業務データ分析手法（17種類のデータ分析手法を徹底分析、具体的なデータ分析の考え方！）

17種類のデータ分析手法と具体的なデータ分析の考え方を徹底分析！

今日のデータ主導のビジネス環境において、データ分析は企業が競争上の優位性を獲得するための重要なツールとなっています。業務効率の最適化、顧客満足度の向上、製品イノベーションの推進など、企業は大量のデータを分析して情報に基づいた意思決定を行う必要があります。データ分析方法は多種多様であり、それぞれに独自の定義と目的があり、さまざまなビジネス シナリオや問題解決のニーズに適しています。この記事では、記述統計、仮説検定、信頼性分析など、一般的なデータ分析手法 17 種類を詳しく紹介し、各手法の中核概念と実際の作業における応用価値を読者がより深く理解できるようにします。

記述統計は、データ セットの主な特徴を要約および要約することで、データの直感的な理解を提供することを目的とした統計の分野です。この分析方法は、中心傾向、分散、分布形状などのデータの基本的な統計特性に焦点を当てています。

記述的統計分析では通常、次の側面からデータを提示します。

• 中心位置測定:データの中心傾向を説明します。よく使用される統計には、平均値、中央値、最頻値などがあります。
• 分散測定:データの分散または拡散を測定し、データの変動を反映します。一般的な統計には、標準偏差、分散、範囲などがあります。
• データ分布:データの分布形状を説明し、データセットの全体的な構造の概要を示します。正規分布、歪んだ分布、尖度などを含みます。
• 頻度と頻度:統計データ セット内で各値または範囲が出現する回数と、全体に占める割合。
• 説明グラフ:ヒストグラム、ボックス プロット、散布図などの視覚的な方法を使用してデータの分布とパターンを表示し、ユーザーがデータを理解しやすくなります。

探索的データ分析は、統計学者ジョン・W・テューキーによって提案されたデータ分析手法です。描画と統計的手段を通じてデータセットの構造、特性、パターンを深く理解し、潜在的な傾向や異常を発見し、その後の詳細な分析とモデリングの基礎を提供することを目的としています。 EDA の目的は、厳密な推論統計を実行することではなく、データの予備的かつ直感的で包括的な調査を実行することです。

EDA の主な機能は次のとおりです。

• データの視覚化:ヒストグラム、散布図、ボックス プロットなどの視覚的なグラフを描画することで、データの分布、関係、形式を直感的に表示できます。
• 統計的説明:平均、中央値、標準偏差などの記述統計を使用して、データの中心傾向と分散を説明します。
• 相関分析:変数間の相関係数を計算したり、相関行列を描画したりして、変数間の関係を明らかにします。
• 分布形態分析:正規性、歪度、尖度などのデータの分布形態を決定し、後続のモデリングに適切な統計手法を選択するための基準を提供します。

推測統計は、サンプルから母集団に関する情報を導き出すことに重点を置いた統計学の分野です。サンプル統計の分析と推論を通じて、母集団の性質を理解し、予測を行ったり、母集団パラメータを推測したりするのに役立ちます。

推測統計には主に次の 2 つの側面が含まれます。

1) パラメータ推定:サンプルデータを使用して、点推定や区間推定などの母集団パラメータの値を推定します。点推定では、母集団パラメータの推定値として単一の値が得られますが、区間推定では、母集団パラメータに関する不確実性を表すパラメータ推定値の周りの区間が提供されます。

2) 仮説検定:仮説検定は統計学でよく使われる手法で、母集団パラメータに関する仮説を検定するために使用されます。この方法はサンプルデータに基づいており、観測された統計値と帰無仮説の下での理論的な期待値を比較することによって帰無仮説を棄却できるかどうかを評価します。仮説検定には通常、次の手順が含まれます。

