初心者向け「データ分析」の始め方
文系出身でも、数字が苦手でも、
「データ分析」を使って
仕事で成果が出せるようになるブログ

【数字が苦手でもOK!】データ分析が出来るようになる方法を初心者向けに解説!

【数字が苦手でもOK!】データ分析が出来るようになる方法を初心者向けに解説!

はじまして。某金融企業でデータ分析の人材育成を行っている、まつよい(@start_bunseki)といいます。

このブログでは、数字が苦手でもデータ分析が出来るようになる方法をわかりやすく解説します。

データ分析の重要性が高まっている昨今、突然上司から

上司

うちの部署でもデータ分析を始めようと思う!

と言われて、しぶしぶ分析の勉強を始めてみたけれども

  • 文系出身で、数字なんて苦手
  • そもそも分析ってどうやれば良いか分からない
  • 回帰分析とか標準偏差とか難しいことはわからないんだけど

という方も多いと思います。

まつよい

かくいう私も、文系出身。
数字が大の苦手でした。

ネットで検索しても、出てくるのは回帰分析でR2値がどうこうとか専門的な統計の情報ばかりで心が折れそうになったこともあります。

そんな私でも「データ分析のやり方」を学んだ結果、

  • 仕事にデータ分析を活用できるようになり
  • 某企業のWEBマーケティングチームのリーダーを努め
  • データ分析の人材育成をメインとして担当

できるようになりました。

  • 文系出身でも…
  • 数字が大の苦手も…
  • 専門的な手法が分からなくても…
まつよい

データ分析を活用して仕事で成果を出すことは誰にでも出来ます!

「データ分析まずはココから」では、数字が苦手な人が簡単な分析を仕事に活用できるようになる方法をステップ順にわかりやすく解説していきます!

まつよい

一緒に頑張りましょう!

これからデータ分析のはじめ方について、以下のステップで解説をしていきます。

\知りたいところから読むにはこちら/

まつよい

それでは順番に解説していきます!

目次

STEP0 数字が苦手でも分析ができるようになる?

数字が苦手でもデータ分析はできるようになる? ⇢ 大丈夫!

数字が苦手でもデータ分析はできるようになる? ⇢ 大丈夫!

数字が苦手でも、文系でも、データ分析はできるようになります!

「分析」と聞くと統計知識やAIを駆使して凄いことをする…というイメージがあるかもしれませんが、正直そんな難しいことは出来なくても大丈夫です。

たしかに統計知識があるに越したことはないですが、実務に活かすという目的であれば、算数レベルの知識があれば充分ですし、ちょっと複雑な計算などはExcelに任せてしまえば良いのです。

はじめから重回帰分析等を勉強しようと思っても、挫折したり業務に活かせなかったりするので

まずは…

  1. 数字に「慣れる」
  2. 「分析のやり方」を知る
  3. 次に仕事に分析を取り入れてみる
  4. 慣れたら高度な分析にチャレンジする

…という感じで、順番にステップアップするのがオススメです。

そもそも、仕事にデータ分析を活かすには、高度な分析スキルよりも現場の知識や経験、分析結果を説明する力のほうが役に立つ場合が多いです。

特に説明する力については、文系の方が有利だとすら思います。

まつよい

数字が苦手だから…と不安になることはありません。
安心して勉強を進めましょう!

データ分析って文系にも必要なの?という方はこちらの記事もどうぞ

STEP1 「数字が苦手」の克服方法

 「数字が苦手」の克服方法

とはいえ、データ分析には数字が絶対に必要です。

高校の数学以上のレベルをマスターする必要はありませんが、

まつよい

まぁ…慣れてきたかな…

というあたりまでは持っていきたいです。

数字が苦手…という意識を解決する2つの方法を紹介します。

  • 「数字が苦手…」は思い込みであると気づく
  • 自分でグラフや表を作って数字に慣れる
まつよい

順番に解説していきます!

「数字が苦手…」は思い込みであると気づこう!

「数字が苦手…」は思い込みであると気づこう!

「数字を見るのも苦手!」という人でも、実はそれは思い込みの場合があります。

数字が苦手だと思ってしまうのは

  • すべての数字を頑張って見ようとして
  • 数字が多すぎて圧倒されてしまう

からです。

まつよい

分析において、すべての数字を見る必要はありません。

例えば

  • 自分の業務に必要な数字
  • 要素を分解した最低限の数字

…と、範囲を絞って数字を見ることで、数字への拒否感を大幅に減らすことが出来ます。

まつよい

数字は思ったほど怖くないよ!

もう少し詳しく知りたい方は、こちらの関連記事からどうぞ!

