本記事で掲載しているアクセス解析ツールや、紹介しきれなかったアクセス解析ツールの機能・価格をもっと詳しく比較したい方はこちらからご覧になれます。ぜひツール選定の参考にしてみてください。
データ分析の手法とツール
データ分析とは
データ分析とは**「数あるデータから有益な情報を探し出し、改善に役立てる取り組みのこと」**を指します。一言でデータ分析と言っても、サイトの改善に役立つ分析から経営状況を把握する分析手法などさまざまなデータ分析があります。
データ分析をお悩み別に紹介！
本記事では** 悩みのジャンル別 で分析手法を紹介するほか、末尾に あいうえお順 で分析手法を探せるようにするなど「何をすれば良いのかわからないけれど分析したい！」と思った人が最適な分析手法とそのツールと出会える**ことを目指してまとめました。どの分析手法を使うべきかは、下記の図解を参考にしてください。
| 悩み | ジャンル | 代表的な分析手法 |
|---|---|---|
| Webサイトを改善したい | アクセス解析 | アトリビューション分析 / キーワード分析/ページ解析 |
| 顧客や市場を詳しく把握したい | マーケティング関連分析 | 顧客分析 / テキストマイニング |
| データを活用して未来を予測したい | データマイニング | ABC分析 / アソシエーション分析 / クラスター分析 |
| データを活用して傾向や結論を出したい | 統計解析 | 重回帰分析 / 共分散構造分析 |
| 企業の実態を明らかにしたい | 経営分析・財務分析 | 収益性分析 / 安全性分析 |
そもそもデータ分析とは？
データ分析とは先述のとおり、**「数あるデータから有益な情報を探し出し、改善に役立てる取り組みのこと」**を指します。分析手法を活用するために、正しくデータ分析について把握することが重要です。
データ分析のフロー
データ分析のフローは下記の図解をご覧ください。しかし下記の順序どおりに進むことはあまりなく、頻繁に前段階に戻り改善を重ねることになるでしょう。
| フロー | 何をするか |
|---|---|
| 1.目標・計画設定 | データ分析で何が得たいかを決め計画を立てる |
| 2.データ収集 | データをサイトやログから収集 |
| 3.分析手法選択 | 複数試し最適な分析手法を選定 |
| 4.分析解釈 | データの事実と前提を考慮しながら分析を解釈 |
| 5.施策立案/実施 | データ分析をもとに改善する施策を立案/実施 |
| 6.施策検証/改善 | 施策後に効果検証/改善を行う |
データ分析のメリット
データを活用することでどこに問題があったのかなど状況を把握できるため効率的な改善ができるだけでなく、予測やシュミレーションも可能です。またデータの取得期間や分析対象などの条件を変えても変わらない普遍的な規則を見つけることができれば、分析で得られた良い現象を再現可能です。上記のデータ分析のメリットをきちんと把握することで、データ分析の費用対効果を考えながら導入を検討することができるでしょう。
【1】アクセス解析の分析手法
アクセス解析とは
アクセス解析とはサイト・アプリ内でのユーザー行動を分析し、より良いサイトにしていくための分析手法を指します。ほとんどのサイト・アプリではサイトのゴール（ コンバージョン ）があり、そのコンバージョンの割合や数を増やすためにアクセス解析を行い仮説検証します。アクセス解析は段階によってさまざまな分析手法が用いられます。本記事では段階別に紹介していきます。
コンバージョンとは
サイトのゴールとなるコンバージョンは各々のサイトによって異なりますが、ECサイトでは「購入」BtoB事業の企業サイトでは「資料請求」「お問い合わせ」がコンバージョンとして考えられます。またアプリでは「登録」「課金」「シェア」が コンバージョン として挙げられます。
サイト解析の流れと分析手法一覧
アクセス解析の中でもサイトの解析はサイトの認知から始まり、コンバージョンまでの一連の流れでさまざまな分析手法があります。本記事ではサイト解析の流れ順に分析手法を紹介します。
1.アトリビューション分析/広告効果分析
アトリビューション分析/広告効果分析とは、コンバージョンへの広告の貢献度を評価するための分析手法です。この分析によって直接的な効果がわかりにくいバナー広告などに、間接的な効果があるのかどうかが一目でわかります。
SATORI
SATORI は、基本的な マーケティングオートメーション の機能を備えているツールで、指定したセグメントに対して外部サイトの広告配信でアプローチできます。Facebook、GDN、YDN、各種DSPへの配信が可能で多くの面でユーザーと接点を持つことが可能です。
GENIEE MA
GENIEE MA のアトリビューション分析では、従来の直接コンバージョンにつながった広告・流入経路だけではなく、コンバージョンに至るまですべての接触履歴を解析できるため、広告の正確な貢献度を測定することができます。
