統計分析とは？Statistical Analysisについてわかりやすく簡単に解説

by Shearwater Japan 8月 31, 2024

はじめに：データという「事実」から、最適な「判断」を導き出す

「この新商品の価格は、いくらが妥当だろうか」「今回の広告キャンペーンは、本当に効果があったと言えるのか」。ビジネスの世界は、日々、無数の「判断」の連続です。その判断の精度を、個人の経験や勘だけに頼るのではなく、データという客観的な事実に基づいて高めるための強力な武器、それが「統計分析」です。この記事では、統計分析の基本的な概念から、その主要な手法、そしてビジネスで活用するための実践的なプロセスまでを体系的に解説します。

統計分析とは？

統計分析とは、収集したデータ（標本・サンプル）の性質や傾向を把握し、そこからデータ全体の背景にある法則性やパターンを見つけ出すための分析手法です。収集したデータの要約から、一部分のデータを用いた全体の推測まで、幅広い目的で活用されます。統計分析を用いることで、単なる数値の羅列であったデータから、ビジネスに役立つ意味のある「インサイト（洞察）」を引き出すことができます。

統計分析を支える2本の柱

統計分析は、その目的によって大きく2つの種類に分類されます。

記述統計：データの特徴を「要約」して見やすくする

目的
- 収集したデータ（標本）が、どのような特徴を持っているかを、平均値、中央値、標準偏差といった指標や、グラフを用いて分かりやすく要約する手法です。
具体例
- 「クラスのテストの平均点は75点だった」
- 「顧客アンケートの結果を円グラフで可視化する」
- 「月ごとの売上データのばらつき（標準偏差）を計算する」

推測統計：一部分（標本）から全体（母集団）を「推測」する

目的
- 収集した一部のデータ（標本）を分析することで、その背景にある、より大きな集団（母集団）の性質を推測する手法です。母集団のすべてのデータを調査することが困難な場合に用いられます。
具体例
- 「無作為に選んだ有権者1,000人への調査から、内閣支持率を推測する」
- 「AとB、2つの広告デザインのクリック率を比較し、どちらが『統計的に有意に』効果が高いかを判断する（仮説検定）」

ビジネスでよく使われる統計分析の手法

ビジネスにおける課題解決のため、様々な分析手法が用いられます。

回帰分析
- 広告費と売上の関係のように、ある結果（目的変数）が、どの要因（説明変数）によって影響を受けているのか、その関係性を数式モデルで明らかにする手法です。将来の売上予測などにも活用されます。
仮説検定
- 「この新薬には効果がある」「この広告は売上向上に貢献した」といった仮説が、統計的に見て正しいと言えるかどうかを客観的に判断する手法です。A/Bテストの結果分析などに用いられます。
相関分析
- 気温とアイスクリームの売上のように、2つの変数の間にどのような関係があるか（一方が増えればもう一方も増える、など）、その関係性の強さを分析する手法です。

統計分析の実践プロセス

統計分析は、一般的に以下のプロセスで進められます。

目的の明確化
- 「何を知りたいのか」「何を解決したいのか」という、分析の目的を具体的に設定します。
データ収集
- 目的に合ったデータを、アンケートや既存のデータベースなどから収集します。
データの前処理・クレンジング
- 収集したデータに含まれる欠損値や異常値、表記の揺れなどを修正し、分析できる形に整えます。
データの分析と可視化
- 目的に応じて記述統計や推測統計の手法を用いて分析を行い、グラフなどを使って結果を可視化します。
結果の解釈とアクションへの展開
- 分析結果から得られたインサイトを基に、ビジネス上の意思決定や具体的なアクションプランへと繋げます。

まとめ

統計分析は、データに溢れた現代において、ビジネス上の意思決定を客観的かつ合理的に行うための必須スキルです。記述統計で手元のデータの状況を正確に把握し、推測統計でその背後にある大きな法則性を読み解く。この両輪を回すことで、企業は不確実性の高い環境の中でも、データという羅針盤を手に、自信をもって未来へと進むことができるのです。

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まとめ

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