• 仮説を確立する:母集団パラメータに関する帰無仮説 (H0) と対立仮説 (H1) を提案します。
• 有意水準を選択します。観測された差が十分に大きい場合に帰無仮説を棄却する有意水準 (通常は 0.05) を決定します。
• サンプル データを収集する:母集団からサンプルを抽出し、サンプル統計を計算します。
• 検定統計量を計算します。帰無仮説が真であるという条件下で、分布が既知であるサンプル データに基づいて検定統計量を計算します。
• 決定を下す:計算された検定統計量を有意水準と比較します。有意水準より低い場合は帰無仮説を棄却します。それ以外の場合は帰無仮説を受け入れます。

回帰分析は、独立変数と従属変数の関係を調査するために使用される統計手法です。回帰分析は、数学モデルを構築することにより、独立変数の変化が従属変数の変化にどのように影響するか、また、この影響の範囲と方向を明らかにすることを目的としています。

回帰分析は、主に次の 2 つのカテゴリに分けられます。

• 単回帰:独立変数が 1 つしかない場合の回帰分析。回帰方程式はY = β₀ + β₁X + εです。
• 多重線形回帰:複数の独立変数がある場合の回帰分析。回帰方程式は、Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + … + ε です。

クラスター分析は、データセット内の観測値をクラスターと呼ばれる類似のグループに分割することを目的とした教師なし学習手法です。クラスタリングの目的は、同じクラスター内の観測値の類似性を高め、異なるクラスター間の観測値の類似性を低下させることです。クラスタリングにより、データに内在する構造を発見し、パターンを識別し、類似した観察結果をグループ化することができ、データのより深い理解を得ることができます。

クラスター分析は、次のような多くの分野で広く使用されています。

• 市場分析:消費者の行動に基づいて市場をセグメント化し、ターゲット市場をより深く理解します。
• 生物学:遺伝子発現データを類似の機能を持つ遺伝子のグループにクラスタリングします。
• 画像分析:画像の検索と分類のために類似した画像をクラスター化します。
• ソーシャル ネットワーク分析:ソーシャル ネットワーク内のユーザーを行動パターンに基づいてグループ化します。

相関分析は、データセット内の異なる項目間の関連性を発見することを目的としています。これらの関連ルールは、イベントまたはセットで発生するパターンを記述し、特定の条件が与えられた場合に他の条件も発生する可能性があることを示します。一般的なアプリケーションには、ショッピング バスケット分析、クロスセリング、Web トラフィック分析などがあります。

相関分析には、2 つの重要な指標があります。

• サポート:データ セット内でルールが出現する頻度を測定します。サポート値が高いということは、そのルールがデータ セット内でより頻繁に出現することを示します。
• 信頼性:ルールの信頼性、つまり条件が満たされたときに結果が発生する確率を測定します。信頼度レベルが高いほど、ルールの信頼性が高いことを示します。

相関分析の従来のアルゴリズムには以下のものがあります。

• Apriori アルゴリズム:事前原理に基づいて、頻出アイテム セット (データ セットに頻繁に出現するアイテムのセット) から関連ルールを徐々に生成します。
• FP 成長アルゴリズム: 「頻繁パターン ツリー」と呼ばれるデータ構造を使用して、データ セットを再帰的に分解することで頻繁なアイテム セットを検出します。

相関分析はビジネスや科学の分野で広く使用されています。たとえば、小売業界では、顧客の買い物かごを分析することで、小売業者はより効果的な販促戦略を立てることができます。医学研究では、相関分析は病気のパターンや薬の副作用などを発見するのに役立ちます。

時系列分析は、時間の経過とともに変化するデータを調査するための統計的手法です。時系列は、時間的に配置された一連のデータ ポイントであり、通常は等間隔で収集された観測値です。これらのデータ ポイントを使用して、時間の経過に伴う傾向、周期性、季節性、その他の可能性のあるパターンを分析できます。

