現在の雇用市場では、データ分析がますます重要になっています。しかし、初心者の多くは、プログラミングの基礎がないため、データ分析を学べるのかわからず、どこから始めればいいのかわからないという不安を抱えています。

実際、データアナリストになるには必ずしもプログラミングの基礎が必要ではありません。データ科学は応用学科ですから、データ取得、データ分析、データ可視化のスキルレベルを系統的に向上させれば、初心者でもゼロからデータ分析を行うことができます。

本文はデータ分析の定義と意義、よく使われるデータ分析ツールと分析手法及びデータアナリストの職業要件などの面から、データ分析を学ぶ最良の方法について検討します。

一、データ分析とは？

データ分析とは、収集された大量なデータを最適な統計分析方法で分析することです。整理、加工、取捨選択などの過程を経て、データの機能の開発を最大化し、データの役割を果たすことが求められます。

數據分析

統計学の分野では、学者はデータ分析を記述的データ分析、探索的データ分析、検証的データ分析に分けます。

記述的データ分析は初級データであり、よく使われる分析方法はグループ分析、構造分析とクロス集計などがあります。探索的データ分析と検証的データ分析は高度データ分析であり、よく使われる分析方法は相関分析、因子分析と回帰分析などがあります。

その中、探索的データ分析はデータの新しい特徴を発見することに焦点を当て、検証的データ分析は既存の仮説の真実を検証することを重視します。

データ分析は通常ツールによって完成するため、データアナリストは様々なデータ分析手法を把握するだけでなく、主流のデータ分析ツールの操作に精通している必要があります。一般的なデータ分析はExcelを使用して実行できますが、高度なデータ分析にはFineReport、Tableau、FineBIなどの専門的な分析ツールを使用する必要がなります。

二、データ分析は何の役に立つのですか?

データ分析には、企業の日常経営分析において主に三つの役割があります。

1、現状分析

簡単に言えば、過去に何が起こったかを明らかにして、今の状況を具体化することです。

第一に、企業の現段階の全体運営状況を示します。経営指標の完成状況で企業の運営状態を評価することによって企業全体の運営状況が良いのか悪いのか、どの程度良いのか、あるいは悪いのかを明らかにします。

第二に、企業の各業務の構成を示します。企業の各業務における発展と変動状況の表示によって企業の運営状態をより深く理解させます。

例えば、ExcelやBIツールで会社の帳票を作成できます。ここではFineBIというセルフサービスBIツールを使っています。

FineBIにはデータ機能がついているので、操作しやすくて可視化効果が良いです。またExcelピボットテーブルのドリルと連動機能があり、自由にレイアウトしたりダッシュボードを作成したりすることが便利です。

FineBIセルフデータセットを使用してデータをクリーニングした後、簡単にドラッグするだけで、会社の日付や地域ごとの回収金額と契約金額を計算できます。それによってある時間帯のある地域の運営状況を分析できます。

また、チャートを作成して日付と文字のプルダウンフィルタコンポーネントを挿入することで、データの自由検索と可視化分析を容易に実現できます。

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2、原因分析

簡単に言えば、特定の状況が発生した理由を明らかにすることです。

第一段階の現状分析を経て、企業の運営についての基本的な理解はありますが、運営状況が具体的にどこが良いのか、どこが悪いのか、何が原因なのかまた分かりません。この場合、業務変動の具体的な原因をさらに特定するために、原因分析を行う必要があります。

例えば、ある店の利益が減少した場合、セルフサービスBIツールFineBIで売上高、売上高前期増長率、粗利額、粗利額前期増長率、粗利率、粗利率前期増長率を統計し、異常がある商品を見つけ、具体的にどの商品の利益が減少したのか、またどのような原因で利益が減少したのかを分析することができます。FineBIはビッグデータの加工をサポート、ラグがなく、本文コンポーネント、フィルタコンポーネントとテーブルコンポーネントを挿入することによって、簡単に分析ダッシュボードを作成することができます。

次に、demo図を使って、原因分析の方法を詳しく例を挙げて説明します。この図から分かるように、8月の売上高は前期比12.2％上昇されました。しかし、粗利率は11.83％も減少しました。