WebAntenna
WebAntenna のアトリビューション分析は、さまざまな切り口で、接触履歴のローデータを自動で分析できます。コンバージョン数が多い接触パターンがわかるだけではなく、CVまでの接触回数・リードタイムが把握できます。
次のページ以降は無料会員ページとなります。分析方法について徹底解説！ぜひお役立てください。
2.キーワード分析
3.[ページ解析
ー3-1.[経路分析]
ー3-2.[ヒートマップ分析
ー3-3.[タップ分析/クリック分析]
ー3-4.[ファネル分析]
4.アクセスログ分析
5.リアルタイム分析
6.アプリ分析
2.キーワード解析
キーワード解析とはページ内に含まれているキーワードの出現率を調査したり、どのキーワードでランディングページに行ったかを分析する分析手法です。キーワード解析を行うことによって、SEO対策やユーザーのニーズを把握できます。
3.ページ解析
ページ解析とは、ユーザがどの経路でサイトを閲覧してどこを閲覧・クリックし、最終的にどこでコンバージョンまたは離脱したのかを把握してページの改善に役立てる手法のことです。ページ解析で紹介する分析手法は下記をご覧ください。
| ユーザー行動 | 分析手法 |
|---|---|
| どの経路でサイトを閲覧したか | 経路分析・ページ遷移分析 |
| どの部分を閲覧・クリックしたか | ヒートマップ分析 / タップ分析・クリック分析 |
| どこで離脱したか | ファネル分析 |
3-1.経路分析・ページ遷移分析
経路分析とは、ユーザーがどのような経路でページを閲覧したか判断しWebサイトのユーザビリティやアクセシビリティを向上させるための判断材料として用いられます。
忍者アナライズ
忍者アナライズは、サイトを訪問したユーザーの移動経路がわかるアクセス解析ツールです。シンプルな管理画面なので、初心者の方でも気軽にユーザーの行動履歴からアクセス解析ができ、サイトの運営に役立てられます。
みやすい解析
みやすい解析は、
ASP
サービスのウェブ解析ツールです。訪問者の行動を直感的に把握できるよう、ビジュアル的にわかりやすいサイトフロー形式で表示しているのが特徴です。これによって、問題点が簡単にわかり、改善につなげやすくなります。
3-2.ヒートマップ分析
ヒートマップ分析とは、webページでの訪問者の動きを可視化して分析する手法を指します。まるでサーモグラフィーを見るように直感的にサイト訪問者の熟読部分やマウスの動きなどを把握することができます。実際の訪問者の動きを知り思考を分析することで、よりユーザーにとって使いやすいウェブページに改善していくことが可能になります。
Ptengine
Ptengin は、機能性とデザインを両立させたヒートマップ分析ツールです。マルチデバイスで使えるのはもちろん、使いやすいフィルタリング機能により、自由自在なセグメント分析が可能です。
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3-3.タップ分析・クリック分析
タップ分析・クリック分析は、どの領域がクリックされたのか把握できる分析ツールです。タップ分析・クリック分析は「ページAをクリックしている人が思った以上に多い」から「クリックした後のページAに情報を盛り込もう！」などと直感的に改善できるようになります。
Qlik Cloud Analytics
Qlik Cloud Analytics は、連想技術とインメモリーが特徴のBIツールです。分析に必要なデータをインメモリで全件保持しており、明細データを自由な視点から直接分析できます。 直感的なインターフェースを持ち、多角的な分析が可能なのも特徴です。
3-4.ファネル分析
ファネル分析とは、ユーザーがどういう導線で目的を達成しているのかを分析する手法です。たとえばインターネットショッピングする際ユーザはまず、サイトを訪問し、商品を検索・閲覧し、詳細を確認し、目的である購入に至ります。こういった段階の中のどこでユーザーが離脱しているのか分析することで、収益率を上げることにつながります。
Repro（リプロ）
Repro（リプロ） は、世界66か国7,300以上※の導入実績を持つ、分析から施策までを一気通貫で実現するWeb・アプリの成長支援ツールです。
ユーザーの離脱ポイントを発見するファネル分析、ユーザーの継続率がわかるリテンション分析など、自社のWeb・アプリの課題発見に必要な定量分析機能が備わっています。
※ Repro（リプロ）公式サイト より（2025年4月時点）
4.アクセスログ分析
アクセスログ解析とは、ウェブサイトで集客してから成約までの道のりをさまざまな角度から解析する分析手法を指します。アクセスログ解析ツール・ソフトを導入することで、より多くの成約を生むウェブサイトに改善していくことができます。
