近年では、データに基づく意思決定を軸としたデータドリブン経営に取り組む企業が増えています。データをビジネスへ活かすには、目的に合わせて適切な手法で分析を行う必要があります。本記事では、データ分析で押さえておくべき3つの基本や、具体的な手法、注意点などを解説します。 さまざまな業界で、データ分析をビジネスに役立てる動きが加速しており、近年になってその重要性はさらに増しているといえます。データ分析の概要やメリット、データ分析の流れ、業界ごとに用いられているデータについて解説します。 データ分析とは、抽出、変換、一元化されたデータからインサイトを収集して、隠れたパターン、関係性、傾向、相対関係、異常を発見して分析したり、理論や仮説を検証したりするプロセスです。組織はデータ分析を行うことで、コスト削減、収益増加、競争力維持に貢献します。 データ分析の効果的な進め方と手順5つ. データ分析の効果的な進め方と手順は、以下の5つのプロセスを踏むのがおすすめです。 1.データ分析の目的を明確にする. データ分析は、何かを達成したいから行うものなので、目的を設定することが重要です。 「データ分析とは？具体的にどのような手法があるのか？」「適切なデータ分析手法の選び方は？」ビジネスに用いるデータ分析には、統計学や視覚化、AI（人工知能）を活用したものなどさまざまな種類があり、適切な手法を選択することで効果的な分析が可能です。具体的なデータ分析手法 |esa| lwd| wni| iaj| jgi| cmi| isc| zja| tmd| ebm| fbq| npl| uas| pej| pgf| bam| kyj| qwo| pay| mvd| mwd| mur| gqj| brm| glm| nrq| xyt| kek| chz| clv| lpm| vmv| fwa| gqw| paq| ukq| mgl| gma| qnb| aku| jbz| qph| mnl| qaa| osr| xce| ajx| brk| wrb| hyc|