「データ分析って初心者でもできるの？」
「仕事でデータ分析をしたいけど、何から始めたらいい？」
と悩む方も多いのではないでしょうか。
データ分析は専門知識がなくても、適切なツールを使って正しい手順を踏めば、誰でも実践できます。
「分析」という言葉から思い浮かぶ難しい計算や処理は、便利なツールが自動で行ってくれる時代です。
私たちがやるべきことは、面倒な計算や処理ではなく、「この数字から何が言えるか」という事実を見つけることだけです。
この記事では、
- 初心者がデータ分析を行うために必要な準備
- 初心者におすすめな分析ツールと使い方
- 仕事でのデータ分析の具体的な活用方法
などを解説していきます。
この記事を最後まで読めば、データ分析の基礎知識を習得できるだけでなく、「データ分析をどのように仕事に活かせばいいか」を具体的にイメージできるようになるでしょう。
澁谷 優成
データ分析は初心者でもできる！
データ分析は、正しいツールを使って適切な手順を踏めば、専門知識のない初心者でも実践することができます。
データを正しく読み解くことで、勘や経験だけに頼らない、確かな根拠を持った判断ができるようになります。
この章では、データ分析の基本的な内容と、どのような人がデータ分析に向いているのかについて詳しく解説していきます。
そもそもデータ分析って何？
データ分析とは、手元にあるたくさんの情報（データ）を整理して、そこに隠れている「意味」や「法則」を見つけ出すことです。
お店の毎日の売上記録などのデータをただ眺めているだけでは、売上が上下した理由はわかりませんが、そのデータをグラフにすることで「晴れの日の夕方はお惣菜がよく売れる」といった事実が見えてきます。
データ分析は、勘や思い込みではなく客観的な事実に基づいてビジネスをいい方向へ導くための、強力な道しるべなのです。
データ分析に向いているのはどんな人？
データ分析に向いているのは、日々の業務の中で何かが起こった時に「なぜだろう？」と疑問を持つことができる人です。
商品の売上が落ちたときに、「たまたま売れなかった」で済ませず、「急に気温が下がったからか」「競合他社がセールを始めたからか」と、理由を深掘りすることが分析の第一歩です。
データ分析は、「データから何を読み取りたいか」という目的意識を持つことができれば、誰でも十分に実践できます。
難しい数学やプログラミングを使わなくてもできる
データ分析に難しい数学やプログラミングの知識は必要ありません。
普段の仕事で行うようなデータ分析であれば、複雑な計算や処理を一瞬で終わらせてくれる便利なツールを活用することができるからです。
面倒な計算や時間のかかる処理はすべてパソコンのツールに任せて、私たちはツールが出した結果からデータの意味を見つけ出し、次のビジネスの打ち手を決めることに集中しましょう。
初心者がデータ分析を行うための準備4つ
ここでは、データ分析をスムーズに進めるために必ずやっておきたい4つの準備について解説します。
- 【準備1】具体的な問いと仮説を立てる
- 【準備2】手元のデータが「何を表しているのか」を正確に把握する
- 【準備3】分析をスムーズに進めるためのツールの選定を行う
- 【準備4】評価指標（KPI）を決定する
正しい分析を行って仕事に役立つ結果を出すためには、事前のしっかりとした準備が欠かせません。
以下では、それぞれのステップをわかりやすく解説していきます。
【準備1】具体的な問いと仮説を立てる
分析を始める前に、まずは「何を知るためにこのデータを見るのか」という具体的な問いを立てましょう。
「どうすれば売上が上がるのか」という曖昧な問いではなく、「20代女性客のリピート率を上げるためには、どの商品をアピールすべきか」のように具体的な問いを設定します。
次に、「おそらくこの商品が人気なはずだ」と仮説を立てることで、見るべきデータが明確になります。
【準備2】手元のデータが「何を表しているのか」を正確に把握する
データの意味を勘違いしたまま分析を進めると、最終的な結論も間違ったものになってしまうため注意が必要です。
例えば、「売上金額」というデータがあった場合、「消費税を含んだ金額なのか」「返品された分は引かれているのか」などをしっかり確認します。
このような前提条件を正しく揃えることで初めて、仕事の役に立つ正確な分析結果を得ることができます。
【準備3】分析をスムーズに進めるためのツールの選定を行う
最初からプロ向けの難しいツールを選ぶと、操作を覚えるだけで時間と労力がかかり、挫折してしまうかもしれません。
初心者の場合は、自分のパソコンにすでに入っているExcelのような、使い慣れた表計算ソフトから始めるのが一番です。
初心者は、まず簡単なツールを使ったデータの並べ替えやグラフ作りに慣れることを優先し、データ量が増えてもっと効率化したいと感じた時に、新しいツールの導入を検討するのがよいでしょう。
【準備4】評価指標（KPI）を決定する
最後に、分析をした結果「どの数字がどうなれば成功と言えるのか」という基準を決めておきます。
この具体的な基準のことを、ビジネス用語で「KPI（重要業績評価指標）」と呼びます。