忍者アクセス解析
忍者アクセス解析 は、無料で簡単にリアルタイムアクセスログ解析が可能なツールです。1人1人のユーザーの動きや情報を細かくキャッチすることができ、モバイルサイトのアクセス数も集計が可能なのが特徴です。
Google Analytics は、Googleが無償で提供しているアクセスログ解析ツールです。ページを指定して登録しておくだけで、簡単に導入できます。80種類以上のレポートを作成でき、自由にカスタマイズできるのも特徴です。
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5.リアルタイム分析
リアルタイム分析とは、膨大なデータの分析をリアルタイムで行い従来よりも分析にかかる時間を大幅短縮する手法で、売り上げの向上やコストの削減を図ります。
SmartBeat
スマートビートでは、スマホアプリのエラーをリアルタイムに検知し、その解析に必要なデータを速やかに入手することができるため、アプリのクラッシュに迅速に対応することができます。
6.アプリ分析
アプリ分析とは、アプリ内でのユーザーの行動やアプリを利用しているユーザー層などを把握する分析手法を指します。アプリの改善すべき点やターゲット層を発見することができるアプリ専用の分析です。アプリ分析と一言で言っても、さまざまな要望に一つのツールで対応できるサービスからゲームや商用などに特化して分析できるツールまでさまざまなサービスが揃っています。
Adobe Analytics
Adobe Analytics は、あらゆるマーケティングチャネルにわたって、リアルタイムの分析やきめ細かいセグメント化を実現する、業界最先端のソリューションです。この中のモバイルアプリ分析を使うことで、モバイルアプリ施策の効果を可視化し、アプリの改善を実現できます。
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【2】マーケティング関連の分析手法
マーケティング関連の分析手法は 3C分析 で分類して紹介します。市場から自社、競合までマーケティングに活用できる分析手法をご紹介していきたいと思います。
●目次
0.
3C分析
0.
内部分析/外部分析
＜市場・顧客＞
1.
PEST分析
2.
STP分析
3.
顧客分析
ー3-1.
カスタマージャーニー分析
ー3-2.
LTV分析
ー3-3.
RFM分析
ー3-4.
デシル分析
ー3-5.
CSポートフォリオ分析
ー3-6.
コンジョイント分析
ー3-7.
コホート分析
ー3-8.
ABC分析
＜自社＞
4.
SWOT分析
5.
バリューチェーン分析
6.
4P分析
＜競合＞
7.
競合分析(アクセス数分析/他サイト検索)
0.3C分析
3C分析とは、Customer（市場・顧客）、Competitor（競合）、Company（自社）の頭文字を取った、自社の成功要因を探るための分析手法・フレームワークです。市場・顧客のニーズを把握し、競合の施策と自社の施策を分析することでより効果的な戦略を作る事ができます。
画像引用：ボクシル編集部にて作成
0.内部分析/外部分析
内部分析/外部分析とは内部（=自社）と外部（＝市場/顧客・競合）を把握した上で企業が経営戦略や経営計画を策定するための指針となる分析手法を指します。今回は各項目に分類してご紹介します。
1.PEST分析
PEST分析とは、自社に関わるマクロ環境を把握するときに使われる分析手法です。P=Politics（政治）、E=Economic（経済）、S=Society（社会）、T=Technology（技術）を表し、これらの環境が自社に及ぼす影響を把握・予測し、戦略的判断に活用します。
2.STP分析
STP分析とは、自社が優位に立てるSegmentation（セグメンテーション）、Targeting（ターゲティング）、Positioning（ポジショニング）を分析する手法です。市場を小分けにし、顧客を絞って選定し、他社と比較して優位性を調べます。
| 要因 | 説明 |
|---|---|
| Segmentation： セグメンテーション | 市場全体を4つの変数をもとに分類 1. 地理学変数 2.人口動態変数 3.行動変数 4.心理的変数 |
| Targeting： ターゲティング | 自社製品のビジョンやイメージ・価格帯がフィットしている消費者グループを選択 |
| Positioning： ポジショニング | 強みや競合他社に負けない独自性を追求 |
3.顧客分析
顧客分析とは、優良顧客と一般顧客を分類しそれぞれの属性や消費行動を把握してアプローチする分析手法のことを指します。優良顧客と一般顧客・休眠顧客・新規顧客などそれぞれのセグメントに適切なアプローチがあるため、把握することが重要です。顧客分析もさまざまな種類があるため、下記の表を参考にしてください。
