「データ分析が大切」とはよく聞くものの、
「データ分析って何から手をつければいいの？」
「データはあるけど活用方法がわからない」
と、悩む方も多いのではないでしょうか。
データ分析で行き詰まる原因の多くは、分析する目的の不明確さとデータの準備不足にあります。
この記事ではさらに詳しく、
- データ分析がうまくいかない主な原因
- 困ったときに頼れるプロの活用法
- すぐに実践できる分析の始め方
についてお伝えしていきます。
この記事を読めば、データ分析ができない原因が明確になり、スムーズにデータ分析が進められるようになるでしょう。
ぜひ参考にしてみてください。
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データ分析ができない5つの原因
データ分析に苦手意識を持つ人には、以下の5つのような共通した「つまずきポイント」があります。
- 【原因1】分析の目的がはっきりしていない
- 【原因2】データの整理ができていない
- 【原因3】必要なデータが不足している
- 【原因4】ツールの操作がわからず、途中でつまずく
- 【原因5】スキル不足や数字への苦手意識がある
順に紹介していくので、自分に当てはまるものがないか確認してみましょう。
【原因1】分析の目的がはっきりしていない
「データを分析して何を知りたいのか」「分析結果を何に活かしたいのか」が明確でないと、必要なデータや分析手法も決まりません。
「売上が落ちた原因を知りたい」「新規顧客の傾向を知りたい」といった目的が明確になれば、必要なデータや分析の方向性も自然と見えてきます。
まずは「何のために分析したいのか」をはっきりさせることが、迷わずデータ分析を進めるためのヒントになります。
【原因2】データの整理ができていない
分析には「使えるデータ」が必要です。
部署ごとにデータの管理方法が違っていたり、同じデータ項目でも表記がバラついていると、整理に時間がかかって肝心の分析にたどり着けないこともあります。
例えば、「男性」「男」「M」といったようにデータ記録の仕方が統一されていない場合は、表記をそろえる作業がまず必要になります。
また、「データが多すぎて、どれを見ればいいのかわからない」と悩むケースも多くあります。
必要な情報だけに絞って整理しないと、かえって分析のハードルが上がってしまいます。
まずは、どんなデータが・どこに・どの形式で存在するかを把握して、分析に使えるようにデータを整えていきましょう。
【原因3】必要なデータが不足している
分析するために必要なデータをそもそも記録していなかったり、システムの都合で簡単にデータを取得できない場合もあります。
そのような場合は、既にあるデータで代用できるものがないかを探したり、新たに記録を取ることから始めるのも1つの方法です。
完璧なデータを最初から求めすぎず、「まずは今あるデータでできることから試す」姿勢を大切にしましょう。
【原因4】ツールの操作がわからず、途中でつまずく
ツールの使い方に不安があると、それだけで分析作業が進まなくなってしまいます。
最初のステップとして、ExcelやGoogleスプレッドシートなど、身近で基本的なツールから始めるのがおすすめです。
高度な分析スキルが必要な場面もありますが、最初はデータ分析の一連の流れやツールの操作に慣れることを目標に、できる範囲で取り組むのがよいでしょう。
【原因5】スキル不足や数字への苦手意識がある
「数字に自信がない」「分析は専門職がやるもの」という思い込みが、行動を止めてしまう原因にもなり得ます。
先ほど【原因4】でも触れたように、高度な統計知識やプログラミングスキルが求められる場面もありますが、最初からすべてを完璧に理解する必要はありません。
「グラフにしてみる」「平均値を出してみる」といった簡単なことから始めれば、自然とデータ分析への理解が深まっていきます。
ここまで解説してきたように、分析がうまくいかない背景には、スキルの問題だけでなく考え方やデータの扱い方に原因があるケースが多くあります。
そもそもなぜデータ分析が必要なのか
データ分析を活用すれば、業務の改善や施策の質が高まります。
「Aという商品をもっと売りたい」「サイトの流入を増やしたい」という悩みを解決することができ、感覚や勘だけでは見逃しやすい業務の課題やチャンスも、数字で客観的に把握できるからです。
また、データ分析を行い自社の現状を明らかにし、その結果を基に具体的なアクションへ落とし込むことで、売上や利益の向上にもつなげられます。
この章では、データ分析がもたらす価値やメリットを紹介していきます。
分析することで業務改善や課題発見につながる
感覚や経験だけでは見落としがちな課題も、データ分析を通じて客観的な数字で明確に把握できるようになります。
