統計分析について知識を得て、その手法を活かすことができるようになると、ビジネスに関わるさまざまなデータ分析をより幅広く、深く行えるようになります。 統計分析とはどのようなものなのか、知っておきたい分析手法やよく使われるグラフのほか、Tableau による統計分析についても解説します。
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統計分析でデータの性質や規則性がわかる
統計分析とは、統計学で使用される理論にもとづいてデータを仮説・検証することです。言い換えれば、統計学の分析フレームワークにあてはめてデータを処理し、データの性質や規則性を明らかにする作業を意味します。 そもそも統計学とは、応用数学の手法を用いて多種多様なデータから数値上の性質、規則性または不規則性を見いだす学問です。その統計学の理論を用いて行う統計方法は、大きく「記述統計」と「推測統計」に分けられます。
記述統計
記述統計は記述統計学とも呼ばれ、収集したデータの特徴を把握して要約することです。データ集計の平均値や中央値を求めたり、データをグラフや表にして特徴を抽出したりすることも記述統計に分類されます。
推測統計
推測統計は、限られた標本から調査したい対象である母集団全体の特徴を推測し、その推測が正しいかどうかを検定することです。推測統計学や推計学とも呼ばれます。
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統計分析の分析手法
統計分析は、ビジネスのさまざまなシーンで活用されています。ビジネスで得たデータを統計分析にもとづく手法で分析して 2 つのデータの相関関係を明らかにする、あるいはシミュレーションをするといった使い方が多いでしょう。 ここでは、知っておきたい統計分析の 4 つの分析手法を紹介します。
相関分析
相関分析は、2 組のデータの関係性を計算し、数値化して表す分析手法です。例えば、気温とビールの売れ行きに関係があるかを調べたい、あるいは顧客の属性をもとに客層を知りたいといったときに利用できます。
回帰分析
回帰分析とは、結果を示す数値である「目的変数」と、要因となる「説明変数」の関係を明らかにする手法です。2 組のデータ群の関係を明らかにする場合は、単回帰分析とも呼びます。 回帰分析は原因と結果の関係を探るものなので、商品の売上予測やスタッフの売上シミュレーション、売れている商品の要因分析などをするときに用いられます。
t 検定
t 検定は、2 つの異なるデータ群の平均に、本当に違いがあるかどうか（有意な差があるかどうか）を調べるための分析手法です。 例えば、2 つのチームの業績の違いや、2 つの地域での販売数の違いなど、2 組のグループの差について詳しく検証したい場合に用いられます。2 組の平均値に差があったときに、その平均値は統計学的に意味のある差なのか、誤差の範囲内なのかを検証したいようなシーンで利用することができます。
分散分析
分散分析は、3 つ以上の異なるデータ群の平均に違いがあるかどうかを比較するための分析手法です。例えば、商品や地域ごとの売上金額を比較して、売上に違いがあるのかを厳密に知りたいときなどに利用します。
分散分析では、データのばらつきが実験による誤差なのか、原因となる因子によるものなのか、どちらによってより大きく生じているかを検定。そして、因子によるばらつきのほうが大きければ、「母集団の平均に差がある＝データ群の平均に違いがある」と判定するのです。
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Tableau 無料トライアルをダウンロード統計分析でよく使われるグラフ・図
統計分析では、データの分布やばらつきを視覚的に把握・理解するためのグラフや図がよく用いられます。これらも、ビジネスに関わるさまざまなデータを比較検証するときに利用することが可能です。 ここでは、統計分析でよく使われるグラフや図の中から、ヒストグラムと箱ひげ図の 2 つをご紹介します。
ヒストグラム
ヒストグラムは、量的データの度数分布をグラフで表したもので、柱状グラフとも呼びます。よくある棒グラフのようにも見えますが、棒グラフが一つひとつのデータ（棒）を比較するために使われるのに対し、ヒストグラムはすべての棒を集め、集合体として 1 つのデータ（度数分布）を表します。数字で表した度数分布表をグラフに変換することで、データのばらつきを視覚的にわかりやすく表現しているのです。
ヒストグラムでは、横軸の数値を「階級」と呼び、データを区切った区間を記入します。一方、縦軸の数値は「度数」と呼び、各区間に含まれるデータの数量を記入します。 例えば、国語のテストの結果を示すデータを使ってヒストグラムを作成するなら、横軸に得点、縦軸に人数を設定します。その結果、できたヒストグラムからは、どれくらいの得点を取った生徒がどのような状態で分布しているかを読み取れます。
ヒストグラムを見るときは、「左右の幅が細ければばらつきが少ない」「左右のどちらかに急勾配があればそちら側に何らかの問題がある」など、見方のポイントがあります。 会社経営の現状を把握したいときなどにも役に立ち、さまざまなデータを可視化することでネクストアクションのための示唆を得ることが可能です。
ヒストグラムの例
箱ひげ図
箱ひげ図も、データのばらつきを把握するための図です。長方形の「箱」と、直線で表される「ひげ」で構成されます。
ひげの上側の末端は「最大値」、下側の末端は「最小値」です。最小値と最大値のあいだは、4 つの区間に区切られていて、それぞれの区間に全体の 25％のデータが収まっています。4 つの区間とは、「第 1 四分位数」「中央値（第 2 四分位数）」「第 3 四分位数」です。また、「平均値」と「外れ値」も表すことができます。外れ値は、ほかの値から大きく外れたノイズのような値のことです。
箱ひげ図は、複数のデータを並べて、ばらつき具合を比較するときに便利です。どのデータのばらつきが最も大きいのかがひと目でわかるため、ヒストグラムと並んでデータ分析に便利な図として利用されています。
箱ひげ図の例
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Tableau＋統計分析でデータを読み解く
今回ご紹介した相関分析、回帰分析、t 検定、分散分析などの手法は、いずれも Tableau を使って分析し、わかりやすく表示することができます。ヒストグラムや箱ひげ図も作成可能です。
例えば、Tableau ではデータソースに接続し、わずかな操作をするだけでヒストグラムを表示することができます。表示されたヒストグラムに対して、個数や割合といった度数を容易に変更することができるほか、グラフに内訳表示や比較表示を加えたり、平均値を把握するためのリファレンスラインを入れたりすることも可能です。自分の知りたかった分析結果表示を、インスピレーションに合わせて作成することができます。
Tableau によるヒストグラムの作成例
BI プラットフォームである Tableau には、さまざまな統計分析の手法や指標を利用するための機能を豊富にご用意しています。統計分析に関して概要を知るための知識を学べば、専門家でなくてもデータからさまざまな分析結果を導き出すことができるのです。
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データ分析の核となる統計分析
統計分析は、今やビジネスのさまざまな場面で活用されています。オンラインで得られるデータを使ってマーケティング分析や顧客分析を行う際も、データ分析の基礎となる統計分析の手法を自在に使いこなせるかどうかで、「わかること」「知りうること」に、大きな違いが生じます。 統計分析を身近なものにしてくれる Tableau は、その違いを作り出すための強力な武器となるでしょう。
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