| 何を分析するか | 分析手法 |
|---|---|
| 顧客の心理変化を分析 | カスタマージャーニー分析 |
| 顧客の利益貢献を分析 | LTV分析 |
| 顧客の購買行動を分類し選別と格付けする分析 | RFM分析 |
| 顧客の購入金額比率や売上高構成比を算出する分析 | デシル分析 |
| 項目別満足度と総合満足度から重点改善領域を抽出する分析 | CSポートフォリオ分析 |
| 顧客をグループに分類しグループ別行動変化を長期分析 | コホート分析 |
SALES BASE
SALES BASE は、受注戦略を構築して高度なインサイドセールスプラットフォームを実現するマーケティングオートメーションツールです。リード獲得と見込み顧客の育成に特化したツールになっていて、より質の高い顧客を見つけることがと合うことができます。
3-1.カスタマージャーニー分析
カスタマージャーニー分析とは、ブランド・商品と顧客のあらゆるタッチポイントにおいて、どのようにしてブランドや商品と接触しその時にどういう体験をしてどのような心理変化を起こすのかを分析する手法です。これを用いることで、顧客行動を把握し、売り上げにつなげることが可能です。
AD EBiS
AD EBiS は、関連ツールを組み合わせてさまざまな計測ができる解析ツールです。広告を一元管理できるので、さまざまな広告のパフォーマンスを同じ１つの画面で確認できるという強みがあります。また、3ステップで簡単にカスタマージャーニーが分析できるのも特徴です。
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3-2.LTV分析
LTV分析とは、顧客が企業にとってどれぐらい利益貢献するかを分析する手法です。これを通して、収益の最大化、さらに優良顧客獲得可能な成果の出る施策を特定することができます。さらに、ユーザーの属性や行動履歴に応じて、販促アプローチをすることにもつながります。
LTV-lab
LTV-lab は、通常行事を可視化して、販促に活用する「既存顧客育成」を目標に開発された通販CRMシステムです。運営中の通販事業のリピート率 / リピート利益を常に監視し、メール販促やDM販促などのタイミングを知ることで販促精度を高めることができます。
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3-3.RFM分析
RFM分析とは、顧客の購買行動を「最終購買日(=Recency)」「購買頻度（=Frequency）」「累計購買金額（Monetary）」の3つから分類し、顧客の選別と格付けをする分析手法ことを指します。3つの頭文字を取ってRFM分析といい、一般的にはRFMのランクが高い顧客ほど優良顧客となります。
RFM分析いいお客様Pro
RFM分析いいお客様Pro は、新規顧客の獲得費用よりコストがかからないリピート顧客をRFM分析で見分けることを可能にします。使用期限が限られている安価なプランがあるのが特徴です。
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3-4.デシル分析
デシル分析とは、購買履歴データを元に全顧客の購入金額を高い順に10等分して各ランク（デシル1～10）の購入比率や売上高構成比を算出する分析手法のことです。この比率や構成比によって、対売上高貢献度の高い優良顧客層を知ることができ、そこに集中して効率的なマーケティングをすることが可能になります。
3-5.CSポートフォリオ分析
CSポートフォリオ分析とは、CS(Consumer Satisfaction)=顧客満足度をポートフォリオ形式に調査する分析手法です。
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3-6.コンジョイント分析
コンジョイント分析とは、商品がどういうスペックでどの程度の値段だと購入されているのかを分析する手法です。消費者は商品を選ぶとき、「これは値段が高いけど、機能性が高いから買おう」といったように値段とスペックを秤にかけて選択しています。その程度を分析することで、最適な値段で商品を出すことができます。
3-7.コホート分析
コホート分析とは、特定の特徴を持った集団（コホート）の時間経過に伴う行動変化や定着率を分析する手法です。これによってどのようなアクションを起こすと消費者の行動がどのように変化するのか明らかにすることができます。
3-8.ABC分析
ABC分析とは、さまざまな観点(在庫管理、品質管理、顧客管理)から重要度順に並べて、管理対象の優先度を選定する分析のことを指します。
Googleが提供する GA4 のABC分析によって、どのようにユーザーをサイトに誘導し、どのように行動し、どのくらいコンバージョンにつながったかを一つの画面で管理できます。
