データ分析とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

データ分析（Data Analytics）

データ分析とは、集めたデータを整理して集計や比較を行い、仕事の判断に役立つ事実や傾向を見つけることです。売上の推移を見る、離れたお客様の特徴を探す、来月の需要を予測するなど、目的はさまざまです。表計算ソフトの集計から、機械学習による予測まで幅があります。大切なのは、分析の結果を行動につなげるところです。

データ分析（Data Analytics）関連用語

データ分析（Data Analytics）に関連する単語は以下の通りです。

• データサイエンスデータサイエンスとの違いは？→
• データマイニング（Data Mining）隠れた傾向を探す方法は？→
• データクリーニング（Data Cleaning）分析の前に何を整える？→
• データサイエンティスト（Data Scientist）専門家に頼むなら？→
• ビッグデータ（Big Data）大量のデータでもできる？→
• 時系列分析時間の流れを見る分析は？→

データ分析（Data Analytics）で知っておくと得する有益情報

データ分析は、種類を知ると目的に合わせて選べます。押さえておきたい3つの点です。

• 目的から始める知りたいことが決まっていないと、集計だけで終わってしまいます。
• 単純な集計でも十分まず合計や平均、前年比を見るだけで気づくことは多くあります。
• 結果は行動につなげる分析して終わりにせず、施策を試して効果を確かめましょう。

分析の4つの種類

分析を始める前のチェック

目的とデータの準備を確認しましょう。

• 知りたいことを一文で言える
• 必要なデータの場所が分かる
• データの欠けや重複を確認した
• 結果を使う担当者が決まっている
• 分析後に試す行動を考えている

確認できた数 0 / 5

知りたいことを決めるところから始めましょう。

知りたいことを決めてから、目的に合う分析を選びましょう。

データ分析（Data Analytics）やさしい解説

データ分析って、グラフを作ればいいの？

健康診断に似ています。数値を並べるだけでなく、読み解いて生活を見直して初めて役に立ちます。

データ分析も、グラフにするだけでなく、見えたことから行動を決めるのが大切です。

仕事に置き換えると、月ごとの売上表を見て「3月だけ落ちている」と気づくのが最初の一歩です。次に、その月の広告費や天候、競合の動きと並べて原因を探します。原因が分かれば、来年の3月に向けて打てる手が見えてきます。

データ分析（Data Analytics）についてのみんなの疑問

データ分析とデータサイエンスは違いますか？

重なりますが、データ分析は今ある課題の答えを探す色が強いです。データサイエンスは、予測モデルの開発など幅広い領域を含みます。実際には厳密に分けず使われることも多いです。

Excelだけでも分析できますか？

できます。まずは集計とグラフで十分です。ピボットテーブルを使えば、売上の集計や比較が手早くできます。データが増えたらBIツールなどを検討しましょう。

生成AIで分析を任せられますか？

補助としては使えますが、結果は人が確かめましょう。表の要約やグラフ案は短時間で作れます。ただし計算や解釈が間違うこともあるため、数字の抜き取り確認が欠かせません。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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