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分析手法

分析でできること

統計分析と聞くと「難解」「あてにならない」などさまざまな意見が聞かれますが、本当にそうでしょうか。確かに、数値の算出過程では微積分や行列計算などの数学的要素が必要ですし、すべての未来を見通す万能のものでもありません。ただ、数値の意味を理解さえすれば、過去の情報をもとに一定の基準を設けることは可能です。過去を分析し、近い将来の目安とすることは、成長を継続させるための最初の一歩です。

成功への確率を上げる

成功への確率を上げる

ビジネス上の経験は非常に重要です。しかし客観的な基準が無い場合、移り変わりの激しい時代では全く逆方向に進んでしまう可能性があります。気づいたときには目的地はさらに遠のいているでしょう。客観的な基準として分析は効果的です。360度の道があったとしても、方向が90度に狭まれば、成功の確率は一気に4倍に上がります。もし、30度まで絞れればさらに目的地への距離は近くなります。

こまめな分析で軌道修正

ツールとしての分析

分析が必要なのは投資プロジェクトのような大きなものだけではありません。短期間の分析を繰り返すことが自社にあった方針を導くのに有効です。ライバル各社に差をつけるために、あまり時間を掛けるわけにはいきません。では、誰が分析するべきでしょうか。それはビジネスをよく理解しているあなたが仮説を立て、分析し、検証することがゴールまでの近道です。

ツールとしての分析

ある程度の慣れは必要ですが、正しい用法と使用上の注意を守れば、効果的に使うことが可能です。まずは、以下の分析手法一覧をご覧ください。もう少し深く知りたくなったら統計に関するサイトや書籍を手に取ってください。その知識を活用できる分析手法をご用意していますので、更なる新しい発見につながるでしょう。

集計結果、分析結果の活用

集計結果をエクスポート

Trunk tools の分析は詳細なデータの抽出が可能です。csvデータで保存して、他のソフトで利用するなど、2次利用いただけます。

ブックマークで分析結果をいつでも復元

せっかく集計して得た、有意義な分析結果を消してしまうことはありません。ブックマークに登録していつでも復元できるようになりました。メンバーと分析結果を共有したり、ミーティングで発表するなど、分析結果を無駄にしません。

分析手法一覧

Trunk tools のご利用で以下のすべての分析をご利用いただけます。各分析ページにはヘルプや、分析結果のポイントがあるので、数値やグラフの見方に迷うことはありません。

性質を知る

基本統計量・・・平均や分散などデータの基本的な性質を把握
多次元分析・・・さまざまなデータを集計・グラフ化し、多角的に現状を把握
F検定、t検定・・・2つのデータから分散と平均値の違いを検定
分散分析・・・複数のデータから平均値の違い検定
カイ2乗検定・・・クロス集計表から特徴を把握

関係性を知る

相関・・・2組のデータが連動しているか検証
双対尺度法・・・数値データのクロス集計表から類似している項目を視覚化
コレスポンデンス分析・・・カテゴリデータのクロス集計表から類似している項目を視覚化
主成分分析・・・複数のデータをまとめて新しい指標を作成
因子分析・・・複数の変数に潜む共通因子を探り出す

グループ化する

ABC分析・・・数値データの構成比から、ABCの3つのランクに分けて分析
デシル分析・・・データを10段階に分けて分析
クラスター分析・・・複数のデータから類似しているものを分類

予測する

時系列分析・・・時系列データの傾向把握と予測
回帰分析・・・複数のデータを用いて数値を予測
判別分析・・・複数のデータを用いて2グループのどちらに分類できるか予測

比較する

時系列推移比較・・・複数の時系列データを並べて比較
Zスコア比較・・・単位の異なる2つのデータを標準化して比較
バランス比較・・・単位の異なる複数のデータを標準化して比較