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4.SWOT分析
SWOT分析とは、自社の”強み”と”弱み”という自社内部の要素、また市場における”機会”や”脅威”といった外的要因の4つの側面から分析する手法のことをいい、これを行うことで最適な経営戦略を策定することを目的とします。
5.バリューチェーン分析
バリューチェーン分析とは、商品を仕入れてから販売するまでの流れを”価値”の連鎖として捉え、この企業活動全体を各工程ごとに分析することで、どの段階で高い付加価値が産出されているかを見出し、自社の優位性と問題点を明確にすることを言います。
6.4P分析
4P分析とは、Product(製品)、Price(価格)、Promotion(宣伝)、Place(立地)の4つの視点から分析を行うことをいい、さらにこれらの要素を組み合わせて施策を考えることで、より効果的なマーケティングが可能になります。
7.競合分析(アクセス数分析/他サイト検索)]
競合分析は、類似しているサイトのアクセス数やユーザーの集客を解析し、差別化するための分析手法です。類似サイトが検索エンジン最適化のために取り入れているキーワードや対策を解析し、競争優位の戦略をたてることができます。
SimilarWeb
SimilarWebは、競合サイトのさまざまな分析ができるWeb解析ツールです。競合サイトに訪問したユーザーの滞在時間や移動経路を解析することで、自社サイトの優位性・劣位性を把握し、改善できます。
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【3】データマイニングの分析手法
データマイニングとは
データの中から頻出するパターンや特徴を発見するための分析手法を指します。今まで膨大なデータを活用できていない企業も多くありましたが「ビックデータ」や「データマイニング」などのワードがトレンドとなった昨今、これらの大量のデータの価値に気付き積極的に活用して自社の競争力に強化に役立てる企業も増えてきました。大量のデータを有効活用し重要な情報を得るための最有力手段として、データマイニング技術は必要不可欠な存在となっています。
●目次
＜データマイニング＞
1.相関ルール抽出
ー1-1.
アソシエーション分析/バスケット分析
ー1-2.
主成分分析
2.クラス分類
ー2-1.
決定木分析
ー2-2.
クロス集計分析
ー2-3.
因子分析
3.回帰分析
ー3-1.
単回帰分析
ー3-2.
重回帰分析
ー3-3.
ロジスティック回帰分析
ー3-4.
線形回帰分析
4.クラスタリング
ー4-1.
クラスター分析
5.その他
ー5-1.
アドホック分析
＜
＞
6.
トレンド分析
7.
ソーシャルリスニング分析/ソーシャル解析/クチコミ傾聴分析
ー7-1.
Twitter分析/アカウント分析
ー7-2.
Facebook分析
1-1.アソシエーション分析/バスケット分析
アソシエーション分析とは、データ間の相関関係を発見するときの分析手法です。商品Aを買う人の70%が商品Bを買うというようなデータを抽出できるため、Amazon.comのように買い物かごに入れた後にオススメの商品を提示するといった方法に応用できます。
Qlik View
Qlik Cloud Analytics では、画面に表示される質問に沿って入力するだけで、アソシエーション分析が自動的に管理されます。簡単な手順なので最短10分で分析を行うことができます。
●アソシエーション分析/バスケット分析についての関連記事
1-2.主成分分析
主成分分析とは、さまざまな要素(変数)を統合した合成変数、つまり主成分を作っていく分析手法です。これによって、各主成分がどの程度元の要素を持っているか、また得られたそれぞれの指標の関係性を総合的に分析できる手法です。
画像引用：ボクシル編集部にて作成
2-1.決定木分析
決定木分析とは、ある事項の結果データに関してツリー状のモデルを用いて分類していきそれを導いた要因を遡って分析する手法です。この分析結果を用いて将来の結果を予測できます。
2-2.クロス集計分析
クロス集計分析とは、質問内容を2つ以上掛け合わせて集計する分析手法です。表軸の縦：「性別」の質問だけではなく、横：「A型/B型/O型/AB型」と選択肢が交わる集計法です。クロス集によって、性別や年代の違いなど細かい分析を行うことができます。
2-3.因子分析
因子分析とは、 相関関係の強い変数の集合を作り、少数の因子に要約してまとめる分析手法です。さまざまな設問に対し、カスタマーから回答をもらうことで、事象に対する傾向を説明するにふさわしい因子を選び出します。直接的には観測できないカスタマーの潜在的な思考に対し、複数の質問を通じて逆算する手法です。
3-1.単回帰分析
