データ分析の基礎

データ分析とは

データから意味のある情報を引き出す

データ分析のステップ

1. 目的設定

何を知りたいのか明確に

2. データ収集

• 社内データ
• アンケート
• オープンデータ

3. データクリーニング

• 欠損値処理
• 外れ値処理
• データ整形

4. 分析

• 記述統計
• 可視化
• 統計検定

5. 解釈・報告

• 洞察を導く
• わかりやすく伝える

基本統計量

• 平均: データの中心
• 中央値: 外れ値に強い
• 標準偏差: ばらつき
• 相関係数: 関係性

データ可視化

グラフの種類

• 棒グラフ: 比較
• 折れ線グラフ: 推移
• 円グラフ: 割合
• 散布図: 相関
• ヒストグラム: 分布

分析ツール

Excel

• 基本的な分析
• ピボットテーブル
• グラフ作成

Python

• Pandas: データ処理
• Matplotlib: 可視化
• Scikit-learn: 機械学習

R

• 統計分析特化
• ggplot2: 可視化

BI ツール

• Tableau
• Power BI
• Looker

よくある間違い

❌ 相関と因果の混同
❌ サンプル数不足
❌ 確証バイアス
❌ データの恣意的選択

データで意思決定を！