時系列分析には主に以下の側面が含まれます。

• 傾向分析:データの長期的な傾向を特定して説明し、データが徐々に増加しているか、減少しているか、または安定しているかを判断します。
• 季節性分析:データを調べて、季節的に繰り返されるパターンがあるかどうかを確認します。季節性分析は、1 年間にわたるデータの周期的な変動を理解するのに役立ちます。
• 周期分析:季節性と同様に、周期分析は長期にわたる繰り返しパターンに焦点を当てますが、これらのパターンには固定された年間期間がない場合があります。
• ノイズ分析:時系列内のランダムな変動を調べて、予測できないランダムな変化があるかどうかを判断します。
• 予測とモデル構築: 既存の時系列データに基づいて、将来の観測を予測するための数学モデルが構築されます。

時系列分析は、金融、経済、気象学、生態学、医学など、多くの分野に応用されています。時系列のパターンを深く理解することで、将来の傾向をより適切に予測し、意思決定や計画を立てることができます。

空間データ分析は、地理的な場所に関連するデータの処理と分析に重点を置いた方法です。このタイプのデータには、地理情報、地理座標、地形などが含まれ、通常は空間オブジェクトと地球表面上の位置に基づいています。空間データ分析の目的は、地理空間におけるパターン、傾向、関係性を明らかにし、それによって地理的現象をより深く理解し、意思決定や計画を立てることです。

空間データ分析の主な内容は次のとおりです。

• 地理情報システム (GIS): GIS は、空間データ分析と空間データの視覚化を統合するツールです。これにより、ユーザーは地理空間データを収集、保存、分析、提示することができ、マッピングと意思決定をサポートできます。
• 地統計学:地統計学は、空間補間やバリオグラム分析など、地理空間における現象の統計分析に重点を置いています。
• 地理データマイニング:従来のデータマイニングと同様に、地理データマイニングは空間データから隠れたパターンと知識を発見することに重点を置いています。
• 空間モデル:統計的および機械学習の手法を使用して、空間回帰モデルや地理加重回帰 (GWR) などの空間データの予測モデルと分類モデルを確立します。
• ネットワーク分析:空間ネットワーク内のパス、接続、ネットワーク関係を調査し、交通計画や通信ネットワークなどの分野でよく使用されます。
• リモートセンシング分析:リモートセンシング技術を使用して地球の表面に関する情報を取得し、リモートセンシング画像を分析することで表面の特性、カバーの種類、変化を理解します。

生存分析は、一定期間内に個人または物体に発生する特定のイベント（死亡、病気の再発、機器の故障など）の確率と時間の関係を調査するために使用される統計手法です。データの打ち切りを考慮に入れます。つまり、観測された生存時間はエンドポイント イベントに到達しないか、失われる可能性があります。

生存分析の主な内容は次のとおりです。

• 生存関数: 特定の時間内に個体または物体が生き残る確率を表します。
• 生存曲線：時間を横軸、生存関数を縦軸として描かれた曲線で、異なる時点における個体または物体の生存確率を直感的に表示するために使用されます。
• 打ち切り: 生存データ内の一部の観測値は、エンドポイント イベントに到達しなかったために打ち切られる場合があります。生存分析では、このような打ち切りデータをどのように処理するかを考慮する必要があります。
• ハザード比: 異なるグループまたは治療法間の生存時間のリスク差を比較するために使用され、生存分析における重要な指標です。
• 累積ハザード: 特定の時点までにエンドポイント イベントが発生する累積確率を表します。
• 生存分析モデル:セミパラメトリック モデル (Cox 比例ハザード モデルなど) とパラメトリック モデル (指数分布、ワイブル分布など) を含み、生存関数を推定し、さまざまな要因が生存時間に与える影響を比較するために使用されます。