単回帰分析とは、ある2変数において、一方の変量の結果から他方を変量を予測する方法です。パラメータa,bを所与としてY=aX＋bという単純な方程式を立て、Xの結果からYを予測するというものであり、例を挙げれば身長から体重などを導けます。
3-2.重回帰分析
重回帰分析とは、売上高などビジネスの要因分析・予測分析ができる分析手法です。売上高のように、あるデータに影響を与える要因が、立地・接客・品揃えなど、複数ある場合に用いられます。この分析により、新しい店舗の売上を予測することなどができます。
4-1.クラスター分析（判別分析）
クラスター分析（判別分析）とは、さまざまな要素を含むグループ全体の中から似た性質を持ったものをクラスター(＝集団・グループ)としてまとめて対象を分類する分析手法です。生活者の意識や行動特性でグループ分けすることによって、重点ターゲットを絞り出すことが可能になります。また判別分析とも同義であるため、一緒に説明させていただきました。コンビニを例とすると下記図解のイメージとなります。
5-1.アドホック分析
アドホック分析とは定期的・定量的に行われるデータ分析ではなく、すぐに結果を確認したい場合などの即時のデータ処理が可能な単発的な分析手法です。この分析によって、さまざまな視点から分析を繰り返すことができます。
●アドホック分析についての関連記事
●テキストマイニングとは
テキストマイニングとは、TwitterなどのSNS、サイトのレビュー、ブログやアンケート上にある大量のテキストデータを分析して定量的なデータ以外に定性的なデータを分析して改善に役立たせる手法のことを指します。テキストマイニングの手法は抽出したい媒体によっても異なるため、下記の表を参考にしてください。
| 抽出したい媒体 | 分析手法 |
|---|---|
| SNS全般/アンケート/問い合わせ履歴 | トレンド分析 |
| SNS全般 | ソーシャルリスニング分析/ソーシャル解析/クチコミ傾聴分析 |
| Twitter分析/アカウント分析 | |
| Facebook分析 | |
6.トレンド分析
トレンド分析とは、Twitterやブログなどのソーシャルメディア上のクチコミやアンケート、問い合わせ履歴などから顧客の本音・傾向を分析することです。これによって、商品・サービスの改善や新しい企画のヒントの発見することができます。ソーシャルメディアに特化したトレンド分析の ソーシャルリスニング 、またその中の Twitter分析 や Facebook分析 についてもトレンド分析の次に紹介してありますので、あわせてご確認ください。
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7.ソーシャルリスニング(ソーシャル解析)
ソーシャルリスニング(ソーシャル分析)とは、ソーシャルメディア上で人々が日常的に行っている会話や自然な行動に関するデータを収集し、それらを調査・分析することによって業界動向把握やトレンド予測、自社・ブランド・商品に対する評価・評判の理解や改善に活かす分析手法を指します。
Social Insight
Social Insight は、FacebookやTwitter、Google+をはじめとするソーシャルメディア運用を支援するソーシャルリスニング(分析)ツールです。 クチコミ分析、SNS効果測定、レポート作成、投稿配信といった面倒な作業をサポートします。炎上を察知し風評被害を回避できるアラート機能が特徴です。
●ソーシャルリスニング(ソーシャル分析)についての関連記事
7-1.Twitter分析
Twitter分析とは、運営している自社アカウントと似たアカウントを分析して自社アカウントのフォロワー数・リツイート数を伸ばす分析手法を指します。
●Twitter分析についての関連記事
7-2.Facebook分析
Facebook分析とは、Facebook上でユーザーが投稿している内容を解析する分析手法を指します。Facebook分析によってブランディング状況を把握することやインフルエンサーを発見するなど自社にとっても有益な情報を見つけられるメリットがあります
見える化エンジン
見える化エンジン は、集めたつぶやきを高速・高度なテキストマイニングで話題の内容からトレンドまで瞬時に見える化し、さまざまなマーケティング業務に大いに活かすことができるツールです。
●Facebook分析についての関連記事
【4】統計解析の分析手法
統計解析とは
統計解析とは、大量のデータを収集・探索・分析した結果を元にデータに含まれるパターンや傾向を明らかにする分析手法を指します。ビックデータを活用するといった意味ではデータマイニングとも似通っているため、今回紹介する分析手法は重複しているものもいくつかあります。データマイニングと統計解析の違いを把握した上で分析に取り組んでみてくださいね。
●目次
＜データの関連性＞
1.
相関分析
2.
クロス集計分析
3.
アソシエーション分析（バスケット分析）
4.
線形重回帰分析
5.
