ビッグデータを徹底解説！データ解析方法と活用法

データ解析に大きな影響を与えているビッグデータ。言葉は知っててもそのデータ分析の仕方と活用法は意外と知られていないもの。そもそもビッグデータとは？という疑問から、ビッグデータ解析の仕方を徹底的に解説します！※2017年4月17日更新

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ビッグデータとは

近年では急速にデジタル化が進んでおり、さまざまなデータを取れるようになり、そのデータをマーケティングに活かそうということで、ビッグデータという言葉がよく聞かれるようになりました。

そして、「ビッグデータを分析しよう」「データを取ってこよう」などとよく言われるとは思いますが、そもそもそれらのデータをどうやって分析するかには、さまざまな手法があることはご存じでしょうか。

そこで、2014年データサイエンティストオブザイヤーを獲得した渋谷直正氏が提唱している、5つのビッグデータ分析手法を紹介したいと思います。

代表的なビッグデータ分析の手法

本記事で紹介するビッグデータ分析の手法は「クロス集計」「ロジスティック回帰分析」「決定木分析」「アソシエーション分析」「クラスター分析」の5つとなります。それぞれ非常に有名ですし、見覚えのあるものもあると思いますので、確認をしていきましょう。

参考記事：日経BP 実務で使う分析手法は5つで十分、マーケッターこそデータサイエンティスト候補

1.クロス集計

クロス集計とは特定の2つもしくは3つの情報に限定しデータの集計・分析を行う手法であり、アンケート調査などによく用いられる手法です。

たとえばアンケートの質問項目で得たデータを縦軸に、そして年齢や性別や職業などのデータを横軸に置くことで、属性ごとのデータ集計・分析が行えます。

クロス集計の参考画像

ECサイトではクロス集計を用いて属性別の顧客満足度や人気商品を把握することで、販売予測を立てるなど運営に役立てることが可能になります。

エクセルなどのOfficeソフトに標準搭載されているデータ分析の一つであり、もっともポピュラーな手法とも言えます。

2.ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰分析とは物事の発生確率を予測する手法のひとつであり、医療業界においても良く使用される分析手法です。

たとえば喫煙者・非喫煙者の肺がん発生率など「0か1か（発生するかしないか）」を元に分析される手法なので、分析結果が0～1で表現されるのが特徴的ですね。

ロジスティック回帰分析の参考画像

ロジスティック回帰分析で発生確率を分析することにより、より正確なターゲティングなどが可能となります。

3.決定木分析（けっていぎぶんせき）

決定木分析とは、樹木上のモデルを活用して要因を分析、その結果から予測を行うものです。顧客の分類などを分析する場合の特に有効であり、「原因」から「結果」を枝分かれ式に分析することにより仮説を立てやすくなります。「原因」→「結果」と上から下へ枝分かれしていく図が樹木のように見えることから、決定木分析と呼ばれているようです。

決定木分析の参考画像

4.アソシエーション分析

スーパーやコンビニなどの買い物で何と何が一緒に買われているかを分析する手法です。ビッグデータ活用事例で都市伝説化している「おむつとビールの法則」も、このアソシエーション分析によるものです。一見関連性がないように思えるが、共起性のある事柄の間に埋まる原因を分析することでマーケティングに役立てる手法となります。