データ分析の手法についてのご紹介

データ分析には様々な種類があります。今回は一般的に実用性が高いと言われている分析の方法を４つご紹介します。

・アソシエーション分析
・バスケット分析
・決定木分析（ディシジョン・ツリー）
・クラスター分析

データ分析の特徴について

それぞれデータ分析の特性を見ていきましょう。

アソシエーション分析は、関連性を見つけ出すためのデータ分析です。マーケティングや経営戦略についてを考える時に有用です。
「営業活動と売上げに相関性があるかどうか」といった分析に強みのある分析手法です。
精密な分析ではありませんが、方向性を決めるためには一定の効果を発揮する分析手法です。

アソシエーション分析の手法を用いた後に、より細かい関係性を分析したい場合にオススメなのがバスケット分析です。
バスケット分析は商品やサービスを起点に考えます。商品Aを購入した人が商品Bに興味を持つのか、商品Cは多く購入するのか、など、ユーザーの行動や関連性を分析する時に役立ちます。

アソシエーション分析やバスケット分析は、現状を把握するために使うことが多い分析ですが、決定木分析は仮設に基づく行動を決定するときに用います。
分析結果の解釈が、感覚的に行いやすい形で表示されるのが特徴です。そのため、プレゼンテーションの「総論」に使いやすいと言えます。

クラスター分析は似たような性質を持つデータに着目して集合を作っていく分析手法です。
似て非なる既存顧客やステークホルダーを分析するときにも用いられます。
ただその性質から、客観性を保つのが難しい分析手法と言われています。

まずは何のためのデータ分析なのか、目的を決めるところが第一歩です。
一番してはいけないのがゴールを決めずに分析を始めてしまうこと。
データが欲しい理由は、売上を上げるためなのか、作業効率を上げるためなのか。必要なデータの内容もそれによって変化します。目的を定めてこそ、必要なデータが判断できます。