はじめに：数字に「溺れる」前に知っておくべきこと
日々の仕事の中で、売上レポートやアクセス解析など、たくさんの「数字」を目にする機会があると思います。 でも、その数字を見て「ふーん、なるほど」で終わっていませんか？あるいは、グラフや表を作るだけで満足してしまっていませんか？
実は、データ分析には明確な「3つの段階」があります。この段階を理解していないと、せっかくのデータもただの数字の羅列になってしまいます。
今日は、ビジネスの現場で本当に使える「データから価値を引き出すための3つのステップ」について、わかりやすくお話しします。難しく考える必要はありません。一緒に見ていきましょう。
1. 記述的データ分析：まずは「現状」を正しく知る
最初のステップは、「記述的データ分析（Descriptive Data Analysis）」と呼ばれるものです。 これは一言でいうと、「何が起きたのか？」を可視化するフェーズです。
これは、健康診断に例えるとわかりやすいでしょう。
- 健康診断： 身長、体重、血圧を測って、今の体の状態を知る。
- ビジネス： 売上の推移、平均単価、先月の実績などをグラフにして、会社の状態を知る。
多くの企業で行われている「月次報告」や「定例レポート」は、まさにこれに当たります。まずは、今の状態（State）を客観的な事実として把握し、チーム全員で共通認識を持つ。これがすべての基本となります。
2. 探索的データ分析：データの「刑事」になって違和感を探す
現状がわかったら、次のステップに進みます。「探索的データ分析（Exploratory Data Analysis / EDA）」です。 ここは、「なぜそうなったのか？」「何が隠れているか？」を探るフェーズです。
記述的分析で見えた全体像の中に、「おや？」「なんか変だな」という違和感を見つける作業です。まるで、事件現場で証拠を探す「刑事」のような仕事だと思ってください。
- 色々な切り口でグラフを作ってみる： 「時間帯別」や「地域別」など、視点を変えてみます。
- 外れ値（異常値）を見つける： 「この日だけ異常に売上が高いのはなぜ？」と疑います。
- 関係性を探る： 「気温が上がると、この商品の売上が下がる傾向があるかも」といった「あたり」をつけます。
このプロセスこそが、アナリストの腕の見せ所であり、最も創造性が求められる面白い部分です。「なぜ今月は売上が落ちたのか？」という問いに対し、あらかじめ決めつけずにデータをこねくり回して（探索して）、仮説の「種」を見つけ出すのです。
3. 検証的データ分析：「裁判官」のように白黒つける
そして最後のステップが、「検証的データ分析（Confirmatory Data Analysis）」です。 これは、「その仮説は正しいのか？」を証明するフェーズです。
探索的分析で見つけた「パターン」や「仮説」が、たまたま偶然起きたことなのか、それとも本当に意味があることなのか。これを統計学を使って厳密に判定します。イメージとしては「裁判官」です。
- 仮説検定を行う： 統計的な手法（t検定など）を使います。
- 結論を出す： 「Aのデザインの方がBよりもクリック率が高い」という仮説に対し、「これは偶然の誤差ではない」とお墨付きを与えます。
これにより、「なんとなく」ではなく、「確かな根拠」を持ってビジネスの意思決定（Goサイン）を出せるようになります。失敗のリスクを最小限に抑えるための大切な工程です。
まとめ：多くの現場は「1」で止まっている？
これら3つの分析は、以下のようなサイクルで回すのが理想です。
- ステップ1（記述的）： まずはレポートを見て、現状を把握する。
- ステップ2（探索的）： 気になる点を深掘りし、「もしかして〇〇が原因では？」と仮説を立てる。
- ステップ3（検証的）： その仮説が正しいかテストし、自信を持って施策を実行する。
しかし、ビジネスの現場では、残念ながら「1. 記述的データ分析」だけで止まってしまっているケースが非常に多いのです。きれいなグラフを作って、「今月はこれだけ売れました。以上です」で終わってしまう。これではもったいないですよね。
おわりに：次の会議で「なぜ？」を問いかけてみよう
データ分析と聞くと難しく感じるかもしれませんが、要は**「現状を知り（記述）、理由を探り（探索）、裏付けを取る（検証）」**というプロセスのことです。
明日、職場で何かのデータを見るときは、「現状はわかった。じゃあ、なぜこうなったんだろう？」と、一歩先の「探索」の視点を持ってみてください。その小さな「問い」が、あなたの仕事をよりクリエイティブで、価値のあるものに変えてくれるはずです。
