データ分析とは、数字や文字などを収集し、整理・分類・取捨選択などを行って解釈した結果から、価値のある答えを導き出すことです。

ExcelやGoogleスプレッドシートを利用した簡易なものから、BIツールなど専門のツールや、SQLと呼ばれる言語を利用するもの、Pythonなどのプログラム言語を用いた高度なものなど様々です。

扱うデータや用途によって、手法や利用ツールを選択する必要があります。

データ分析のパターン

データ分析パターンの代表的なものを紹介します。

定点観測的分析

売上やボタンクリック数などの決まった指標を、時系列で傾向などを把握する分析方法。アウトプットとしては、BIツールなどでの可視化を行うことが多いです。

探索的分析

定点観測などで発見されたデータの特異点を、更に深ぼって分析する方法です。DWHなどにある生ログデータにアクセスし、SQLなどを用いて様々な切り口から要因分析を行います。

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hirokazu.kobayashi

慶應義塾大学卒業後、2014年より株式会社リブセンスへ入社。データエンジニアとして同社分析基盤立ち上げをリードする。2017年より現職primeNumberに入社。自社プロダクト「systemN」におけるSpark/Redshift活用等のデータエンジニアリング業務を行うかたわら、データ統合業務における工数削減が課題だと感じ、データ統合を自動化するサービス「trocco®」を立ち上げる。