データ分析の手法についてどんなものがあるのか気になりませんか？
今回はたくさんあるデータ分析の手法について特にビジネスの現場でよく使われる
手法について事例を交えながらご紹介します。
データ分析の手法
クロス集計(ピボットテーブル)
まずは一番簡単で基本的な、集計方法です、項目を二つ以上掛け合わせて集計する手法です。
性別、年齢などのカテゴリデータがあればエクセルのピボットテーブル機能がありますのでそちらを利用しましょう。
データの内容に合わせてそれぞれ指標とディメンションを決めて集計します。
下記の出力はkaggleのTitanic データセットで、性別ごとの生存者数です。
可視化
こちらも基本的な方法で、分析手法とまでは言わないかもしれませんが
よく使います。売上、客数、在庫数、販売数など
クロス集計では不十分、傾向がわかりづらいため、グラフで可視化して感覚を掴みます。
ABC分析
店舗の在庫状況の把握をして商品の入れ替えを行ったり、売れ筋、死に筋商品を見極めるのに利用します。パレート分析に類似している分析手法です。
Eコマースサイトのデータを利用した分析例はこちらを参照してください。
アソシエーション分析
商品Aと商品Bの関係について分析する方法です。商品Aが購入されるときに商品Bも一緒に購入されるなど関連性を把握することで、セット販売や、セール、レコメンドなど
施策に利用します。
実際の動きはこちらの記事を参考にしてください。
デシル分析
顧客を購買金額順にソートして、10段階に分類する手法。
1000人のデータであれば、100ずつに分割して、累積購入金額比率を算出する。
全体の何割の顧客で売上の何割を占めるのかを把握する。
2:8の法則、パレートの法則が当てはまっているのか確認する。
RFM分析
顧客が最後にいつきたかRecency、購買頻度Frequency、購買金額Monetaryをそれぞれ5ランクに分けて新規顧客、リピーター、優良顧客に分類する手法。ダイレクトマーケティングに利用できる。
まとめ
ビジネスの現場で利用されるデータ分析手法についてまとめてご紹介させていただきました。どれも現場でよく利用される手法ですのでぜひ活用して見ましょう。
・クロス集計
⇨ エクセルでできる基本的な手法。カテゴリデータを用いて、指標、ディメンションの二つ以上を掛け合わせて表にする。
・可視化
⇨エクセルでできる基本的な手法。集計データをグラフにプロットし、可視化することによって直感的に把握できるようにする。
・ABC分析
商品や在庫を、ABCの3グループに分類し、売れ筋商品、死に筋商品を把握する分析手法のこと。
・アソシエーション分析
商品Aと商品Bの関連性を把握するための分析手法、レコメンデーション機能や
クロスセル施策に利用される。
・デシル分析
顧客を購買金額順にソートして、10段階に分類する手法。
・RFM分析
顧客の来店頻度、購買金額、購買回数をそれぞれ5ランクに分けて新規顧客、リピーター、優良顧客に分類する手法。ダイレクトマーケティングに利用できる。
以上、6手法のご紹介でした。