生存分析は、治療効果、病気の予後、製品寿命、品質管理などの問題を評価するため、医学、生物学、疫学、工学などの分野で広く使用されています。

信頼性分析は、測定ツール（アンケート、テスト、観察スケールなど）の信頼性、つまり、測定ツールが異なる状況下でどの程度同様の結果を生成するかを評価するために使用される統計的手法です。信頼性分析は、測定ツールの安定性と一貫性を判断し、測定結果の正確性と信頼性を確保することを目的としています。

信頼性分析では、一般的に使用される統計指標には次のものがあります。

• 内部一貫性信頼性:測定ツール内の指標間の一貫性を評価します。一般的に使用される統計指標には、クロンバックのアルファ係数やクーダー・リチャードソン係数などがあります。
• 再テスト信頼性:異なる時間または異なる条件下での同じ測定ツールの測定結果の一貫性を評価します。通常は相関係数 (ピアソン相関係数やスピアマン相関係数など) を使用して測定されます。
• 観察者間信頼性:同じオブジェクトを評価する際の異なる観察者または評価者の一貫性を評価するために使用されます。一般的に使用される統計指標には、カッパ係数とクラス内相関係数 (ICC) が含まれます。

信頼性分析の結果は、研究者が測定ツールの信頼性と安定性を判断するのに役立ち、それによって研究結果を効果的に評価および解釈することができます。

空間データ分析の応用分野は、都市計画、環境科学、農業、疫学、天文学など、非常に広範囲にわたります。これらの分析は、地理的現象を理解するのに役立つだけでなく、地理情報の管理と利用に対する科学的サポートも提供します。

因子分析は、観測された変数間の根本的な構造または潜在的な因子を分析するために使用される統計的手法です。複数の観測変数間の共通点を特定し、それらをより少数の潜在因子にまとめ、これらの因子と元の変数との関係を調査することを目的としています。因子分析は、データの次元削減、変数のスクリーニング、尺度や測定ツールの構築、潜在構造の発見などの分野でよく使用されます。

因子分析には主に次の手順が含まれます。

• 要因の抽出:統計的手法を使用してデータから潜在的な共通要因を抽出します。一般的に使用される抽出方法には、主成分分析 (PCA)、最大尤度推定、最小残差法などがあります。
• 回転因子:抽出された因子は、因子構造を解釈しやすくするために回転されます。一般的な回転方法には、直交回転 (バリマックス回転など) と斜交回転 (プロマックス回転など) があります。
• 因子の解釈:各因子が何を表しているかを説明し、それらを元の変数に関連付けて、基礎となる構造を理解します。
• 因子スコアの計算:因子負荷に基づいて各因子の各観測サンプルのスコアを計算し、さらに分析します。

因子分析は、心理学、教育、市場調査、医学研究など、多くの分野に適用できます。変数間の潜在的な関係を調査したり、潜在変数モデルを構築したり、データ構造を簡素化したりするために使用できます。

主成分分析 (PCA) は、元のデータの情報を可能な限り保持しながら、高次元データを低次元データに変換することを目的とした、一般的に使用される多変量データ次元削減手法です。データ内の主成分を見つけ、そのデータを新しい座標系に投影することで、データの次元削減を実現します。

主成分分析の主な手順は次のとおりです。

• データの標準化:スケールの違いによる主成分の不正確さを回避するために、各変数が同じスケールを持つように元のデータを標準化します。
• 共分散行列を計算する:標準化された変数間の共分散行列を計算します。これは、変数間の線形関係を反映します。
• 固有値分解：共分散行列に対して固有値分解を実行し、固有値と対応する固有ベクトルを取得します。固有ベクトルは主成分の方向であり、固有値は対応する主成分の方向におけるデータの分散を表します。
• 主成分を選択:固有値のサイズに基づいて保持する主成分の数を選択します。通常、データの分散情報のほとんどを保持するために、より大きな固有値を持つ最初のいくつかの主成分が選択されます。
• 主成分スコアを計算します。元のデータを選択した主成分に投影し、次元削減後のデータとして主成分上の各サンプルのスコアを取得します。

