【データ分析まるわかり】やり方・代表的な分析手法・ツール・成功のポイントを徹底解説！

複数の変数を、少数の「主成分」と呼ばれる代表的な指標にまとめることで、データをシンプルにする手法です。

例えるなら、テストの「国語・数学・英語」の点数を「総合的な学力」という1つの軸で表すようなイメージです。

複雑なデータの中から重要な特徴だけを抽出することで、データ全体の傾向を掴みやすくなります。

データの可視化（グラフ化）や特徴把握の際によく活用されます。

複数の変数に共通して影響を与えている「目に見えない要因（因子）」を抽出する手法です。

一見バラバラに見えるデータでも、「実は同じ理由で評価されている」という背景を明らかにできます。

主成分分析と似ていますが、データの要約よりも「意味のある共通因子」を発見することに重点を置きます。

顧客満足度調査や心理分析において、「価格志向」「ブランド志向」のように、表には現れにくい隠れたニーズや価値観の把握に活用されます。

複数の項目を組み合わせて集計し、データ同士の関係性を可視化する手法です。

例えば「年代×購買有無」「性別×商品カテゴリ」のように、2つ以上の視点から分析することで、属性ごとの傾向や違いを把握できます。

シンプルながら非常に汎用性が高く、データ分析の初期段階でよく用いられる基本的な手法です。

「どの商品とどの商品が一緒に購入されやすいか」など、商品やデータの中から「一緒に選ばれやすい組み合わせ」を見つける手法です。

POSデータなどを活用し、「パンを買う人は牛乳も一緒に買いやすい」といった購買パターンを明らかにします。

クロスセル（追加購入の促進）やレコメンド（おすすめ）機能、売り場のレイアウト設計などに活用され、売上向上に直結しやすい分析手法です。

2つの数値データの関係性の強さを、相関係数によって定量的に評価する手法です。

相関係数は-1～1の範囲を取り、1に近いほど強い正の相関（一方が増えるともう一方も増える）、-1に近いほど負の相関（一方が増えるともう一方は減る）を示します。

例えば、「広告費と売上」「気温と売上」など、2つのデータの関係性を把握する際に用いられます。

ただし、相関があっても因果関係があるとは限らない点には注意が必要です。

アンケート調査などのクロス集計表をもとに、データ同士の関係性を二次元の散布図上にマッピングして可視化する手法です。

例えば、「ブランド／顧客属性」や「商品／評価項目」を位置関係として可視化することで、どの組み合わせにおいて関係性が強いかを直感的に把握できます。

数値の一覧では分かりにくい傾向も、マップ上の距離や配置を見ることで理解しやすくなり、ブランドのポジショニング分析や顧客イメージの把握などに活用されます。

テキストデータの中で、「どの単語が一緒に使われやすいか」を分析する手法です。

SNS分析やアンケートの自由記述分析などでよく活用されます。

例えば、レビューやSNS投稿を分析すると「使いやすい／デザインが良い」という言葉がよく一緒に出てくる、といった傾向を把握できます。

単語同士の組み合わせを分析することで、顧客の関心や潜在ニーズの理解に役立ちます。

類似するデータ同士を自動的にまとめ、集団（クラスター）としてグループ分けする手法です。

あらかじめ分類基準を設定する必要はなく、データの特徴に基づいて「自然なグループ」が形成されるため、データに潜む見えにくい傾向や共通点を自動的に見つけ出せます。

主に顧客セグメンテーションや市場分析に活用され、グループごとに最適な施策を検討できます。

共通の属性や行動傾向に応じて、顧客をさまざまなグループ（セグメント）に分類する方法です。

「地理（地域・気候など）」「人口（年齢・性別・職業など）」「心理（価値観・趣味など）」「行動（購買頻度・購入経路など）」の主に4つの基準で分類します。

ターゲット選定や戦略設計において基盤となる考え方です。

あらかじめ定義されたグループに対して、新しいデータがどのグループに当てはまるかを判断する手法です。

例えば、過去のデータをもとに「優良顧客／一般顧客」や「合格／不合格」といった基準を学習し、新しいデータがどのグループに属するかを予測します。

品質チェックや顧客のランク分けなど、「どの分類に当てはまるか」を判断したい場面でよく活用されます。

顧客を購買金額の多い順に並べ、上位から順に10グループに分けて分析する手法です。

どのグループが売上にどれだけ貢献しているかを把握することで、「売上の大部分はどの顧客層が支えているのか」を明確にできます。

優良顧客の特定や、どの層に重点的にアプローチすべきかといったマーケティング施策の最適化に活用されます。

顧客を「最終購入日（Recency）」「購入頻度（Frequency）」「購入金額（Monetary）」という3つの視点で評価する手法です。

顧客のロイヤルティを可視化でき、優良顧客の維持や休眠顧客の掘り起こしなどに役立ちます。

