ビッグデータを徹底解説！データ解析方法と活用法
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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ることができるようになり、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。
そこで今回は、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。
目次
代表的なビッグデータ分析の手法
今回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。
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していく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。
アソシエーション分析の参考画像
もちろん、関係のある事柄同士での分析をすることも多いです。たとえばビールとバーベキューなんかには相関が見られますし、今回はスーパでの買い物を想定した画像を作ってみました。
この画像から、トマトとにんじんの相関が見て取れますし、一緒に買われることが多いことが予想されます。
参考記事：はてなダイアリー おむつとビール
5.クラスター分析
クラスター分析とは異なる性質が混ざり合う集団の中から、似たもの同士を集めクラスター(集落)を作り、対象を分類する手法となります。
クラスター分析を用いることにより客観的な判断基準にしたがって分類ができるため、マーケティングリサーチにおいてはポジション確認のためのブランド分類や、生活者のセグメンテーションなどが可能です。
クラスター分析の参考画像
出展：クラスター分析とは
単に対象のデータをクラスターに分類するだけでなく、クラスターごとがどのように結合しているのかがわかるためマーケティングに有効な分析手法です。今回はクラスター分析の例として、寿司ネタの選好度と、寿司ネタの分類に関する画像を用意してみました。
ビッグデータ分析を実際に行うには
今回は、ビッグデータ分析の手法を5つ紹介しました。すべての分析手法はつきつめれば難しいものではありますが、簡単に説明すれば以上のような分析手法となります。
渋谷直正氏は冒頭で紹介した記事において統計学初心者はこれら5つの分析手法を学び、実際のデータを使用してガンガン練習を積むことが大切と提言しています。これから統計学を学ぼうという方は、これら5つの分析手法を学ぶことから始めてみてはいかがでしょうか？