各タイプの中で、スイーツ・お菓子の売上高が最も高いが、粗利率は‐8.39％、明らかに異常（左上）、コストに注目する必要があります。そのうち、Doveチョコレートの粗利率は‐17.45％、明らかに異常、品質、販売戦略などに問題があるかどうかをチェックする必要があります。調味料の売上高が最も少なく、調味料の品質、販売戦略などに問題があるかどうかをチェックする必要があります。

FineBIには豊富な機能が組み込まれており、ユーザーはワンクリックでデータの二次処理を柔軟に実行でき、変化する業務分析ニーズに対応できます。今すぐ下のボタンをクリックして、FineBIを無料でお試しください!

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原因分析は一般的に特定テーマ分析を通じて完了し、企業の運営状況によって特定の現状に対して原因分析を行います。

3、予測分析

簡単に言えば、データ分析により未来の事象を予測することを指します。

企業の運営現状を理解した後、時には企業の未来の発展トレンドに対して予測を行う必要があります。企業の運営目標と戦略を設定するために有効な意思決定の根拠を提供し、企業の持続可能な健康な発展を確実にします。

予測分析は一般的に特定テーマ分析を通じて完成します。企業の四半期、年度などの計画を設定する時に行いますが、頻度は現状分析と原因分析ほど高くありません。

例えば、セルフサービスBIツールFineBIを使って、各種類のローンの危険資産比率を計算し、ローンに対して格付け分析を行い、リスクの推移を予測することができます。

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三、よく使われるデータ分析ツール

データ分析の分野では、業務を理解することが核心ですが、仕事を上手くやるためにはまず良いツールを選択しなければなりません。ツールはデータ分析の過程において非常に重要です。路線や交通機関を選ぶように、データ分析のステップによって異なるツールを選ぶ必要があります。この部分では、初心者がデータ分析方法をよりよく理解できるように、一般的なデータ分析ツールを紹介します。

1、データ保存層のデータ分析ツール

データ保存はデータベースとデータベース言語に関わるので、必ずしも深く研鑽する必要はありません。専門のDBAがいますから。ただし、少なくともデータの保存方法、基本構造とタイプを理解する必要があります。SQLクエリ言語は不可欠なので、精通しているのが何よりです。よく使われるselectクエリ、update修正、delete削除、insert挿入の基本構造と読み込みから始めてもいいです。

資料庫

Access：最も基本的な個人データベースなので、個人ニーズまたは一部の基本的なデータ保存によく使用されます。

MySQLデータベース：部門あるいはインターネットのデータベース応用に必要です。この場合、データベースのライブラリ構造とSQL言語のデータ検索能力を把握することが重要です。

SQLServer2005あるいは以上のバージョン：中堅企業と一部のエンタープライズもSQLServerデータベースを採用することができます。実はこの場合、データ保存だけでなく、帳票とデータ分析も含まれています。

DB2、Oracle：いずれも大規模なデータベースです。主に企業向けで、特にエンタープライズや大規模なデータ保存を必要とする企業向けです。普通に大規模データベース会社は優れたデータ統合応用プラットフォームを提供しておきます。

BIレベル：実際にこれはデータベースではなく、前のデータベースに基づいて構築された企業向けのデータウェアハウスです。

Data Warehouse：DWマシン上に構築されたデータ保存は基本的にビジネスインテリジェンスプラットフォームで、データ分析、帳票、分析効果、ダッシュボードなどの機能を統合しています。

2、帳票/BI層の分析ツール

企業が保存しているデータを読み取る、表示する必要があります。帳票ツールは最もよく使用されているツールです。伝統的な帳票の多くは表示問題を解決しましたが、現在ではいくつかの分析型帳票ツールが派生しており、他の応用とも交差してデータ分析帳票を作成します。画面の開放、記入、ダッシュボードの機能によって、データ出入りをスムーズにすることができ、早期のビジネスインテリジェンスの機能もカバーしています。

商業智慧

Tableau、Powe rBI、FineReport、FineBI、QlikviewなどのBI（ビジネスインテリジェンス）ツールは、帳票、データ分析、可視化など、多岐にわたるツールです。下位層はまた、データウェアハウスに接続する、OLAP分析モデルを構築することができます。

