- データサイエンティストを目指している方
- データ分析の流れを理解したい方
こんにちは、zawato（@zawato7）です！
データ分析を始めたいけれど、「どこから手をつければいいのか分からない」「分析の流れがつかめない」という悩みを持つ人は多いと思います。
本記事では、データ分析の一般的な流れを 5つのステップ に分けて解説します。
この流れを理解すれば、単なるデータの集計や可視化ではなく、ビジネスに価値を生み出すデータ分析 ができるようになります。
データ分析のやり方をマスターしたい方は、是非参考にしてみてください。
データ分析の5つのステップ
データ分析の流れは、以下の5つのステップに分けられます。
- ビジネス理解と目的設定
- データ収集・確認・探索
- データ加工・処理
- モデル作成
- モデル評価と活用
では、それぞれのステップを詳しく見ていきましょう。
ビジネス理解と目的設定
データ分析で最も重要なのは 「何を解決したいのか？」 を明確にすることです。分析の方向性が定まっていないと、どれだけ高度な手法を使ってもビジネスに役立つ成果は得られません。
- ビジネス課題の整理：何を改善したいのか？（売上向上、コスト削減、顧客満足度向上 など）
- 分析のゴール設定：どんなアウトプットを求めるのか？（予測・分類・異常検知 など）
- KPIの設定：分析結果を評価する指標を決める（例：購買率、CTR、売上成長率）
課題の設定方法として、悪い例と良い例を載せておきます。
- 売上を増やしたい
- リピーターの購買行動を分析し、売上向上につながる施策を特定する
分析の目的がはっきりしていれば、必要なデータや手法も明確になります。
データ収集・確認・探索
目的が決まったら、それを達成するために 適切なデータを集める 必要があります。また、収集したデータの品質や特徴を理解するために 探索的データ分析（EDA: Exploratory Data Analysis） を行います。
- データソースの選定（データベース、API、スクレイピング、手動収集 など）
- データの欠損・異常値の確認（NaN値の処理、外れ値の特定）
- データの分布や傾向の可視化（ヒストグラム、散布図、相関ヒートマップ など）
以下に、Pythonコードの例を載せておきます。
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
# データ読み込み
df = pd.read_csv("data.csv")
# 基本情報の確認
print(df.info())
print(df.describe())
# 欠損値の確認
print(df.isnull().sum())
# 可視化（相関ヒートマップ）
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap="coolwarm")
plt.show()EDAをしっかり行うことで、データの偏りや問題点を早い段階で発見できます。
データ加工・処理
データ分析において、「データ加工・処理」は非常に重要なステップです。
データは そのままでは分析に適していない ことが多く、適切に処理しなければ ノイズやバイアスの影響で誤った分析結果 になってしまいます。
- データのクリーニング（欠損値処理、異常値の補正）
- 特徴量エンジニアリング（カテゴリ変数のエンコーディング、数値のスケーリング）
- データの分割（学習データ・テストデータの分け方）
主なデータ加工・処理の例は以下の通りです。
- 欠損値の処理
- 異常値の処理
- データの変換
- 特徴量エンジニアリング
- データの結合・分割
分析に適した形に加工・前処理することで、モデルの精度を向上させることが期待できます。
モデル作成
前処理が終わったら、いよいよ 統計モデルや機械学習モデルを作成 します。
分析の目的に応じて、適切なアルゴリズムを選択することが重要です。
- 目的に応じたモデル選択
- 予測 → 回帰モデル（線形回帰, XGBoost など）
- 分類 → ロジスティック回帰, RandomForest など
- クラスタリング → K-Means, DBSCAN など
- ハイパーパラメータの調整（グリッドサーチ, ベイズ最適化 など）
- 交差検証（Cross Validation）で過学習を防ぐ
以下に、Pythonコードの例（ランダムフォレスト）を載せておきます。
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
# データ分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# モデル作成
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
# 予測
y_pred = model.predict(X_test)
モデル評価と活用
モデルが完成したら、どれくらいの精度で問題を解決できるのか？ を評価し、実際の業務で活用する方法を考えます。
- 評価指標の確認
- 回帰 → RMSE, MAE, R² など
- 分類 → Accuracy, Precision, Recall, F1-score など
- モデルの解釈（SHAP, LIMEを活用）
- デプロイ（実際の業務に組み込む）
- API化（FastAPI, Flask）
- ダッシュボード化（Streamlit, Power BI）
おわりに
今回は、データ分析の流れについて解説しました。
この流れを意識することで、実務に役立つデータ分析ができるようになると思います。
今後のブログでは、各ステップをより詳しく掘り下げていく予定です！
感想や改善点などがありましたら、是非コメントしてください！
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