データ分析

データ分析（Data Analysis）は、データから意味のある情報や知見を抽出するプロセスです。AI/機械学習の発展により、より高度で効率的なデータ分析が可能になっています。

データ分析のプロセス

[データ収集] → [データクレンジング] → [探索的分析]
    ↓
[可視化] → [統計分析/モデリング] → [解釈・報告]

データ分析の種類

AI活用によるデータ分析

1. [自動化](/glossary/automation)された分析

• 自動レポート生成
• 異常検知
• パターン発見

2. [自然言語](/glossary/natural-language)クエリ

「先月の売上を地域別にグラフ化して」
→ AIが自動で分析・可視化

3. 予測分析

• 需要予測
• 顧客離反予測
• 在庫最適化

主要なツール・プラットフォーム

BIツール

AI搭載分析ツール

プログラミング

• Python（pandas、scikit-learn）
• R
• SQL

ビジネスでの活用

マーケティング

• 顧客セグメンテーション
• キャンペーン効果測定
• アトリビューション分析

営業

• パイプライン分析
• 受注予測
• 顧客スコアリング

オペレーション

• 需要予測
• 在庫最適化
• プロセス改善

データ分析のスキル

データ分析の課題

1. データ品質: 欠損、不整合への対応
2. 解釈の難しさ: 結果の正しい理解
3. プライバシー: 個人データの取り扱い
4. スキルギャップ: 専門人材の不足

今後の展望

• AI支援による分析の民主化
• リアルタイム分析の普及
• 説明可能なAI分析
• 自然言語インターフェース

データ分析は、データドリブンな意思決定の基盤として、ますます重要性を増しています。