FineBIは日本、韓国、マカオ、シンガポール、マレーシアなどの地域でローカルサービスを提供しています。FanRuanのローカルチームが技術サポートを行い、二次開発とプロジェクトを実施しています。下のボタンをクリックすると、無料でFineBIをダウンロードして体験することができます。技術的な問題があれば、いつでも技術サポートに連絡することができます！

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3、データ分析層のデータ分析ツール

この層には様々な分析ツールがありますが、最も多く使われているのはExcelです。

Excel：まず間違いなくバージョンが高いほど使いやすくなります。もちろん、実際にExcelの機能を5%しか身につけていない人がほとんどです。Excelの機能は非常に強力で、全ての統計・分析作業を完了できるとも言えます！しかし、Excelを統計ツールとして使うよりも、統計ソフトを使いこなすほうがいいとよく言われています。

SPSS：現在のバージョンは18で、名前もPASWStatisticsに変更されました。私は3.0からDos環境でプログラミング分析を開始しましたが、現在のバージョンの変更は、SPSS社会科学統計ソフトウェアの変更にも見られ、医学、化学などを重視することからビジネス分析を重視するようになり、現在は予測分析ツールになっています。

SAS：SASはSPSSより機能がもっと強くなります。SASはプラットフォーム化で、EMがモジュールプラットフォームを掘り起こして統合します。相対的に言えば、SASは比較的に学びにくいですが、もしSASを掌握したらもっと価値があります。例えば離散選択モデル、サンプリング問題、直交実験設計などはやはりSASのほうが使いやすいのです。さらに、SASの学習資料も比較的に多いです。

4、表示層のデータ分析ツール

表示層は、データ可視化とも呼ばれますが、これまで紹介したツールのほとんどは少しの表示機能を提供しています。しかし、企業向けで最もよく使われているのはやはりBI、BIによって分析やレポートを作成します。

ここでオススメなのが、前述した企業向けのBI——FineBI。

FineBIは使いやすいデータ可視化ツールです。プロフェッショナルで簡潔、使いやすく、画面とプロセスが一目瞭然で、各モジュールには明確な機能区分があります。FineBIのセルフサービスデータセット機能を通じて、普通の業務担当者はデータをドラッグすることで選別、カット、ソート、まとめなどを行うことができます。セルフで柔軟に所望のデータ結果を達成するだけでなく、インテリジェントにプッシュされたチャートとダッシュボードを選んでデータの可視化を実現することができます。

物流利益分析.gif — **FineBI**ダッシュボードでコンポーネントを連動

可視化について

FineBIは50種類以上のチャートスタイルをサポート、基本的に市販されている全ての基礎チャートをカバーします。優れた動的効果と強力なインタラクティブ体験を備えています。使用時にはニーズに応じて様々な特性を設定することができます。そのほか、モバイル端末やLED画面で表示を調整できます。

图表.png

FineBIを使えば、ピラミッドモデル、KANO分析モデル、RFMモデル、バスケット分析モデルなど、さまざまな従来の業務分析モデルの可視化チャートを簡単に、柔軟に構築できるため、業務の洞察に役立ちます。

可視化効果についてFineBIでは、簡単なドラッグ・クリックの設定で、カルーセル、フラッシュ、3D動画などの効果を実現できます。科学技術感が十分で、ビッグスクリーンでの表示効果がより優れています。

これらの効果は全てユーザーの実際のニーズに基づいて開発されます。そのほか、FanRuan（FineBIの親会社）の背後には開発愛好家たちがいます。可視化オープンソースライブラリを利用して可視化プラグインを設計開発、FineBIのためにカスタマイズしています。現在、この生態は十分に成熟しています。

FineBIは日本、韓国、マカオ、シンガポール、マレーシアなどの地域でローカルサービスを提供しています。FanRuanのローカルチームが技術サポートを行い、二次開発とプロジェクトを実施しています。下のボタンをクリックすると、無料でFineBIソフトをダウンロードして体験することができます。技術的な問題があれば、いつでも技術サポートに連絡することができます！

