データ分析のやり方を初心者向けに解説

データ分析のやり方は、目的設定・データ収集・加工・分析・示唆抽出という5つのステップを順番に踏むことで、初めてでも大きく迷わずに進められます。本記事では、この基本ステップに加えて、クロス集計・回帰分析・クラスター分析といった代表的な分析手法の使い分け方、分析結果を意思決定につなげるコツ、そして独立コンサルタントが分析支援を提案領域に加える際に意識しておきたい視点までを整理します。

データ分析の基本ステップ

データ分析のやり方は、目的設定・データ収集・加工・分析・示唆抽出という5つのステップに沿って進めると、再現性の高い成果につながります。

この流れは、総務省統計局が公的統計の利活用を進めるために示している「PPDACサイクル」の考え方と重なります。総務省統計局の解説では、分析のプロセスをProblem（問題）・Plan（計画）・Data（データ）・Analysis（分析）・Conclusion（結論）という5つの段階に整理しており、最初に「テーマを設定し、クリアに課題を捉える」ことが起点になるとされています（出典：総務省統計局「Data StaRt」、2026年9月参照）。データ分析のやり方に迷ったときは、いきなり手法やツールを選ぶのではなく、この5段階のどこにいるかを確認する習慣が有効です。

目的設定→データ収集→加工→分析→示唆抽出

データ分析のやり方における5つのステップは、それぞれ役割が異なるため、順番を飛ばさずに進めることが精度を左右します。

まず目的設定では、「何を明らかにしたいのか」「その結果を誰がどう使うのか」を先に言語化します。目的が曖昧なまま次のステップに進むと、後工程で集めたデータが目的に合わず、分析をやり直すことになりがちです。

次のデータ収集では、社内の販売実績データやアンケートなど新たに取得するデータに加えて、公的統計やオープンデータのような既存の公開データを活用できないかもあわせて確認します。総務省統計局の解説では、データ収集の方法を「オープンデータや既存の公開統計データを活用する」進め方と、個別の調査票情報を新たに取得する進め方に分けて説明しており、まず活用できる公開データが無いかを確認する視点が示されています（出典：総務省統計局「Data StaRt」、2026年9月参照）。目的に対して本当に必要なデータが何かを見極め、余計なデータまで集めすぎない判断も、この段階の実務上のポイントです。

加工の段階では、表記ゆれの統一、欠損値の扱い、必要な項目の抽出・集計といった前処理を行います。この加工が粗いと、後続の分析結果そのものの信頼性が下がってしまうため、地味に見えても省略できない工程です。

分析の段階では、目的に応じた手法（次章で扱うクロス集計・回帰分析・クラスター分析など）を用いて、データに含まれる傾向や関係性を可視化・検証します。

最後の示唆抽出では、分析結果を「だから何をすべきか」という具体的な打ち手の言葉に翻訳します。数値を並べるだけで終わらせず、次章で扱う意思決定への接続まで見据えて整理することが、データ分析のやり方全体を通じた要点です。

5つのステップを具体的にイメージできるよう、小売店の売上減少を分析する場面を例に整理すると、次のようになります。

ステップ	具体例（小売店の売上減少分析）
目的設定	直近3ヶ月の売上減少の要因を特定し、来期の施策に反映する
データ収集	POSデータ、来店客数、天候データ、販促の実施履歴を集める
加工	日別・店舗別に売上と客数を集計し、欠損している日を補完する
分析	曜日・天候・販促の有無で売上をクロス集計し、影響度を確認する
示唆抽出	「雨天日は特定の販促の効果が高い」など、次期施策への打ち手に翻訳する

目的設定→データ収集→加工→分析→示唆抽出の5ステップが矢印でつながったフロー図

代表的な分析手法の使い分け

データ分析のやり方で使う手法は、目的に応じてクロス集計・回帰分析・クラスター分析を使い分けることが基本になります。

データ分析にはさまざまな手法がありますが、初めて取り組む場合は、まず基本となる3つの手法の役割の違いを理解しておくと、目的に応じた選択がしやすくなります。

クロス集計・回帰分析・クラスター分析

クロス集計・回帰分析・クラスター分析は、それぞれ「関係を見る」「影響度を測る」「グループに分ける」という異なる役割を持つ手法です。

手法	できること	向いている場面
クロス集計	2つ以上の項目を掛け合わせて件数・割合の傾向を見る	年代別×購入商品など、まず全体像を把握したいとき
回帰分析	ある結果（売上など）に、どの要因がどれだけ影響しているかを数値で推定する	広告費と売上の関係など、影響度を定量的に説明したいとき
クラスター分析	似た性質を持つデータをグループ（クラスター）に自動的に分ける	顧客セグメントを新たに発見したいとき

実務では、まずクロス集計で全体の傾向をつかみ、次に回帰分析で「どの要因が効いているのか」を掘り下げ、必要に応じてクラスター分析で新しい切り口のセグメントを探るという順序で組み合わせるケースが多く見られます。いきなり複雑な手法から始めるのではなく、クロス集計のような基本的な手法で全体像を確認してから、目的に応じて手法を足していく進め方が、データ分析のやり方に不慣れな段階では扱いやすくなります。

なお、これらの手法はExcelの標準機能やBIツールでも実行できるものが多く、統計解析の専門ソフトがなければ始められないわけではありません。まずは自社で使えるツールで小さく試し、必要に応じてより高度な手法やツールを検討する進め方が現実的です。