例えば、「新しいキャンペーンを実施したら、1ヶ月で新規会員登録数を今の1.5倍にする」といった、具体的な数字で表される中間目標です。
数字の目標がないと、結果が出た後に「なんとなく良かったね」で終わってしまい、改善につながりません。
具体的な基準を設定しておくことで、分析結果をもとに実施した行動を正確に評価できるようになります。
初心者におすすめな分析ツールとやり方2つ
ここからは、初心者でも直感的に使いやすく、実際の仕事の現場でもよく使われているツールと、その活用法を2つ紹介します。
- Excel（エクセル）
- 生成AI（ChatGPTなど）
データ分析は特別なツールを買わなくても、身近にあるものを使ってすぐに始めることができます。
それでは、以下で1つずつ詳しく解説していきます。
①Excel（エクセル）
初心者がデータ分析を始めるなら、まずは多くのパソコンに最初から入っているExcelを使うのがおすすめです。
Excelを使えば、条件に合うデータを抽出したり、日付や数字の大きさを基準に並べ替えたりできるだけでなく、集計した数字からグラフを自動で作って分析結果を可視化することもできます。
Excelは初心者でも直感的に操作できるうえ、インターネットで検索すれば使い方の解説記事が豊富に見つかるため、わからないことがあっても安心です。
なお、Excelを使った具体的な売上分析については、『①売上データの分析で在庫管理を最適化する』で解説していますので、あわせて参考にしてみてください。
②生成AI（ChatGPTなど）
最近のトレンドとして、ChatGPTなどの生成AIをデータ分析のアシスタントとして活用する方法もおすすめです。
生成AIは、ExcelやCSVのデータファイルを直接読み込んで分析することが可能です。
例えば、売上データを読み込ませた上で、以下のように具体的な役割を与えて質問（プロンプト）を入力してみましょう。
添付した売上データを分析し、売上が落ちている原因と、明日からできる売上アップの施策を3つ提案してください。
このように「分析のプロ」としての役割を演じさせることで、生成AIは単に数字を集計するだけでなく、具体的なビジネスの打ち手の提案までしてくれます。
「データを見ても、そこから何を考えればいいかわからない」という初心者にとって、生成AIは実用的な相談役となってくれるでしょう。
ただし、生成AIは間違った解釈をすることもあるため、最終的には人間の目を通して決断することが大切です。
以下の記事ではChatGPTの基本について詳しく解説しておりますので、気になる方はお読みください。
【初心者向け】仕事でのデータ分析の活用方法3つ
ここでは、初心者でも仕事で実践しやすい、データ分析を売上アップや業務効率化に活用する方法を3つ紹介します。
- 売上データの分析で在庫管理を最適化する
- 繁忙期での人員配置を最適化する
- 顧客データを分析してリピート率を上げる
分析した結果を会社の施策に活かすことで、売上アップのような具体的な成果につなげることができます。
それでは、1つずつ詳しく見ていきましょう。
①売上データの分析で在庫管理を最適化する
過去の売上データを分析すると、どの商品がいつ、どれくらい売れるのかを正確に予測できるようになります。
ここでは、Excelの「ピボットテーブル」という機能を使って、簡単な売上分析を実施する方法を解説します。
例えば、以下のようなバラバラの日々の売上記録（元データ）があるとします。
このデータを選択し、「挿入」タブから「ピボットテーブル」をクリックします。
画面の右側で、行に「商品名」、列に「月」、値に「売上金額」をドラッグするだけで、次のような集計表が一瞬で完成します。
集計した表を見ると、4月は「スニーカー」の売上が多いですが、5月から6月にかけて「防水スプレー」と「傘」の売上が急激に伸びていることがわかります。
この事実がデータからわかれば、「梅雨に入る前の5月のうちに防水スプレーと傘の在庫を増やして目立つ場所に並べよう」と計画的に準備ができます。
反対に、需要が落ちる時期には仕入れを抑えることで、無駄な支出を防ぐことも可能です。
勘に頼らず数字を根拠にすることで、品切れでお客様をがっかりさせることを防ぎつつ、余分な在庫を抱えるリスクを減らすことができます。
➁繁忙期での人員配置を最適化する
飲食店やスーパーなどの店舗では、過去の客数データを分析することで、1年の中で最も忙しい「繁忙期」に合わせてスタッフの働き方を調整できます。
例えば、ケーキ屋さんで「毎年12月23日から25日のクリスマス期間は、普段の月の5倍の来客がある」という事実を見つけたとすれば、1ヶ月前からアルバイトを募集してスタッフを通常より増やすといった工夫ができます。
反対に、あまりお客様が来ない閑散期がデータからわかれば、スタッフの人数を少し減らして人件費を抑えることも可能です。
データに基づいた無駄のない人員配置は、お客様の満足度を上げながらお店の利益を守るためにとても重要です。
③顧客データを分析してリピート率を上げる