主成分分析は、データの視覚化、特徴の抽出、データ圧縮、共線性の除去などのタスクに使用できます。金融、生物学、医学、社会科学など、多くの分野で広く使用されています。

決定木分析は、分類または回帰モデルの構築に使用されるツリー構造の機械学習アルゴリズムです。決定木では、各内部ノードは機能/属性を表し、各ブランチはその機能の可能な値を表し、各リーフノードはクラス ラベルまたは数値出力を表します。

決定木分析の主な手順は次のとおりです。

• 特徴選択:可能なすべての特徴から最適な特徴を選択し、データセットを異なるサブセットに分割します。一般的に使用される特徴選択方法には、情報ゲイン、ジニ指数などがあります。
• ツリー構築:サブセット内のデータが同じカテゴリに属する​​か、事前定義された停止条件に達するまで、データセットをサブセットに再帰的に分割します。構築プロセスでは、最適な機能を選択し、停止基準が満たされるまで各ノードで分割してノードを作成します。
• 剪定:過剰適合を防ぐために、生成された決定木を剪定して不要なノードとブランチを削除し、モデルの一般化能力を向上させることができます。
• 予測:生成された決定木を使用して、新しいサンプルの分類または回帰予測を行います。サンプルの特性値に応じて、ツリーの枝に沿って段階的に下に移動し、リーフノードに到達し、リーフノードが属するカテゴリまたは値を予測結果として取得します。

決定木分析は理解しやすく、解釈性が高く、分類や回帰の問題を処理でき、データの準備が少なくて済みます。金融、医療、産業などの分野におけるリスク評価、病気の診断、製品の推奨などのタスクに広く使用されています。

ROC (受信者動作特性) 分析は、分類モデルのパフォーマンスを評価するために使用される方法です。 ROC 曲線を描くことで、分類器の真陽性率 (感度とも呼ばれる) と偽陽性率 (偽陽性率) の関係を示します。 ROC 曲線の横軸は偽陽性率 (FPR) であり、縦軸は真陽性率 (TPR) です。異なるしきい値で描かれた曲線は、さまざまな条件下での分類器のパフォーマンスを理解するのに役立ちます。

ROC 曲線では、真陽性率はできるだけ高く、偽陽性率はできるだけ低くすることが望まれます。したがって、ROC 曲線が左上隅 (0,1) に近いほど、分類器のパフォーマンスは向上します。対角線（45°の直線）はランダム推測のパフォーマンスレベルを表します。

ROC 曲線を描くことに加えて、AUC (ROC 曲線の下の領域) インジケーターを使用して分類器のパフォーマンスを測定することもできます。 AUC 値は ROC 曲線の下の領域を表し、通常は 0 から 1 の間です。値が 1 に近いほど分類器のパフォーマンスが優れていることを示し、値が 0.5 に近いほどパフォーマンスが悪いことを示します (ランダムな推測と変わりません)。

ROC 分析は、さまざまなモデルのパフォーマンスを比較したり、最適な分類子を選択したり、モデルのしきい値を最適化したりするためによく使用されます。医療診断、信用スコアリング、広告クリック予測などの分野で幅広い用途があります。

判別分析は、2 つ以上の既知のグループ間の違いを区別または分類することを目的とした統計分析手法です。その主な目的は、1 つ以上のカテゴリ変数 (応答変数または従属変数とも呼ばれる) を使用して複数の変数 (予測変数とも呼ばれる) を分析することによってそれらの変数間の関係を決定し、これらの関係に基づいて分類または予測を行うことです。

判別分析は次のような状況でよく使用されます。

• データには、1 つ以上の連続変数と 1 つの離散カテゴリ変数が含まれます。
• 既知の変数を使用して未知の分類ラベルを予測します。
• 2 つ以上のグループを区別し、それらのグループを最もよく区別する変数を決定します。