例えば、販売データを分析すれば、どの商品がよく売れているか・いつ売れているか・どの地域で売れているかといった傾向が見えてきます。
こうした情報を基に在庫管理を見直したり、ターゲットに合わせたマーケティング施策を打つことで、より具体的で実行しやすい改善アクションにつなげられます。
また、数字による裏付けがあることで、社内での意思決定もしやすくなり、無駄な作業やコストの削減にもつながります。
分析結果が売上アップや顧客理解に役立つ
データ分析は、売上の向上や顧客満足度の改善に大きく役立ちます。
例えば、顧客の購買パターンを分析すれば、「この人にはこの商品がおすすめ」「このタイミングでキャンペーンを打てば効果が高い」といった戦略を立てやすくなります。
さらに、分析結果を基に行動を起こすことで、その結果を数字で確認しやすくなり、「計画→実行→評価→改善」というPDCAサイクルがスムーズに回り、継続的な成果にもつながっていきます。
データ分析ができない場合は外注することも検討すべき
データ分析に自信がなかったり、社内に十分なリソースやスキルがない場合は、プロへの外注も有効な選択肢です。
外部の専門家や会社に依頼すれば、分析の目的設定から結果の活用まで一貫して支援してもらえます。
早めに外注を検討することで、効率的に成果を出し、企業の成長を加速させられるでしょう。
かっこの支援実績
当サイトを運営しているかっこ株式会社の『かっこのデータサイエンス』では、多数の企業のデータ分析をサポートし、具体的な成果をあげています。
◆株式会社NEWSY様の事例
メディアサイト『しらべぇ』を運営する株式会社NEWSY様は、記事タイトルの効果を可視化し、より読まれやすい表現の傾向を見極めたいと考えていました。
かっこのデータサイエンティストが伴走し、タイトル表現ごとのクリック率やPV傾向を丁寧に分析。
その結果、どんな表現が読者に響きやすいのかがわかり、より効果的なタイトルづくりに活かすことができました。
数字を根拠にした分析結果が、読者ニーズに沿ったコンテンツ設計につながった事例です。
◆株式会社デザインフィル様の事例
文房具などの製造・販売を手がける株式会社デザインフィル様は、ベテラン社員の経験に頼っていた需要予測の精度向上を課題にしていました。
かっこのデータサイエンティストが、販売実績データやトレンド情報を分析。
現場の声を取り入れながら、欠品リスクの高い商品を事前に特定できる仕組みを構築した結果、欠品や過剰在庫のリスクが抑えられ、在庫管理の効率化にもつながりました。
経験に基づく判断をデータで補完することで、より納得感のある意思決定を可能にした事例です。
データ分析や活用でお困りの方は、ぜひ『かっこのデータサイエンス』までお気軽にご相談ください。
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誰でも今すぐに分析を始める方法
データ分析はプロに任せるのが効率的ですが、以下のような手順で自分でも分析にチャレンジしてみるのもおすすめです。
- 【ステップ1】データが集まっているか確認する
- 【ステップ2】そのデータからどんな分析ができるか確認する
- 【ステップ3】分析するメリットを確認する
- 【ステップ4】実際にデータを分析する
- 【ステップ5】分析結果をアウトプットする
この章では、初心者の方でも取り組みやすいデータ分析のステップを紹介していきます。
【ステップ1】データが集まっているか確認する
分析に使うデータが手元にあるか、まずはしっかり確認しましょう。
そのうえで重要なのが、「データの定義」を明確にすることです。
例えば、「売上データ」と言っても、どの期間・どの店舗・どの商品の売上なのかが曖昧なままだと、正しい分析はできません。
使おうとしているデータが、どんな条件・範囲で集計されたものかを把握しておきましょう。
また、必要なデータがまだ集まっていない場合は、どのように収集できるかを考えることも大切です。
社内のシステムからデータを抽出する・顧客アンケートを実施する・外部の公開データを利用するなど、方法はさまざまです。
もし集めたデータがあまりに多すぎて整理できていない場合は、分析の目的に沿った必要なデータだけを絞り込むことから始めましょう。
【ステップ2】そのデータからどんな分析ができるか確認する
分析に必要なデータが過不足なく手元にそろったら、それを使ってどんな分析ができるのかを整理してみましょう。
「このデータから何が読み取れるか」「どのような視点で見ると課題や改善点が見つかるか」を意識して分析に取り組むことが重要です。
例えば、売上データであれば、時間帯ごとの売上推移・商品別の販売数・顧客層ごとの購入傾向など、いろいろな切り口で分析できます。
【ステップ3】分析するメリットを確認する
分析そのものが目的化してしまうと、何を解決したいのかが曖昧になってしまうことがあります。
