Hello there, ('ω')ノ
「データ分析っていろいろあるけど、何から始めたらいいの？」 「レポートで数字は出せるけど、その後どう使えば？」
こんな疑問を持ったことはありませんか？ 実はデータ分析には目的に応じて4つの基本的な分析手法があり、 それぞれの役割が明確に分かれています。
✅ 4つの分析アプローチとは？
データ分析は、以下のように段階的に進んでいきます：
- 記述的分析（Descriptive）：何が起きたのか？
- 診断的分析（Diagnostic）：なぜ起きたのか？
- 予測的分析（Predictive）：これから何が起こるのか？
- 処方的分析（Prescriptive）：どうすればいいのか？
それぞれを詳しく見ていきましょう！
🟦 ① 記述的分析：まずは「事実」を整理
| 内容 | 過去のデータを集計・可視化して「何が起きたか」を明らかにする |
|---|---|
| 例 | 月別売上、商品別の販売数、来店者数の推移など |
| 主なツール | Excelグラフ、BIツール（Tableau、Power BI）、ピボットテーブルなど |
🔍 特徴：
- 一番最初にやるべき分析
- 数字を「見える化」することが目的
- 問題の兆しや傾向を探る
🟨 ② 診断的分析：「なぜそうなった？」を掘り下げる
| 内容 | 記述的分析で見えた事象の原因を探る |
|---|---|
| 例 | 「売上が下がったのは何の要因か？」「特定商品だけ返品率が高いのはなぜか？」 |
| 手法 | クロス集計、相関分析、フィルタリング、ドリルダウンなど |
🔍 特徴：
- 仮説を立てて検証するプロセス
- ビジネスに関する「気づき」が得られる
- 分析者の視点・質問力が重要
🟩 ③ 予測的分析：「これから何が起こる？」
| 内容 | 過去データをもとに、将来を予測する |
|---|---|
| 例 | 売上予測、需要予測、顧客の離脱予測 |
| 手法 | 回帰分析、時系列分析、機械学習（ランダムフォレスト、XGBoostなど） |
🔍 特徴：
- AIや統計モデルを使う分析レベル
- 多くのデータを必要とする
- 不確実性を“数字で示す”ことができる
▶ 「どの顧客が退会しそう？」などのリスク予測にも使われます。
🟥 ④ 処方的分析：「では、どうすればよい？」
| 内容 | 予測結果をもとに、最適な行動を提案する |
|---|---|
| 例 | 「キャンペーンは誰に送れば効果が最大か？」「在庫はいくつ発注すればよいか？」 |
| 手法 | 最適化モデル、シミュレーション、意思決定支援ツールなど |
🔍 特徴：
- 予測の“次のステップ”として活用される
- ビジネス意思決定に直結する提案型分析
- 「分析からアクションへ」つなげる鍵になる
🧭 各分析の違いを一目で比較！
| 分析の種類 | 質問内容 | 主な技術 | 目的 |
|---|---|---|---|
| 記述的分析 | 何が起きた？ | グラフ・集計 | 状況把握 |
| 診断的分析 | なぜ起きた？ | クロス集計・相関 | 原因理解 |
| 予測的分析 | 何が起きそう？ | AI・統計モデル | 未来予測 |
| 処方的分析 | どうすればいい？ | 最適化・判断支援 | 行動決定 |
🎯 実務での使い分け例
| シーン | 適した分析 | 具体例 |
|---|---|---|
| 月次レポート | 記述的分析 | 月別売上・来客数の集計 |
| 売上が落ちた理由を探る | 診断的分析 | 商品別・店舗別で比較分析 |
| 来月の売上予測 | 予測的分析 | 時系列モデルや回帰分析 |
| 発注数を決める | 処方的分析 | シミュレーションによる在庫最適化 |
✅ まとめ：「4つの分析」でデータをビジネスに活かそう！
| ポイント | 内容 |
|---|---|
| データ分析には段階がある | 単なる集計から、意思決定まで進化できる |
| 分析の目的を意識する | 「何が知りたいのか？」が大事 |
| 適切な手法とツールを選ぶ | Excel、SQL、BI、AIなどを使い分けよう |
| 分析だけで終わらない | 最終的に「行動」につなげるのがゴール！ |
Best regards, (^^ゞ
