「データ分析ってよく聞くけど、何から始めればいいかわからない」「難しそうで自分には無理かも」——そう思っている方でも大丈夫です。データ分析は、基本的な考え方とツールの使い方を学べば、誰でも始められるスキルです。この記事では、初心者がデータ分析を始めるためのステップをわかりやすく解説します。
データ分析がビジネスで求められる背景
現代のビジネスでは、経験や勘だけでなくデータに基づいた意思決定（データドリブン）が重視されています。マーケティングの効果検証、売上予測、顧客行動の理解など、データ分析が活用される場面はますます広がっています。「データが読める人材」の需要は年々高まっています。
データ分析は専門家だけのものではない
データサイエンティストのような専門職でなくても、日々の業務でデータを活用する力は求められています。営業のKPI管理、マーケティングの効果測定、経理の予実管理など、あらゆる部署でデータ分析力が役立ちます。
データ分析の基本プロセス
データ分析は一般的に以下のプロセスで進めます。
目的を明確にする
「何のためにデータを分析するのか」を最初に決めます。目的が曖昧なまま分析を始めると、大量のデータに振り回されて結論が出ないということになりがちです。
データを収集・整理する
分析に必要なデータを集め、不要なデータの除去や欠損値の処理を行います。この前処理の工程が、分析全体の8割を占めるとも言われています。
分析・可視化する
グラフやチャートを使ってデータの傾向やパターンを見つけます。平均値や中央値などの基本統計量を計算し、データが何を示しているかを読み解きます。
結果を解釈し、アクションにつなげる
分析結果をビジネスの文脈で解釈し、具体的なアクション（施策の改善、新たな仮説の設定など）につなげます。ここが最も重要なステップです。
初心者におすすめのツール
データ分析にはさまざまなツールがありますが、初心者におすすめのものを紹介します。
Excel / Google スプレッドシート
最も身近なデータ分析ツールです。ピボットテーブルやグラフ機能を使えば、基本的な集計・可視化は十分にこなせます。まずはこのレベルから始めるのがおすすめです。
Python（pandas, matplotlib）
より本格的なデータ分析にはPythonが最適です。pandasでデータ操作、matplotlibやseabornでグラフ作成ができます。プログラミングスクールではPythonを使ったデータ分析コースも人気があります。
効率的な学習の進め方
データ分析を効率よく学ぶためのコツを紹介します。
身近なデータで練習する
自分の家計簿や趣味の記録など、身近なデータを題材に分析してみましょう。興味のあるテーマなら、楽しみながら学習を続けられます。
統計学の基礎を学ぶ
平均・分散・標準偏差・相関係数など、基本的な統計知識はデータ分析に必須です。難しい数式を暗記する必要はなく、概念を理解していれば十分です。
自分の分析スタイルを知ろう
データ分析のアプローチは人によって異なります。エニアグラムでは、細部にこだわって精緻に分析するタイプもいれば、大局的なパターンを直感的に掴むのが得意なタイプもいます。Self Poutの無料診断で自分のタイプを把握して、自分に合ったデータ分析の学び方を見つけてみてください。