5分で分かるデータ分析：5分で分かるシリーズ（2/2 ページ）

データ分析をビジネスで活用したい人に向け、データ分析の概要と目的、データサイエンスとの違い、メリット、作業フロー、データ分析でできること、データ分析で役立つツールと思考法を、5分で読めるコンパクトな内容で紹介。最後に、次の一歩を踏み出すための参考情報もまとめる。

[一色政彦，デジタルアドバンテージ]

4分 ―― データ分析で役立つツールと、思考法

　ツールや思考方法の全ては紹介できませんが、データ分析を実践するためのヒントとなるよう、主要なものを紹介しておきます。

データ分析でよく使う主なツール

　データ分析を行うデータアナリストは以下のツールをよく使います。

• 表計算ソフト： ExcelやGoogleスプレッドシートなど。関数で基本的な統計処理が可能（図4）
• SQL： MySQL、SQL Serverなどのデータベースに対し、データの操作や集計などができる言語
• データ可視化ツール／BI（ビジネスインテリジェンス）ツール： 分かりやすく情報を伝えるための専用ツール。Tableauが人気

図4　Excelを用いた数値予測（TREND関数による線形回帰分析）の例

　プログラミングが得意な場合は、R言語やPython言語も用います。

データ分析で役立つ主な思考法

　データ分析で問題を考える際や、分析結果を見て意思決定する際によく使われる思考法を2つ簡単に紹介します。

クリエイティブ・シンキング（創造的思考）

　枠組みにとらわれない自由な発想を行う思考法です。事実よりも直感を大切にします。

　ちなみに、対立的な用語にロジカル・シンキング（論理的思考）があります。これはプレゼンテーションなどで論理的な説明をする際に役立つ思考法です。

クリティカル・シンキング（批判的思考）

　多角的に考えつつ適切に分析する思考法で、以下のような問いかけをします。

• ギャップ分析： 「あるべき姿」と「現状の姿」を問いかけ、それらの間に存在するギャップを特定して埋める方法を考えること
• ズームイン： 「なぜ？」「なぜ？」と繰り返して深掘りする問いかけで、根本の原因を探ること（なぜなぜ分析）
• ズームアウト： 「他には？」と追求して視野を広げる問いかけで、より良い戦略や意思決定を発見すること

5分 ―― まとめと、次の一歩のための参考情報

図5　データ分析に関するお勧め資料

データ分析を始める前に

　［1分］〜［2分］ページでは、データ分析の定義と目的、メリットといった概要を説明しました。データ分析によって企業のビジネスは躍進する可能性があります。その成功例にワークマンの「社員全員Excel経営」が挙げられます。詳しくは『ワークマン式「しない経営」』を一読することをお勧めします。最近ではさらにそれが「社員全員データサイエンス経営」へと進化しているそうです（参考ブログ記事）。

　また、データ分析チームを立ち上げても、データ分析を社内に浸透させるのはなかなか難しいことが多いようです。『最強のデータ分析組織』では、どうやってその問題に立ち向かっていったかが書かれています。

データ分析を実践的に学ぶには

　［3分］ページでは、「データ分析で何ができるか」の例を幾つか紹介しました。より詳しく学ぶには、まず『紙と鉛筆で身につける データサイエンティストの仮説思考』をお勧めします。データ分析の基本的な考え方が身に付きます。次に、より詳しい内容を含みますが、数式なしで理解できる『絵と図でわかる データサイエンス ――難しい数式なしに考え方の基礎が学べる』がお勧めです。

　［4分］ページでは、データ分析で役立つツールと思考法などの実践面について紹介しました。手を動かしながらデータ分析を学ぶなら、『やさしく学ぶ データ分析に必要な統計の教科書（できるビジネス）』か、『統計学の基礎から学ぶ Excelデータ分析の全知識（できるビジネス）』をお勧めします。手に取ってみて気に入った方を選ぶとよいでしょう。いずれもExcelを使ってデータ分析を行います。

　プログラミングが得意な方や、より高度な統計学／機械学習なども含めて学びたい方は、まずは『Python実践データ分析100本ノック 第2版』に取り組むとよいと思います。

目次

1分 ―― データ分析とは（前ページ）

2分 ―― データ分析のメリットと、作業フロー（前ページ）

3分 ―― データ分析で何ができるか？（前ページ）

4分 ―― データ分析で役立つツールと、思考法（現ページ）

5分 ―― まとめと、次の一歩のための参考情報（現ページ）

「5分で分かるAI・機械学習」（5分で分かるシリーズ）