2変量解析
6.
多変量解析
＜未知のデータを予測＞
7.
単回帰分析
8.
重回帰分析
＜データ分類＞
9.
主成分分析
10.
因子分析
11.
クラスター分析
12.
コンスポンデンス分析
13.
共分散構造分析
14.
階層化意思決定分析法
1.相関分析
相関分析とは、2つ以上の変数において一方の変量が変化した場合、他方がそれに対応して変化する関係を統計的に分析する手法のことを言います。企業における施策が売り上げにどう影響しているかを分析する場合に活用することができます。
5.2変量解析
2変量解析とは、気温と商品の売上など、2つの変数の関係性を分析できる分析手法です。気温とアイスバーの売上など、サンプルの変数を集めて解析することで、相関が高いかどうかが判断できるので、商品のマーケティングに用いることができます。
6.多変量解析
多変量解析とは、ある複数の変数をもった結果データにおいて変数間の関係を統計的に分析する手法のことを指します。この分析によって、複数の変数から将来の結果を予測したり、複数の要素を要約することが可能です。
10.コンスポンデンス分析
コレスポンデンス分析とは、ライバル会社と自社とのポジションの違いを可視化する分析手法です。ビジュアル的にわかりやすい分析結果なので、ライバル企業と比較した商品やブランドイメージの市場における位置づけも簡単に確認できます。
13.共分散構造分析
共分散構造分析とは、モノが売れるロジックなど、複雑な要因を含んだ仮説を分析できる分析手法です。味の好み・CMの魅力・価格など、商品が購入されるまでの複雑な因果関係を統計的かつ客観的に検証できるので、企業の意思決定に役立ちます。
14.階層化意思決定分析法
階層化意思決定分析法とは、企業の最適な意思決定のため、人による主観的判断やシステムアプローチなど、多様な評価基準から分析できる分析手法です。スタイル・操作性・機能性など、商品のデザイン評価を多様な側面から分析するなど、多様な意思決定に役立ちます。
データマイニングと統計解析の違いとは
データマイニングと統計解析は「ビックデータ」を分析・解析するという点では似通った部分が多くあります。しかし、できることや分析手法など異なるものも多々あります。なにができるのか把握した上で使う分析手法を決定できると良いのではないでしょうか。
| できること | 何をするか | ジャンル | 代表的な分析手法 |
|---|---|---|---|
| 未来を予測/規則性を発見 | ルールを発見してデータ分析 | データマイニング | ABC分析/アソシエーション分析/クラスター分析 |
| データを活用して傾向や結論を出したい | 仮説検証を繰り返す | 統計解析 | 重回帰分析/共分散構造分析 |
【5】経営分析の分析手法
経営分析とは
経営分析とは、企業の現状や問題点を明確にするために分析する手法を指します。自社について分析するものと他社について分析する経営分析に分類され、目的によって手段が異なります。一般的には経営分析＝財務分析と思われがちですが、経営分析のための手法として財務分析があるという関係になります。今回は財務分析の様に数値で測れるものは「定量分析」、数値によって分析できないものは「定性分析」としてご紹介していきます。
●目次
＜定量分析＞
1.
財務分析
ー1-1.
財務分析（自社向け）
ー1-2.
財務分析（他社向け）
＜定性分析＞
2.