一度商品を買ってくれたお客様に何度も自分のお店を選んで買い続けてもらうことは、ビジネスを安定させるうえで非常に重要です。
例えば、「初めて洗顔料を買ったお客様は、1ヶ月後に同じブランドの化粧水も買ってくれる確率が高い」というデータを見つけたとします。
それなら、洗顔料を買ってから3週間経ったちょうど良いタイミングで化粧水のお得なクーポンをメールで送れば、再び商品を買ってもらえる可能性が高まります。
顧客のデータを分析することで、お客様一人ひとりの好みに合わせた案内ができ、リピート率を大きく高めることができます。
リピート率についてさらに詳しく知りたい方は、以下の記事をご参照ください。
データ分析で初心者が失敗しやすい理由3つ
データ分析はビジネスにおける強力な武器ですが、正しい考え方を持っていないと思わぬ落とし穴にハマってしまいます。
ここからは、初心者がつまずきやすい3つの理由と、それを避けるためのコツを順に解説します。
- 【理由1】データの前準備ができていない
- 【理由2】分析する目的が定まっていない
- 【理由3】分析結果を具体的な行動に落とし込めない
「一生懸命データをまとめたのに何の役にも立たなかった」という結果を防ぐために、失敗パターンを知っておきましょう。
以下で1つずつ解説していきます。
【理由1】データの前準備ができていない
集めたばかりのデータは表記がバラバラだったり空欄があったりして、そのままでは正しく分析できないことが多いです。
例えば、売上金額の列に「税込み」と「税抜き」の数字が混ざっていると、正確な売上の比較ができません。
このような不揃いなデータをきれいに整えて、ツールで読み込みやすい状態にする作業を「データの前準備」と呼び、プロのデータアナリストでも作業時間の多くをこの前準備に使うと言われるほど、非常に重要な工程です。
Excelで分析を始める前に、まずは「データの抜け漏れがないか」「表記のルールが統一されているか」を必ず確認しましょう。
【理由2】分析する目的が定まっていない
データ分析は、とりあえず手元にある売上データを見て「何かわかることがないか探そう」という姿勢では、ほぼ確実に失敗します。
見るべき数字が多すぎるあまり、どこから手をつければ良いのかわからず、時間ばかりが無駄に過ぎてしまうことが多いです。
分析を始める前に必ず、「なぜこの商品の売上は落ちているのか」というようなピンポイントの問いを設定してください。
【理由3】分析結果を具体的な行動に落とし込めない
データ分析で最ももったいない失敗は、分析結果を得ただけで満足してしまうことです。単なる事実の報告で終わってしまえば、データの集計や分析に費やした時間はすべて無駄になります。
データ分析の価値は、見つけ出した事実を踏まえて「次にどう動くべきか」を具体的に提案することにあります。
分析のレポートを書く時は、分析結果とセットで「今後の施策でやるべきこと」を書き添える癖をつけましょう。
データ分析がうまくいかない原因については、以下の記事でも詳しく解説しておりますので、気になる方はお読みください。
高度なデータ分析は「Caccoのデータサイエンス」にご相談を
ここまで、初心者が身近なツールを使ってできるデータ分析の基本について解説してきましたが、扱うデータの量によっては、Excelなどの身近なツールだけでは処理しきれなくなることがあります。
「扱うデータが膨大になってExcelでは重い」「分析結果から次に何をすべきか、プロの視点が欲しい」と感じた場合は、外部の専門家による支援を組み合わせるのが現実的な選択肢です。
『Caccoのデータサイエンス』は、データを「見る」だけでなく「ビジネスの利益に活かす」ところまで一貫してサポートいたします。
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まとめ
今回は初心者がデータ分析を始めるときの準備とやり方、活用事例などについて解説しました。
データ分析は決して専門家だけのものではなく、正しい手順を踏めば誰でも仕事で活用できます。
初心者がデータ分析を始めるときに気を付けたいポイントは、以下の通りです。
- いきなり作業を始めず、まずは具体的な問いと仮説を立てること
- 有効な分析結果を得るために、データの前準備を丁寧に行うこと
- 最初から難しいツールは使わず、Excelや生成AIなどの身近なツールを活用すること
- 分析結果をまとめるだけで満足せず、必ず次の具体的な行動へつなげること
まずは、手元のデータから「どの業務の、どんな数字を分析すれば一番効果が出そうか」を考え、身近なExcelを使って小さな範囲から試してみましょう。
そのうえで、扱うデータが膨大になったり、より高度な仕組みが必要になったりした場合は、外部の専門家による支援を組み合わせるのも現実的な選択肢です。
データ分析を上手く活用して、数字を「ただ眺める」状態から抜け出し、「実際の業務の判断に活かす」仕組みを少しずつ作っていきましょう。
客観的なデータに基づいた説得力のある提案は、個人の勘や経験に頼っていたチーム全体の意思決定の質を確実に高めていけるはずです。
