データ分析とは？

データ分析とは、大量のデータから有用な情報を抽出するプロセスのこと。統計学やコンピュータによる高速処理、機械学習などを組み合わせることで、一見雑多な数値や文字列でしかない大量のデータから一定の規則性や構造を発見し、ビジネスにおける予測や意思決定、問題解決に役立てる。

適切なデータ分析を行うことで、経験や勘に頼らず、数値にもとづいた合理的な意思決定が可能になるほか、それまで気づけなかった課題やチャンスに気づく利点もある。企業であれば、市場動向や消費者の行動パターン、競合他社の戦略など、ビジネス上の重要な情報を得ることができる。また、医療分野や科学分野においても、疾患の診断や治療、新薬開発、科学的発見などにデータ分析が役立てられている。

データ分析のプロセスには、データの収集、前処理、分析、結果の解釈、そして結果をビジネス上の意思決定や問題解決に活用するというステップが含まれる。データ分析には、正確な情報の把握や問題解決能力が必要であり、統計学やプログラミングのスキル、ビジネス上の洞察力などが求められる。

データ分析で何ができる？

ITの進化により、アクセスデータや購買データなどをはじめとするビッグデータの蓄積に加え、データの高速処理が可能になり、データ分析を企業経営に活かすことが重要になってきている。企業は顧客行動の分析やマーケティング戦略の最適化、財務分析など、ビジネス上の問題解決にデータ分析を活用している。

マーケティング戦略の最適化の例としては、「バスケット分析」が挙げられる。これは、ある商品を購入した場合に、一緒に購入される他の商品を分析する手法。商品間の関連性を分析することで、商品のセット販売やキャンペーンの最適化、新商品の開発などに役立てることができる。

データ分析を学ぶ

データ分析はどの学部・学科で学べるの？

データ分析は、もともと数学・統計学の学部・学科で専攻する学問だった。しかし近年は、情報科学、情報工学、コンピュータサイエンスなどの学部・学科で学ぶことも可能だ。
統計学・数学系の学部・学科では、統計解析や線形代数、微積分などを学び、データ分析に必要な数学的な知識を身に付けることができる。現在のAI（人工知能）や機械学習を学ぶうえでの基礎となる学問分野ともいえる。

情報科学、情報工学系の学部・学科では、データベース、データマイニング、機械学習、AIなどを学び、データ分析の基礎を学ぶことができる。コンピュータサイエンス系の学部・学科では、プログラミング言語やアルゴリズム、データ構造などを学び、データ分析に必要なプログラミングスキルを身に付けることができる。

また、経済学や社会学、心理学系の学部・学科で、データを扱う手法を学び、経済や日常生活の分野でデータ分析を応用する方法を学ぶ道もある。最近は、「AI」や「データサイエンス」を冠した学部・学科も多く設置されており、ここでもデータ分析について専門的に学ぶことができる。

データ分析についてもっと知りたい方は

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