分析結果を意思決定につなげるコツ

分析結果を意思決定につなげるコツは、数値の報告で終わらせず、結論に至った根拠と次のアクションをセットで関係者に共有することです。

総務省統計局のPPDACサイクルの解説では、結論（Conclusion）の段階について「分析結果を確認する」「最初の問いに対して検証する」「得た結論を伝えている」という3つの要素が示されており、単なる分析結果の報告ではなく、結論に至った背景や議論の過程を関係者と共有するコミュニケーションが重視されています（出典：総務省統計局「Data StaRt」、2026年9月参照）。データ分析のやり方を身につける過程では、分析スキルだけでなく、この「伝え方」まで含めて練習しておくことが実務では欠かせません。

具体的には、次の3点を意識すると、分析結果が意思決定に反映されやすくなります。

結論を先に述べる―分析の手順を長々と説明する前に、「何が分かったか」「何をすべきか」を最初の1文で示します。
根拠となる数値を絞り込む―グラフや表を大量に並べるより、意思決定に直結する数値だけを厳選して示すほうが伝わりやすくなります。
次のアクションを提案する―分析結果の解釈にとどめず、「この結果を踏まえて何を変えるべきか」まで言い切ります。

分析結果を意思決定につなげる際には、結論を一つの図に整理して伝えると、関係者の理解が早まります。複数の要因が絡む問題を整理する場面では、原因を階層的に分解して考える手法も役立ちます。分析結果から浮かび上がった論点を構造的に整理したい場合は、分析結果の構造化にロジックツリーの考え方を取り入れると、報告の骨子が組み立てやすくなります。

独立コンサルタントが分析支援で意識すべき視点

独立コンサルタントが分析支援を提案領域に加える際は、分析の正確さだけでなく、クライアントの意思決定プロセスに合わせて結果を翻訳する視点が欠かせません。

コンサルタントの歩み編集部が独立コンサルタント向けに行った匿名ヒアリングでは、データ分析支援をきっかけにDX関連の追加相談を受けるようになったという声が複数寄せられました。分析結果を出すだけで終わらせず、その先の意思決定や施策実行まで伴走する姿勢が、単発の分析代行との差別化につながっているようです。

データ分析の位置づけは、企業側の意識としても強まっています。IPA（情報処理推進機構）が公開している「DXリテラシー標準（DSS-L）」は、すべてのビジネスパーソンが身につけるべき能力の一つとして、DXで活用されるデータ・技術を理解し、実際に利活用できることを掲げています（出典：IPA「DXリテラシー標準（DSS-L）概要」、2026年9月参照）。データ分析のやり方を独立コンサルタントとして提供できることは、こうした企業側のリテラシー向上のニーズに応える強みになり得ます。

単価水準についても、DX・IT領域の支援は他の領域と比べて相場が高めに形成される傾向があります。DX・ITコンサル領域の月額単価は100万〜160万円程度（平均約120万円）とされており、IT戦略に踏み込む案件では150万〜200万円まで上振れするケースもあります（ドメイン知識ベース）。データ分析支援そのものの単価はプロジェクトの規模や関わる工程によって幅があるため断定はできませんが、DX支援の一領域として位置づけることで、既存の提案領域との掛け合わせがしやすくなると考えられます。

提案の際は、いきなり高度な統計モデルを提示するのではなく、本記事で紹介したクロス集計や回帰分析のように、クライアント企業の担当者が理解しやすい手法から始めて、分析結果の意味を丁寧に翻訳する姿勢が信頼につながります。データ分析のやり方そのものよりも、「分析結果をどう使うか」まで一緒に考えられるかどうかが、独立コンサルタントとしての付加価値を左右します。

もし自社にデータ分析の基礎知識がまだ整理できていない状態であれば、提案の前に土台を固めておくことも有効です。基礎知識を先に確認することで、クライアントへの説明もより一貫したものになります。

まとめ

データ分析のやり方は、目的設定・データ収集・加工・分析・示唆抽出という5つのステップと、クロス集計・回帰分析・クラスター分析といった基本的な手法の使い分けを押さえることで、初めてでも一定の型に沿って進められます。

分析そのものの精度を高める努力と同じくらい、分析結果を意思決定者に伝え、次のアクションにつなげる工夫が重要です。独立コンサルタントとして分析支援を提案領域に加える場合は、手法の解説にとどまらず、クライアントの意思決定プロセスに寄り添う姿勢が差別化の鍵になります。

出典・参考情報

総務省統計局「Data StaRt データ・スタート」PPDACサイクルとは（2026-09-09参照）：分析プロセスの5段階に関する参照情報
総務省統計局「Data StaRt データ・スタート」D（data、データ収集）データの収集・整理（2026-09-09参照）：データ収集方法に関する参照情報
総務省統計局「Data StaRt データ・スタート」C（Conclusion、結論）：分析結果の考え方・論述（2026-09-09参照）：結論フェーズの考え方に関する参照情報
IPA（情報処理推進機構）「DXリテラシー標準（DSS-L）概要」（2026-09-09参照）：データ・AI活用リテラシーの位置づけに関する参照情報
ドメイン知識ベース（社内蓄積データ）：DX・ITコンサル領域の月額単価相場に関する参考データ

本記事は2026年9月時点の情報に基づいています。市場動向・制度は変動するため、最新情報は各公表元の一次情報でご確認ください。最終更新日：2026年9月9日