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四、よく使われるデータ分析方法

では、データ分析を行う際によく使われるビッグデータ分析方法は何でしょうか。ここでは、データアナリストがよく使う実用的な方法をいくつか紹介します。

1.グループ分析

定義　

データ分析を行うには、全体の数量特徴と数量関係を分析するだけでなく、全体の内部に深く入り込んでクラスター分析を行う必要があります。この方法はデータ分析対象の特徴に基づき、その内在的なつながりと規則性を掲示するために、一定の指標によってその対象を様々な部分とタイプに分けて研究を行います。

目的　

グループ分けの目的は、比較しやすくするために、全体の中で性質が異なるモノを区別、性質が同じのモノを合併します。各グループ内のモノの属性の一致性、グループ間の属性の差異性を維持します。さらに各種のデータ分析方法を使用して内在的な数量関係を構築するためです。

ステップ

a）グループ数を決定します

これはデータアナリストによって決定され、データ自体の特徴（データの大きさ）によって決定されます。グループ分けの目的の一つはデータ分布の特徴を観察するためです。そのため、適切なグループ数を決定する必要があります。グループ数が少なすぎると、データの分布が集中しすぎます。グループ数が多すぎると、データの分布が分散しすぎます。いずれもデータ分布の特徴と法則を観察するのに不便です。

b）各グループ距離を確定します

グループ距離は1つのグループの最大値と最小値の差です。全てのデータの最大値、最小値と分けられたグループ数によって確定することができます。グループ距離=（最大値-最小値）/グループ数　

c）グループ距離の大きさによって、データをグループに分けて整理し、相応のグループ内に分けます。

図のように、服飾を種類、地域、ブランドなどによってグループ分けて比較します。

2.構造分析

構造分析法とは、分析される全体の各部分と全体との間で対比を行う分析方法です。すなわち全体の各部分が全体に占める割合、相対的な指標です。一般的に、ある部分の割合が大きいほど、その重要度が高く、全体への影響が大きいことを示しています。

構造相対指標（割合）=（全体のある部分の数値/全体の総量）*100%　市場シェア=（ある商品の販売量/その商品の販売総量）*100%

市場シェアは企業の業界における競争状況を分析する重要な指標、企業の運営状況を評価する総合経済指標です。市場シェアが高いということは、企業の運営状況がよく、競争力が強く、市場で有利な地位を占めていることを意味します。逆に、企業の運営状況が悪く、競争力が弱く、市場で不利な地位にあることを意味します。

3.クロス集計

クロス集計は、2つの変数間の関係を分析するために一般的に使用されます。つまり、2つの関連のある変数とその値を同時に1つのテーブルにクロス、各変数の値を異なる変数のクロスノードにしてクロステーブルを作成、クロステーブル内の変数間の関係を分析します。クロス表はもちろん2次元以上のものもありますが、次元が多くなるほどクロス表は複雑になるので、いくつかの次元を選ぶ際には分析の目的に合わせて決める必要があります。

4.デュポン分析

デュポン分析とは、アメリカのデュポン社によって創造されます。最初に採用された総合分析方法、デュポン財務分析システムとも呼ばれ、デュポンシステムと略称されます。それは各主要な財務指標の間の内在的なつながりを利用して、企業の財務状況と経済効果に対して総合的な分析評価を行う方法です。

デュポン分析システムの特徴は、企業の経営効率と財務状況を評価するためのいくつかの比率をその内在的なつながりによって有機的に結合し、完全な指標システムを形成し、最終的に自己資本利益率を通じて総合的に反映することです。デュポン分析はピラミッド構造を採用するため、財務比率分析のレベルをよりはっきりさせ、筋道をより際立たせ、各財務指標間の関係を簡潔明瞭に表現しました。

5.漏斗分析

漏斗分析は、業務プロセスが比較的規範的で、周期が比較的長く、各プロセスが復雑な業務プロセスに関わることが多い管理分析ツールです。たとえば、サイト内のあるいくつかの重要な経路の転化率を分析するために使われる漏斗図は、ユーザーがサイトにアクセスしてから購入に至るまでの最終転化率だけでなく、経路全体の各ステップの転化率を示すことができます。

