データ分析には、目的やデータの種類に応じて様々な手法が存在します。これらの手法は、大きく四つの段階に分類されることが一般的です。第一段階は「記述的分析」と呼ばれ、収集したデータがどのような状態にあるかを要約し、可視化する手法です。平均値や中央値といった基本的な統計量の算出、グラフやダッシュボードの作成がこれに該当します。過去や現在の状況を正確に把握することが主な目的です。
第二段階は「診断的分析」であり、記述的分析で明らかになった事象の「なぜ」を掘り下げます。売上が減少した場合、その原因が特定の地域にあるのか、特定の製品群にあるのかをドリルダウンして特定するような分析がこれにあたります。相関分析や要因分析などが用いられることもあります。
第三段階は「予測的分析」で、過去のデータパターンに基づき、将来の出来事を予測する手法です。統計モデルや機械学習アルゴリズムを活用し、将来の売上予測、顧客の離反予測、需要予測などを行います。この段階から、より高度な専門知識が要求されるようになります。
最終段階は「処方的分析」と呼ばれ、予測的分析の結果を踏まえ、次に取るべき最適な行動や戦略を提案するものです。シミュレーションや最適化といった技術が用いられ、どの施策を実行すれば最も効果が高いかを導き出します。例えば、どの顧客にどのタイミングでクーポンを送付すれば効果が最大化するかを算出するなどが考えられます。
これらの手法は独立しているわけではなく、記述的分析から処方的分析へと段階的に進めていくことで、データの価値を最大限に引き出すことが可能となります。目的に応じて適切な手法を選択し、組み合わせて活用する能力が、データ分析において非常に重要です。