「なぜその分析をするのか」「その結果をどう活かすのか」といったメリットや活用方法を常に意識するとよいでしょう。
「売れ筋商品を把握して発注を最適化したい」「離脱率の高いページを見直してコンバージョンを改善したい」といったように、分析結果をどう業務に結びつけるかを考えることで、分析の軸がぶれずに済みます。
目的とメリットが明確になると、分析の方向性がはっきりして、途中で作業が滞ることも減るでしょう。
【ステップ4】実際にデータを分析する
準備が整ったら、いよいよ分析の実行です。
いきなり高度な手法に挑戦する必要はありません。
平均値・合計値・割合などのシンプルな集計から始めたり、ヒストグラムや度数分布表でデータを可視化するだけでも、多くの気づきが得られます。
例えば、週末に売上が伸びている・特定の地域でリピート率が高いなど、数字を見て初めて気づくことはたくさんあります。
Excelなどの身近なツールでも分析可能ですので、まずは気負わず試してみましょう。
度数分布表について詳しく知りたい方は『5分で分かる度数分布表｜平均値などの求め方やエクセルでの作成手順』の記事をご参照ください。
【ステップ5】分析結果をアウトプットする
分析の成果は、頭の中に留めるだけでなく、見える形で分析結果をまとめて初めて価値を持ちます。
グラフにしてみる・チームに共有する・プレゼンに使うなど、アウトプットすることで自分の理解も深まり、他の人の意見や新たな視点を得るきっかけにもなります。
このように、視覚的にまとめた結果を見返すことで、分析の精度や方向性を振り返ることができ、次のアクションにもつながります。
「考えて終わり」ではなく、「発信して気づく」ことが、データ分析をより有意義なものにしてくれます。
データ分析は、分析結果を行動につなげてこそ意味があります。
分析結果を活かして課題解決を目指すなら、ぜひ『かっこのデータサイエンス』にご相談ください。
専門家が目的設定から活用までしっかりサポートし、効果的なデータ活用を実現します。
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Excelを使ってデータ分析をする
データ分析は難しいツールやプログラミングスキルが必要と思われがちですが、Excelだけでも十分な分析が可能です。
関数やグラフ機能を使うだけで、売上管理や顧客データから有益な気づきを得られます。
この章では、Excelで分析をする際のポイントと注意点を解説していきます。
Excelで分析できるようにデータ形式をそろえる
Excelでの分析をスムーズに進めるには、データの形式を整えることが大切です。
例えば、日付・数値・文字列が混ざっていたり、同じ内容なのに表記がバラバラだと、集計ミスの原因になります。
Excelの基本ルールでもある「1行に1つのデータ」「同じ項目ではすべての行で同じデータ形式」というルールを守れば、関数やピボットテーブルが正しく動作し、分析しやすくなります。
下の図では、1つのセルにカテゴリと商品名の複数のデータが入っている他、日付・数量・単価の表記にもバラつきがあるので、
まずは、
- カテゴリと商品名のセルを分ける
- 日付・数量・単価の表記をそろえる
このように整えてあげるとよいでしょう。
Excelでデータ分析を行う際の注意点3つ
Excelは身近で使いやすいツールですが、分析目的によってはExcelでは不向きなケースもあるので、以下の点には注意しましょう。
【注意点1】ビッグデータの分析には向いていない
Excelでは、100万行に近い大規模なデータを扱うとファイルが重くなり、動作が不安定になることもあります。
また、複雑な関数やグラフが増えると、読み込みや計算に時間がかかるため、操作にストレスを感じる場合もあります。
【注意点2】分析手法の選択肢が限られている
Excelで使える分析手法には、相関分析・回帰分析・ピボットテーブル・ヒストグラムなどがありますが、機械学習やクラスター分析などの高度な分析にはExcelは対応していません。
そのため、より複雑な分析や高精度の予測を行いたい場合は、プログラミング言語の使用や専門のデータ分析ツールへの移行が必要になるケースもあります。
【注意点3】データ更新のたびに再作業が必要になる
Excelは基本的に「手作業」が前提のツールなので、新しいデータを取り込むたびに、関数の範囲を修正したり、グラフを作り直したりといった工程が発生します。
例えば、毎月の売上分析でシートを複製・更新する作業が定例化している場合、作業効率が悪く、ミスも起こりやすくなります。
VBAやPower Queryである程度の自動化は可能ですが、導入・保守の手間を考えると別の分析ツールを併用する方が、結果として作業効率が上がることもあります。
より高度な分析ツールが必要になったら
