは、ビジネス ユニットは次のことを知りたいと考える可能性があります。

1. 何も変更しなければ、ビジネスは自然とどのように発展していくのでしょうか?

2. 特定のリソース投資を増加/減少させた場合、ビジネスはどのように発展しますか?

3. ビジネス慣行が変わると、ビジネスはどのように発展しますか?

ここで予測の問題に移ります。自然発生的な発展傾向の予測には、通常、時系列分析が用いられます。データの傾向に応じて、平滑化、自己回帰、季節回帰、季節傾向を考慮した回帰などの手法が用いられます。資源投入の変化を考慮する場合は、因果関係を考慮した回帰が考えられます。一般的に、投入と産出の間には機能的な関係があるため、データに投入産出曲線を当てはめ、調整結果をシミュレートすることができます。

業務慣行を変えたい場合、まずは企業が既に同様の対策を講じているかどうかを確認する必要があります。既に同様の慣行がある場合は、その投資収益率を参考に計算することができます。もしこれまで一度も行ったことがないのであれば、まずはテストを実施する必要があります。そうでなければ、データがなければ単なる推測になってしまいます。

目標設定には、多くの場合、経営陣のビジョンを反映させる必要があることに留意することが重要です。データ自体はあくまで参考資料に過ぎません。そのため、自然なシナリオを予測した後、事業部門が推測に基づいた意思決定を始めてしまう可能性は十分にあります。この時点では、複雑な分析手法は必ずしも必要ではありません。代わりに、データドリブンな指標システムを用いてKPIを細分化し、経営陣の要件に基づいて関連する指標を追加または削除することで、起こり得る結果をシミュレートすることができます。

計画策定の方法

計画段階では、企業が大きな目標をより小さく管理しやすいステップに分割したいと考える可能性が非常に高くなります。この場合、OGSM法が活用できます。これは、定性的な目標を定量的な目標に変換し、さらに定量的な目標を実行可能なステップに分解し、それらのステップをモニタリングするという標準的なアプローチです（下の図を参照）。

あるいは、企業は当初コストを分解するのではなく、現在の投入産出レベルを前提とした理論的最適解を求めることを好むかもしれません。この場合、投入コスト関数を構築し、コスト・ボリューム・利益分析／線形計画法を用いて、企業の基準となる理論的最適解を算出できます（下図参照）。

目標設定と同様に、計画を立てる際にも、ビジネス上の意思決定は経験に頼りきりになりがちで、人々は単に数字を概算して作業を開始しがちです。大まかな計画は、無理な実行計画、土壇場での調整、予備計画の欠如といった問題につながり、実行中に問題を引き起こす可能性があります。

データアナリストが事前に状況を把握できれば、次のステップでの傾向の監視がはるかに容易になります。

傾向を監視する方法

トレンドモニタリングフェーズでは、事業が期待通りに展開しているか、異常な変動がないかを監視することが中心的なタスクです。そのため、事業が正常に運営されているかどうかを判断するためのデータ分析手法が必要となります。

現時点では、周期分析、投入産出分析、構造分析、層別分析、マトリックス分析の 5 つの手法が利用可能です。

事業特性に基づいた定期的な分析により、季節変動、ライフサイクルの変動、投入産出量の変化などから生じる事業展開のパターンを特定します。そして、これらのパターンを従来の傾向と比較することで、問題点を特定します。

投資収益率 (ROI) 分析は、ビジネスアクション投資の強度と過去のデータ経験に基づいて、潜在的な結果を予測し、データの異常が現在のビジネスオペレーションの実行不良によるものかどうかを調査します。

一方、構造分析、階層分析、マトリックス分析は、複数のビジネスプロセスを比較することで、平均値では隠されている問題を明らかにします。ABC分類や80/20ルールといった他の一般的な概念は、実際には階層分析の特殊な形態です（下の図を参照）。

トレンド監視においては、これらの従来の手法を監視指標と統合することで、単一の監視データダッシュボードを作成できます。主要指標の異常を観察後、全体像から具体的な詳細に至るまでデータを直接分析し、どの部分が問題の原因となっているのかを特定できるため、問題検出の効率が大幅に向上します。

問題診断の方法

問題を診断するプロセスでは、ビジネス上の仮定を持つことが最も重要な要素です。

1. ビジネス ロジックがない場合、唯一の選択肢は分析ロジック ツリーを構築し、問題を階層ごとにトラブルシューティングすることです。

2. ビジネス ロジックに明確な仮定がある場合は、消去法のプロセスを直接使用して、その仮定が有効かどうかを検証できます。

3. ビジネスにすでにソリューションがある場合は、ソリューションの実現可能性をテストするための実験を直接実施できます。

問題診断について議論する際にまず思い浮かぶのはロジックツリーの構築ですが、これは非常に時間と労力がかかります。多くの仮説は検証のために外部データを必要としますが、実際には十分なデータが常に得られるとは限りません。したがって、問題を診断する際には、まずビジネス上の仮説を特定し、迅速に結論を導き出すことが最善です。

ビジネス仮説を検証する際、最も重要な違いは実験を実施するかどうかにあります。

1. 実験が不可能な場合は、ベンチマーク（良い/悪い個体の比較）とプロセス診断（ビジネス プロセスの最も弱いリンクの分析）を通じて結論を導き出すしかありません。

2. 実験は実施できるがサンプリングテストが不可能な場合は、改善前後の比較分析のみ実施できます。

3. 実験を実施し、サンプリング テストを実行できる場合は、統計的手法を使用して実験結果を検証できます。

結果レビュー方法

最初の 5 つのステップをうまく実行すれば、結果の確認は非常に簡単になります。

1. 目標と実際のギャップを比較し、うまくできているか判断します。

2. プロセス監視データを取得して、実行中に問題がないか確認します。

3. 問題の診断データを取得して、問題の原因と処理の結果を確認します。

すべての結果の包括的なレビューは、結果の説明と得られた教訓の要約の両方が含まれているため、非常に徹底的です。

多くの学生は、イベント後の報告会を特に困難に感じています。なぜなら、彼らはイベントのプロセス全体に関与しておらず、イベント終了後にタスクを割り当てられているからです。この時点では、学生たちは目的もプロセスも理解していないため、結果を得るためには当然、最初から最後までプロセス全体を経験しなければなりません。企業側が明確な目的を設定しておらず、プロセスデータをモニタリングしていない場合、学生たちはさらに途方に暮れてしまいます。