データ解析
概 要
データ解析とは、収集したデータに対し、なぜこのようなデータになっているのかということを体系的な手段や法則を用いて明らかにすること。データ解析から問題解決を図り、新たな知見を得ることを目的とする。また現在のデータから未来を予測することもデータ解析の一種。
解 説
インターネットの普及に伴ってIT社会が浸透するとともに、さまざまな事柄がデータとして蓄積されるようになりました。データ解析はこれら収集したデータを有効活用するために必要なプロセスと言えます。
- 1 データ収集……興味のあるデータを集める。
- 2 データ分析……データを整理し細かく調べて現状を知る。
- 3 データ解析……分析の結果がなぜそうなったのか原因を究明する。
以上のようにデータ処理は大きく3段階に分けて考えることができ、データ解析は最後に問題の原因究明を行うプロセスになります。分析結果からなんらかの法則性や関連性を見出すことが重要で、データ分布をさまざまな法則で可視化する統計モデルといったツールを組み合わせることもあります。
データ解析はさまざまな分野で必要とされますが、特にビジネス方面では重宝され、事業の効率化や未来予測にデータ解析が活用されています。
実現できること
- ・商品需要の予測。すぐに生産するのが難しい商品を無駄なく供給するためのデータ解析。
- ・新たな商品陳列法則。客の視線をデータ解析することで、従来の常識を覆す商品陳列法則を発見しました。
- ・交通状況の把握。走行中の複数車両から得られるビッグデータを解析し交通状況を把握します。
- ・農業の効率化。センサーや気象予報から得られたデータの解析から、作物出荷までの予測を立てます。
- ・医療の最適化。流行病の予測や、膨大な治療データの解析から最適な治療法を選択します。
将来の展開
さまざまな事柄をデータ化して蓄積するビッグデータは、活用次第で大きなビジネスチャンスにつながると言われています。その一方、蓄積されたデータの膨大さから、データ解析が難しいという話もよく耳にします。
しかし、今後のセンシング技術や通信技術の進化、IoT製品の増加などにより、扱うデータ量が膨大になり、ビッグデータを解析する機会も増えていくことが予想されています。そのため、そうしたビッグデータを解析するために、AIを始めとしたさまざまな技術分野の進歩が期待されています。