データ分析（でーたぶんせき）
最終更新：2026/4/25
データ分析は、収集されたデータを統計学的な手法を用いて解釈し、意味のある情報や傾向を抽出するプロセスである。
別名・同義語 データ解析統計分析
ポイント
データ分析は、ビジネス上の意思決定や科学研究など、幅広い分野で活用されており、データに基づいた客観的な判断を支援する。
データ分析とは
データ分析は、大量のデータから有用な情報を抽出する一連のプロセスです。単なるデータの集計にとどまらず、統計学、機械学習、データマイニングなどの手法を駆使し、隠れたパターンや相関関係を発見し、将来の予測や意思決定に役立てます。
データ分析のプロセス
データ分析は一般的に以下のステップで進められます。
- データ収集: 必要なデータを様々なソースから収集します。
- データクレンジング: 欠損値や誤りを含むデータを修正・除去します。
- データ加工: 分析に適した形式にデータを変換します。
- データ分析: 統計分析、機械学習などを適用し、データのパターンや傾向を分析します。
- 結果の解釈: 分析結果を解釈し、意味のある情報として抽出します。
- 可視化: 分析結果をグラフやチャートを用いて分かりやすく表現します。
データ分析の種類
データ分析には様々な種類があります。
- 記述統計: データの基本的な特徴を要約します（平均、中央値、標準偏差など）。
- 推測統計: サンプルデータから母集団の特性を推測します（仮説検定、信頼区間など）。
- 回帰分析: 変数間の関係性をモデル化し、予測を行います。
- クラスタリング: 類似したデータをグループ化します。
- データマイニング: 大量のデータから隠れたパターンや知識を発見します。
データ分析の活用事例
データ分析は、様々な分野で活用されています。