判別分析の主な目的は、異なるグループ間の違いを最もよく区別できる関数の 1 つ以上の線形結合を見つけることです。実際には、判別分析では通常、新しい観測値を分類してどのグループに属するかを判断するために使用できる判別関数が生成されます。

判別分析には、線形判別分析 (LDA)、二次判別分析 (QDA)、その他のバリエーションなど、いくつかの異なる種類があります。これらの方法の選択は、データの性質、仮定が満たされる程度、および分析の具体的な目的によって異なります。

分割表分析は、2 つ以上のカテゴリ変数間の関係を調査するために使用される統計手法です。これは、分割表またはクロス集計と呼ばれる 2 次元の表にデータを整理します。この表では、行が 1 つのカテゴリ変数のレベルを表し、列が別のカテゴリ変数のレベルを表します。分割表の各セルは、2 つのカテゴリ変数の特定のレベルの組み合わせにおける頻度またはパーセンテージを表します。

分割表分析の主な目的は、2 つ以上のカテゴリ変数間の相関関係または関連性を調査して記述することです。次のような質問に答えるのに役立ちます:

• 2 つのカテゴリ変数の間に関連性または相関関係はありますか?
• 異なるカテゴリ変数のレベルは互いにどのように関連していますか?
• あるカテゴリ変数のレベルは、別のカテゴリ変数のレベルにどのように影響しますか?

分割表分析では、2 つのカテゴリ変数間に有意な関連性があるかどうかをテストするために使用されるカイ 2 乗検定などの統計手法が一般的に使用されます。残差分析は、分割表の各セルの観測頻度と期待頻度の差の度合いを判断するために使用されます。分割表における効果サイズ指標（Cramer の V など）は、2 つのカテゴリ変数間の関連の強さを表すために使用されます。

分割表分析は、社会科学、医学、市場調査などの分野でよく使用され、研究者がさまざまなカテゴリ変数間の関係を理解し​​て説明できるようにすることで、より深いデータ解釈と意思決定を可能にします。

対応分析は、カテゴリデータ間の関係性を調査するために使用される多変量統計手法です。これは主に、2 つ以上のカテゴリ変数間の頻度分布または相互相関を分析するために使用されます。対応分析の主な目的は、カテゴリ変数間の関係を 2 次元プロット上に表示し、視覚化と解釈を容易にすることです。

コレスポンデンス分析の一般的な手順は次のとおりです。

• 頻度表を作成する:まず、研究対象または問題に基づいて頻度表を作成し、さまざまなカテゴリ変数の頻度または割合を記録します。
• 期待頻度を計算する:頻度表に基づいて期待頻度、つまりカテゴリ変数が互いに独立しているという仮定の下での各セルの期待頻度を計算します。
• 残差を計算する:観測された頻度と予想される頻度を比較し、残差を計算して、観測された頻度と予想される頻度の間の偏差を測定します。
• 対応分析を実行する:残差の特異値分解などの数学的手法を使用して、多次元データを低次元空間にマッピングし、カテゴリ変数間の関係を取得します。

対応分析の結果は通常、対応プロットの形式で提示されます。対応プロットでは、異なるカテゴリ変数のレベルまたはカテゴリが 2 次元平面上の点で表され、点の位置と相対位置は点間の関係を反映します。

対応分析は、市場調査、社会科学調査、生態学、生物統計学などの分野で広く使用されています。これは、研究者が変数間の関連性を発見し、データ内のパターンと構造を識別し、その後の分析と解釈に役立つ参考資料を提供するのに役立ちます。

上記の 17 種類のデータ分析手法の詳細な説明から、各手法がデータを解釈し、洞察を明らかにするための強力なツールであることがわかります。実際のアプリケーションでは、企業はこれらの分析方法を効率的に実行し、分析結果を実行可能な戦略に変換するための統合プラットフォームを必要とすることがよくあります。

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