データ分析・解析手法・ツールまとめ | 全43サービス掲載【保存版】

最終更新日：2024-02-05（記事の情報は現在から1485日前のものです）

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。データ分析・解析手法・ツールをまとめて解説します。

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をまとめました

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

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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になります。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になります。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。