Excelは「誰でも今すぐ始められる分析ツール」として非常に優秀ですが、扱うデータが膨大になったり、より複雑な分析を行いたい場合は、PythonやR言語などのプログラミング言語を使うのがおすすめです。
学習コストが多少かかりますが、一度使い方を身につければ、より柔軟かつ高度な分析ができるようになります。
Excelで基礎を固めてから、もう一歩進んだ分析を目指す段階で導入を考えましょう。
より本格的にデータを活用していきたい方は、分析のプロと一緒に進めることで着実に成果へとつなげられます。
下のバナーからお気軽に資料をご請求ください。
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あると便利なデータ分析に役立つスキルと知識
データ分析をスムーズに進めるために、いくつかのスキルや知識を身につけておくとより効果的です。
特に、以下の4つは実践で役立ち、成果にも直結する場面が多いです。
- プログラミングスキル
- 統計学の基礎知識
- 論理的な思考力
- 分析結果を実務に活かす活用力
順に見ていきましょう。
プログラミングスキル
プログラミングは、データの大量処理や作業の自動化に非常に役立ちます。
特に、PythonやR言語を使うことで、Excelでは難しい複雑な分析や繰り返し作業を効率的に進められます。
Pythonは、データを自動的に収集するWebスクレイピングにも強く、初心者にも比較的学びやすい言語です。
R言語は、統計解析に特化しており、グラフ作成などのデータ可視化も得意な言語です。
どちらも無料で使えるため、目的に応じて選んでみましょう。
「プログラミングって難しそう…」と感じるかもしれませんが、まずは簡単なコードを書いてみるなど、少しずつ慣れていくとよいでしょう。
統計学の基礎知識
統計学とは、データを数値やグラフで表して、特徴や傾向を見つけ出す学問です。
統計の基礎を理解することで、「分析して数字は出たけれど、これが何を意味しているのか？」という疑問を減らせます。
数字が持つ意味を理解できるようになると、効果的な対策を立てやすくなり、データ分析の結果を仕事に活かしやすくなります。
統計学の詳しい活用例については『統計学でできることとは？｜統計学の基礎から活用事例まで完全解説！』の記事をご参照ください。
論理的な思考力
データ分析では、ただ数字を見るだけでなく、「なぜこうなったのか」を筋道立てて考えることが大切です。
論理的に考える力があれば、目的に沿ってデータを選び、適切な分析方法を判断し、結果を正しく解釈することができます。
また、分析結果をチームや上司に説明するときも、根拠を基にわかりやすく伝えられるようになります。
こうした論理的思考力を身につけるには、データ分析に関する記事や書籍などから考え方を学ぶのがおすすめです。
分析結果を実務に活かす活用力
分析結果を基に、具体的な業務改善や戦略立案につなげることが大切です。
例えば、データ分析の結果、顧客の来店数が減っているとわかった場合、「キャンペーンを実施する」「商品ラインナップを見直す」など、次に何をすべきかを考える力が求められます。
こうした活用力があると、分析が単なる作業で終わらず、ビジネスの成果へとしっかり結びついていきます。
これらのスキルや知識を最初からすべて身につける必要はありません。
まずはできることから少しずつ取り組み、自分のスキルセットを広げていきましょう。
まとめ
今回は、データ分析ができない原因と、誰でもできるデータ分析の手順などについて解説しました。
データ分析とは、数字を使って現状を正しく把握し、課題や改善のヒントを見つけるための手法です。
「難しそう」「自分にはできない」と感じる方も少なくありませんが、データ分析の途中でつまずく原因として、次の5つが挙げられます。
- 【原因1】分析の目的がはっきりしていない
- 【原因2】データの整理ができていない
- 【原因3】必要なデータが不足している
- 【原因4】ツールの操作がわからず、途中でつまずく
- 【原因5】スキル不足や数字への苦手意識がある
上記のつまずきポイントを意識しながら、まずは扱いやすいデータから分析を試してみましょう。
数字を味方につければ、勘や経験に頼るだけでなく、根拠のある判断ができるようになり、ビジネスの成果にもつながっていきます。
また、「自社のデータ、どう活用すればいいかわからない」と感じたときは、無理せず専門家の力を借りるのも選択肢の1つです。
『かっこのデータサイエンス』は、専門家が目的設定やデータ整理・分析・結果の活用まで伴走し、初めての方でも安心してデータ活用を進められる体制が整っています。
まずはお気軽にご相談ください。
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