ある結果（目的変数）に対して、どの要因（説明変数）がどれぐらい影響を与えているかを分析する手法です。

例えば、「売上」がどの程度「広告費」や「気温」などの影響を受けているかを数値で把握できます。

1つの要因で分析する場合を単回帰分析、複数の要因を組み合わせて分析する場合を重回帰分析と呼びます。

ある事象が「起こる／起こらない（0 or 1）」という2値になる場合に、その発生確率を予測する手法です。

顧客の購買有無や離脱予測、Web広告のクリック予測などによく用いられます。

例えば、「サービスを解約しそうな顧客」の特徴を事前に把握し、適切な対策を講じることで、実際の離脱を防ぐといった活用が可能です。

条件分岐を繰り返しながらデータを分類・予測する手法です。

「もし○○なら→次は△△を判定」といった形で分岐を重ねていき、結果は木のようなツリー構造で表現される点が特徴です。

そのため、どの条件が結果に影響しているのかが視覚的に分かりやすく、要因の組み合わせや重要度を把握するのに適しています。

商品やサービスを構成する要素（価格・機能・ブランドなど）が、それぞれ顧客の購買行動にどの程度影響を与えるかを分析する手法です。

複数の組み合わせパターンを提示し、「どれを選ぶか」という結果をもとに、ユーザーが何の要素を重視しているのかを可視化できます。

「価格が安い方がよいのか」「多少高くても機能が充実している方がよいのか」といった優先順位を把握できるため、商品設計や価格設定の最適化に役立ちます。

顧客が「どのくらいの価格なら納得して購入するか」を把握し、最適な価格帯を導き出すための手法です。

価格に関する4つの質問（安すぎる／安い／高い／高すぎる）へのアンケート結果をもとに分析を行います。

顧客の心理的な「適正価格」を可視化でき、新製品の価格設定や既存商品の価格見直しに役立ちます。

時間の経過とともに変化するデータを分析し、「どのような流れやパターンがあるか」を把握する手法です。

データを「長期的な傾向（トレンド）」「季節ごとの変動（季節性）」「予測不能な変動（ノイズ）」に分けて捉えることで、変化の特徴を整理します。

例えば、売上データから「全体的に伸びているのか」「特定の時期に増減があるのか」といった動きを把握でき、将来の売上や需要の予測に役立ちます。

過去のデータの値をもとに、現在の値を予測する手法です。

「直近の値は過去の値の影響を受けている」という考え方に基づいており、過去のデータパターンから現在や将来の値を推測します。

例えば、直近数日間の売上データを参考にして、今日や明日の売上を見積もるようなイメージです。

時系列分析の中でも基本的な手法の1つで、需要予測や売上予測などに広く活用されます。

データが少ない状況でも将来の傾向を予測できる手法です。

通常の分析では十分なデータ量が必要ですが、グレイモデル分析は限られた情報からでもパターンを見つけ、今後の動きを推測できる点が特徴です。

新規事業や不確実性が高い領域など、過去データが十分に揃っていない場面でも、わずかな実績データをもとに売上や需要の見通しを立てることができます。

データを重要度の高い順に並べ、「高（A）・中（B）・低（C）」の3つに分類する手法です。

一般的に、全体の結果の大部分（約80%）は一部の要素（約20%）によって生み出されると言われており（パレートの法則）、ABC分析ではこの考え方をもとに重要な対象を特定します。

例えば、売上の約8割を占める上位2割の商品をAランクとして重点的に管理・販促することで、在庫管理や商品戦略の最適化、利益の最大化が期待できます。

「重要度×満足度」などの2軸でデータを整理し、全体をマップ上に配置して可視化する手法です。

各データを位置関係で捉えることで、「重要なのに満足度が低い＝優先的に改善すべき領域」など、取り組むべきポイントを直感的に把握できます。

どの課題から手を付けるべきか整理できるため、施策の優先順位付けに役立ちます。

2つのグループ間の平均値に「統計的に意味のある差（有意差）」があるかを判断する手法です。

例えば、「施策の前後で売上が変化したか」や「AパターンとBパターンで成果に差があるか」といった比較に用いられます。

A/Bテストの結果検証など、施策の効果を判断する場面で幅広く活用されます。

3つ以上のグループ間で平均値に有意差があるかを検証する手法です。

t検定が2グループでの比較に使われるのに対し、分散分析は3つ以上の複数グループを同時に比較できる点が特徴です。

例えば、「複数の広告パターンの中でどれが効果的か」や「地域ごとの売上にどれほど差があるか」といった場面で活用されます。

カテゴリデータ（質的データ）同士に関連性があるかどうかを確認するための手法です。

例えば、「性別によって購買の有無に違いがあるか」など、数値ではなく分類データ同士の関係性を分析する際に用いられます。

クロス集計と組み合わせて活用されることが多く、見た目だけでは判断しにくいデータの偏りや関連性を客観的に判断するのに役立ちます。