表やグラフを自分で作ってみて数字に慣れよう!

表やグラフを自分で作ってみて数字に慣れよう!

数字に慣れるもう一つの方法は、

  • 自分で数字をいじってみる
  • 自分で表やグラフを作ってみる

ことです。

例えば…

  • 日時データを月次単位で集計してみたり
  • 前年比を算出してみたり
  • 曜日別の売上グラフを作ってみたり

日頃単に見ているだけの数字を、自分でExcelで集計を行うことでより自分ゴトになり、だんだんと数字に慣れていきます。

まつよい

次第に慣れていくので恐れずチャレンジしてみましょう!

数字の慣れ方について、具体的な方法を知りたいからはこちらの記事をどうぞ!

Excelで分析を行う際に必要な最低限の関数について知りたいかたはこちらの記事をどうぞ!

STEP2 分析の手順を徹底解説!

分析の手順を徹底解説!

分析は手順を理解することで進めやすくなります。進め方を理解しよう!

数字に慣れてきたら、次は分析の「進め方」を見ていきましょう。

初めての料理をしようとする時には、まずレシピを見て工程を確認しますよね。

でも、何故かデータ分析においては、工程をすっ飛ばして「とりあえず分析してみよう」という方が多いです。

まつよい

仕事に生かすデータ分析を行うためには、まず手順を把握しましょう!

データ分析の手順はこんな感じ

  1. 分析の目的を確認する
  2. 分析をする
  3. アクションを考え・実行する
  4. 結果を検証する
まつよい

順番に解説していきます!

①分析の目的を確認する

分析の目的を確認する

まず解決すべき課題・目的を確認しよう!

分析はあくまで手段なので、仮にあなたの上司が

上司

分析よろしく!

…と言うその背景には、何かしらの解決すべき課題があるハズです。

  • 売上が低下している
  • 今期取扱高を達成させたい
  • 業務改善による効率化をしたい

などの課題を解決するために分析し、打ち手を考えるわけです。

目的を意識せずとりあえず分析を始めてしまうと

  • 見るべきデータが定まらず、時間だけがかかってしまう
  • 時間がかかった割に大したことが分からない
  • 分析できたとしても結果が役にたたずやり直し

という悲しい事故が発生します。

データ分析の目的の必要性は、詳しくはこちらの記事で解説しています。

まつよい

無駄な時間を使わないためにも、解決すべき課題、目的を確認しそれに向かった分析を行うことが重要です!

②分析をする

分析をする

「分析する」と一口に言っても実際の進め方は更に細かく分けられます。

分析の進め方はこんな感じに分けられます!

  1. データを比較する
  2. 違和感に気づく
  3. 仮説をたてる
  4. 仮説を検証する
  5. 仮説を深掘りする

それぞれのざっくりとした概要はこんな感じです。

STEP
データを比較する

曜日別や店舗別など、切り口をそろえたデータを見比べる

STEP
違和感に気付く

売上低下などの「変化」や、店舗Bだけ売り上げが低いなどの異常値など、「おや?」と疑問に感じるポイントを探す

STEP
仮説をたてる

何故その変化が起きているのかの仮説を立てる

STEP
仮説を検証する

その仮説が確からしいかを数字で検証する

STEP
仮説を深掘りする

仮説から派生するその他の可能性や、別の仮説を考え再検証する

データの比較についてはこちらの記事で詳しく解説しています。

まつよい

違和感の気づき方、仮説をどう立てればよいのかが分からないと思うかもしれませんが、このスキルはSTEP3「必要なスキル」の項目で詳しく説明します。

③アクションを考え・実行する

アクションを考え・実行する

分析にもとづき、仮説がたったら

  1. 課題を解決する打ち手を考え
  2. 打ち手を実行する

というプロセスが必要になります。

分析をして満足してはいけません。

いくら分析ができても、課題の改善につながらなければ意味がないからです。

必ず打ち手(アクション)を考え実行しましょう!

まつよい

なお、打ち手の実行にあたっては「提案のスキル」が必要になってきます。このスキルはSTEP3の必要なスキルの項目で詳しく説明します。

④結果を検証する

結果を検証する

最後に、実施した打ち手に効果があったのかなかったのかを検証しましょう。

ただし、正しく効果検証をしないと

  • 売り上げは伸びたけど、施策の結果かどうかわからない
  • 実は何も改善していない

などの悲しい結果になりかねません。

まつよい

効果は必ず確認し、だめなら次の仮説にチャレンジしましょう!

STEP3 分析で成果を出すために必要な関連スキルを解説!

分析で成果を出すために必要な関連スキルを解説!