経営分析
1.財務分析
財務分析とは、企業の資金調達、予算管理、資金調達、資金運用などを自動化・効率化して、業務効率を大幅に改善する自社の財務分析と、特定の企業の数字を抜き出してその割合や伸び率などからその企業の収益性や安全性などを導き出す他社の財務分析の2種類があります。
1-1.財務分析（自社向け）
自社の資金調達、予算管理、資金調達、資金運用などを自動化・効率化できるツールをご紹介します。今まで大きな時間を割いていた業務を圧倒的に少ない時間で完了します。
freee会計
freee会計 は、法人シェアで多くの割合を占めているシェアNo.1※のクラウド型会計ソフトです。スマートフォンやMacなど、さまざまな環境で、経理・簿記の知識がなくても簡単に決算書が作成できます。また、わからないことがあっても、充実したサポートを受けることができるので、安心です。
※出典：「 リードプラス『キーワードからひも解く業界分析シリーズ：クラウド会計ソフト編』2022年8月 」（2025年12月11日閲覧）
弥生会計 Next
弥生会計 Next は、小規模法人の会計業務に最適のクラウド会計ソフトです。専門知識のない初めての方でも、簡単に帳簿付けをすることができます。また、銀行などの金融講座などとの連携で帳簿付けを自動化することも可能です。
1-2.財務分析（他社向け）
投資や競合分析を行う際に、必要となる財務分析。投資用の財務分析ツールは、貸借対照表や損益計算書の特定の数字を抜き出して、その割合や伸び率などからその会社の収益性や安全性などを業界標準値や同業他社などとの比較から導き出すことができます。
2.経営分析
経営分析とは主に企業が経営戦略を策定できる指標を見つけ、改善できる振れ幅を見つける企業の戦略を決定するための分析手法を指します。今まで専門性が高い部分があった経営戦略分析も、近年は簡単に行えるツールや助言をくれるツールが登場してきています。
Tableau
Tableau は、データに基づいた意思決定を支援する分析プラットフォームとして、経営幹部がビジネスの信頼を築き、効率化を図るために役立ちます。ビジネス価値を向上させ、データから価値を引き出し、ビジネスに有意義なインパクトを与えることが可能です。財務分析にも対応しており、財務部門が時間とリソースを有効活用し、ビジネス戦略を支える情報を安全に共有することを支援します。
ZAC はプロジェクトの収支を正確に把握したい場合に、それぞれの売り上げ・仕入れ・勤怠など必要な情報をすべて紐付けて管理できます。リアルタイムでモニタリングしてくれるので、利益や採算が一定水準を下回ると原因まで調べて通知してくれます。管理会計だけでなく経理業務を効率化するためのレポードなど、データに基づいたサポートもしてくれます。
Reforma PSA
Reforma PSA は、見積書作成から受注・売上・請求・債権管理までの「販売管理業務」と、発注書作成から仕入・支払FB出力・債務管理までの「購買管理業務」を一元管理できます。見積書や請求書、精算書などすべての帳票を出力できるのも魅力です。アラート機能で業務漏れを防ぐのはもちろんのこと、だれがどの業務にどれくらい時間をかけたのかもわかります。
分析手法一覧索引（あいうえお順）
分析手法一覧：英数先順
[2変量解析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[4P分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[ABC分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[CSポートフォリオ分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[Facebook分析・解析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[LTV分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[RFM分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[PEST分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[STP分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[SNSアカウント分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[SWOT分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[Twitterツイート分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
分析手法一覧：あいうえお順
**●あ行**
[アカウント分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[アクセスログ解析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=2)
[アクセス解析](https://boxil.jp/mag/a1599/)
[アクセス数分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[アソシエーション分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[アドホック分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[アトリビューション分析](https://boxil.jp/mag/a1599/)
[アプリ分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=2)
[因子分解](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
**●か行**
[カスタマージャーニー分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[階層化意思決定分析法](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[キーワード解析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=2)
[共分散構造分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[経路分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=2)
[競合分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[クチコミ傾聴分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[クラスター分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[クリック分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=2)
[クロス集計分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[経営分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=5)
[決定木分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[広告効果分析](https://boxil.jp/mag/a1599/)
[顧客分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[コホート分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[コンジョイント分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[コンスポンデンス分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[コンバージョン解析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=2)
**●さ行**
[サイト分析](https://boxil.jp/mag/a1599/)
[財務分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=5)
[主成分分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[重回帰分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[スクロール解析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=2)
[セグメント分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[線形回帰分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[ソーシャルメディア分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[ソーシャルリスニング](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[ソーシャル分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[相関分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
**●た行**
[多変量解析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[単回帰分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[データマイニング](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[データ分析](https://boxil.jp/mag/a1599/)
[テキストマイニング](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[デシル分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[トレンド分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
**●は行**
[バスケット分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[バリューチェーン分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
[ヒートマップ分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=2)
[ビッグデータ分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
[ファネル分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=2)
[ページ解析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=2)
[ページ遷移分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=2)
**●や行**
[ユーザー属性分析/顧客分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=3)
**●ら行**
[リアルタイム分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=2)
[ロジスティック回帰分析](https://boxil.jp/mag/a1599/?page=4)
データ分析手法とツールのまとめ
データ分析の手法とその分析で使えるツールを 悩み別 と あいうえお順 にご紹介しました。さまざまな分野の分析手法があり、目的に応じて使い分けるのは難しいと感じてしまうかもしれません。データ分析初心者の方は、まず取り組みたい分析がアクセス解析なのかそれともデータマイニングなのか分析の分野を把握して順に分析手法を試してみると良いかもしれません。データ分析ができるようになると大変強い武器となります。本記事がデータ分析を始める方の一助となれば幸いです。
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