膨大のデータがある場合、何を使って漏斗分析をしますか？大量のデータがある場合、Excelなどのツールでは効率的な漏斗分析を実現することが難しくなります。一般的なやり方は、FineBIなどの専門的なビッグデータ分析ツールを使ってダッシュボードを作成することで、漏斗分析を簡単に行うことができます。

漏斗図は最もよく使われるフロー分析図です。漏斗図を使えば、プロセスごとの転換率が比較的にわかりやすくなるので、問題に対応するプロセスがわかりやすくなります。典型的な漏斗図の応用はユーザー転化の漏斗図です。

2つの形式(連続、不連続)の漏斗図

五、データアナリストの職業要件

1、業務の理解　

データ分析の仕事に従事する前提は業務を理解する必要があります。つまり業界の知識、会社の業務と流れを熟知して、最も良いのは自分の独特な見解があります。もし業界の認知と会社の業務の背景から離れたら、分析の結果はただ糸を抜けた凧のように、あまり実用的な価値がありません。

2、管理の理解　

管理を理解することは、一方はデータ分析の枠組みを構築する要求です；もう一方はデータ分析の結論に対して指導意義のある分析提案を提出することです。もし管理理論の支持がなければ、分析提案の有効性を確保することは困難になります。

3、分析の理解　

分析を理解することは、データ分析を有効に展開するために、データ分析の基本原理といくつかの有効なデータ分析方法を把握するだけでなく、実践の中に活用することができます。

基本的な分析方法としては、比較分析、グループ分析、クロス集計、構造分析、ファネル分析などがあります。

高度な分析方法としては、相関分析、回帰分析、クラスター分析、判定分析、主成分分析、因数分析、対応分析、時系列分析などがあります。

4、ツールの理解　

ツールを理解することは、データ分析に関するよく使われるツールを把握することです。データ分析ツールは、データ分析手法の理論を実現するためのツールです。膨大なデータを計算機で分析するのは現実的ではなく、強力なデータ分析ツールを使ってデータ分析を行う必要があります。

5、デザインの理解　

デザインを理解することは、チャートを使ってデータアナリストの分析観点を効果的に表示しており、分析結果を一目瞭然にすることです。チャートのデザインは大きな学問です。図形の選択、レイアウトのデザイン、色の組み合わせなど、一定のデザイン原則を身につける必要があります。

六、まとめ

1.データ分析は企業の日常経営分析において主に三つの役割があります：現状分析、原因分析、予測分析。

2.データ分析とは、収集した大量なデータを最適な統計分析方法で分析することです。整理、加工、取捨選択などの過程を経て、データの機能の開発を最大化し、データの役割を果たすことが求められます。

3.よく使われるデータ分析ツールには、表示層、データ分析層、レポート/BI層、データ保存層のツールがあります。その中、本記事で使用したFineBIはビッグデータ分析BIツールです。専門的で使いやすく、クリックとドラッグで分析を完成でき、データ処理、探索式OLAP分析を簡単に実現でき、データアナリストの様々なニーズを完璧に満たすことができます。

4.よく使われるデータ分析には、グループ分析、構造分析、クロス分析、デュポン分析、漏斗分析などがあります。

5.データアナリストの職業は業務、管理、分析、ツール、設計を理解する必要があります。また、責任を負う厳しい態度、強い好奇心、明確な論理的思考力、模倣と革新を学ぶ必要があります。

職人が立派な仕事をしたいなら、まず道具を研がなければなりません。データアナリストになるには、使いやすい分析ツールが欠かせません。

前述のFineBIは、データアナリストがデータ分析ダッシュボードを迅速に構築するのに役立つビッグデータセルフサービス分析ツールです。それはプロフェッショナルで簡潔、使いやすく、画面とプロセスは一目瞭然で、各モジュールには明確な機能区分があります。FineBIのセルフサービスデータセット機能を通じて、普通の業務担当者はデータをドラッグすることで選別、カット、ソート、まとめなどを行うことができ、セルフサービスで柔軟に所望のデータ結果を達成し、スマートプッシュのグラフとダッシュボードを選んでデータの可視化を実現することができます。

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