データ分析に必要なスキルを理解し、分析を仕事の成果につなげよう

データ分析の手順を理解したら、次はデータ分析に必要なスキルについて学びましょう。

データ分析ではいわゆる「分析スキル」にのみ注目が集まりがちです。

しかし、実際のビジネスの現場で分析を活用していくためには、分析スキルに加えて

  • ビジネス的な打ち手につなげるスキル
  • 提案を上司や経営陣に伝え、承認を得るスキル

などが必要になってきます。

まつよい

必要なスキルをおさえて、分析を成果につなげていきましょう!

まとめると、データ分析には以下の4つのスキルが重要になってきます。

  1. 数字を使って「気づく」スキル
  2. 仮説思考スキル
  3. ビジネス提案スキル
  4. 提案を伝えるスキル

①数字を使って「気づく」スキル

数字を使って「気づく」スキル

分析には、数字を見て「気づく」スキルが必要です。

「分析」という言葉は「分ける」と「折る」という言葉からできており、両方とも「分ける」という意味合いがあります。

数字はそれ単体で見ていても何も見えてきません。
数字を分け、見比べるととで初めて「差」が見えてきます。

数字の差を捉え

まつよい

アレ?なんか変だぞ…?

と気づくことが、分析の第一歩になります。

違和感の気づき方についてはこちらの記事で解説しています。

②仮説思考スキル

仮説思考スキル

分析には、「もしかしてこういうコト?」という「仮の答え」を考える仮説思考スキルが必要です。

数字を見て気づいた違和感→課題に対する原因は、無数に考えることができます。

正しい答えを得るためには、すべての可能性を網羅的につぶしていければいいのですが、それにはあまりにも時間が足りません。

そのため、業務知識や過去の経験などから

まつよい

もしかして、こういうコトが起きているのでは?

という仮の答えを元にして考えることで、正解にたどり着く確率を高めることができます。

データの気づきから、どれだけ仮説に結びつけられるかが分析の良しあしを左右します!

まつよい

仮説思考…! 超重要です!

「仮説思考」についてはこちらの記事でも詳しく解説しています。

③ビジネス提案スキル

ビジネス提案スキル

分析には、課題に対する「打ち手」を考えるビジネス提案スキルが必要です。

分析をして「これが原因だろう」という所まで辿りついても、そこで満足してしまっては根本の課題は解決しません。

大切なのは

分析をすることではなく、分析結果をもとに打ち手を決め、行動することによって課題を解決することです。

課題に対して

  • どのような打ち手の選択肢が考えられるか
  • その中でベストなものは何か

…を、しっかりと考えられるようにしていきましょう!

成果の出し方について詳しく知りたいからはこちらの記事もどうぞ

④提案を伝えるスキル

提案を伝えるスキル

分析には、分析内容や打ち手について説明できるスキルが必要です。

課題の解決に結びつく打ち手を考えたら

  • この打ち手(施策)の必要性
  • 施策実施により得られる成果や経営インパクト

を上司や経営陣に説明し、意思決定をしてもらう必要が出てきます。

どんなにすごい分析をしても

上司

うーん…どうだろうなぁ…

となっては本末転倒です。

  • 施策が実施できない
  • 予算が下りない

なんてことになりかねません。

まつよい

分析スキルだけではなく、説明・提案をするスキルを強化しましょう!

STEP4 もっと深く分析について知る

慣れてきたら、高度な分析についても勉強してみよう!

これまで解説してきた

  • 分析の手順
  • 分析に必要なスキル

…をマスターすれば、特にすごい統計分析の知識がなくても、分析を進められるようになります。

  • このあたりをもう少し詳しく勉強したい!
  • 更に高度な分析にもチャレンジしてみたい!

…という方向けて、

まつよい

データ分析の勉強に役立つ書籍、おススメの勉強方法を解説します。

データ分析に役立つおススメ書籍を紹介!

データ分析に役立つおススメ書籍を紹介!

データ分析をもっと詳しく勉強したい!

…という方に向けて

私がデータ分析を学ぶ中で読んだ本の中から

  • 【初心者向け】データ分析入門書
  • 【中級者向け】データ分析のスキル強化本
  • 提案を伝えるスキルの強化に使える書籍

を厳選してご紹介します。

詳しくはこちらの記事から

効率よくデータ分析を学べる おすすめの学習方法を紹介

効率よくデータ分析を学べる おすすめの学習方法を紹介

最後に、書籍よりももっと効率的に学習をしたい方に向けて

働きながらデータ分析を学ぶのにおススメな、効率的な学習方法をご紹介します。

詳しくはこちらの記事から

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