お手元のデータから探す

「このデータで、何が分かるのか」——データの形から引く入り口

分析の入り口でいちばん多いつまずきは、手法を知らないことではなく、 自分の持っているデータで何ができるのかを知らないことです。
このページは、いま手元にあるデータの「形」から引けます。売上の記録、レシート、顧客名簿、アンケートの回答——お持ちのものに近い箱を開いてください。そのデータから分かることが並んでいます。

迷ったらこの一言：このデータを見て、ここから何が分かるか、おすすめの分析を3つ提案して。それぞれ「何が分かるか」を先に、専門用語は後に。
データをAI（ChatGPTやClaudeなど）に渡してこう聞くだけでも、分析は始まります。

お手元にこんなデータはありませんか（具体例から選ぶ）

日別の売上月別の来客数毎日の生産量気温や体重の記録月々の電気代レシートの束 POSデータ注文履歴顧客名簿会員リスト来店回数つきの顧客データアンケートの回答 5段階の満足度評価はい・いいえの回答表支店×商品の売上表年代別の集計表クロス集計表成績表健康診断の数値店舗ごとの指標一覧検査値の表気温と売上広告費と問い合わせ数天気・曜日と売上の記録配合と出来ばえの記録設定と結果のメモ「似ている・似ていない」の採点表原因と結果を書き出したメモ業務の前後関係リスト株価と出来高為替レートの推移 3か月分だけの実績数回だけの測定値

データの形で選ぶ

1. 日付つきの数字の記録日別の売上／月別の来客数／生産量・気温・体重 2. レシート・売上明細POSデータ／1回の買い物ごとの明細／注文履歴 3. 顧客名簿・会員データ年齢・地域・来店回数・購入額つきの名簿 4. アンケートの回答選択式の回答一覧／5段階評価／はい・いいえの表 5. 集計済みのクロス表支店×商品分類の売上表／年代×回答の集計表 6. 成績表・測定の表成績／検査値／店舗指標（行=人や物、列=項目） 7. 2列の数字（XとY）気温と売上／広告費と問い合わせ数／身長と体重 8. 条件と結果の記録配合・設定・天気・曜日と、そのときの出来ばえ 9. 「似ている度合い」の評価似ている/遠いの採点表／商品どうしの類似度 10. 要素どうしの関係リスト「AはBの原因」「CはDの前提」を書き出したメモ 11. 株価・為替の記録日々の株価と出来高／為替レートの推移 12. データがほんの数個始めたばかりの3か月分の実績／数回だけの測定値

1. 日付つきの数字の記録

例：日別の売上、月別の来客数、毎日の生産量・気温・体重

大きな流れと季節の波が分かる —— 周期の分解・移動平均
来月・来期の見積もりが出せる —— 回帰・ARモデルによる予測・手法選びごと任せる
「この月だけ変」が機械的に見つかる —— 外れ値検出

2. レシート・売上明細

例：POSデータ、1回の買い物ごとの明細、注文履歴

力を入れるべき商品が決まる —— ABC分析
一緒に買われる組み合わせが分かる —— バスケット分析
お客さんのタイプ分けができる —— クラスター分析

3. 顧客名簿・会員データ

例：年齢・地域・来店回数・購入額などの属性が並んだ名簿

似たお客さんのグループが見つかる —— タイプ分け
買う人と買わない人を分ける条件が分かる —— 決定木
優良客の「ものさし」を作って新規客を判定できる —— 判別分析

4. アンケートの回答

例：選択式の回答一覧、5段階評価、はい/いいえの表

設問の裏にある「本音の軸」が取り出せる —— 因子分析
ブランドとイメージの結びつきが地図になる —— コレスポンデンス分析
回答者の中の「隠れたタイプ」が見つかる —— 潜在クラス分析
選択肢の条件（性別・年代など）の効き目が数字になる —— 数量化I類

5. 集計済みのクロス表

例：支店×商品分類の売上表、年代×回答の集計表

行と列の結びつきが1枚の地図になる —— 双対尺度法・コレスポンデンス分析
ゴチャゴチャの表が読みやすく並べ替わる —— 最適クロス法
行や列をまとめ直した表が作れる —— 行列合算

6. 成績表・測定の表

例：行が人や物、列が科目・項目の数字の表（成績、検査値、店舗指標）

項目が多くても全体像が2〜3本の軸に要約できる —— 主成分分析
ばらつきの違う項目を公平に比べられる —— 偏差値・標準化
どの項目とどの項目が連動しているかが分かる —— 相関の見える化
項目群と項目群の関係が見える —— 正準相関分析

7. 2列の数字（XとY）

例：気温と売上、広告費と問い合わせ数、身長と体重

関係の強さと「それが本物か」が分かる —— 相関と検定
山なり・谷なりのカーブに式が当てはまる —— 多項式回帰
名前つきの散布図で「どの点が誰か」まで見える —— ラベル付き散布図

8. 条件と結果の記録

例：配合・設定・天気・曜日と、そのときの出来ばえや売上

どの条件がどれだけ効いているかが数式になる —— 重回帰分析
数値でない条件（晴れ/雨など）でも効き目が出せる —— 数量化I類
結果を最も分ける条件の組み合わせが枝分かれ図になる —— 決定木
これから条件を試すなら、少ない回数で調べる計画が立つ —— 直交表

9. 「似ている度合い」の評価

例：AとBは似ている/遠いの採点表、商品どうしの類似度

似ているものが近くに並ぶ「地図」が描ける —— 多次元尺度法
似たものどうしの仲間分けができる —— クラスター分析

10. 要素どうしの関係リスト

例：「AはBの原因」「CはDの前提」を書き出したメモ

根本原因から結果までの階層図が組み上がる —— ISM法・関係図

11. 株価・為替の記録

例：日々の株価と出来高、為替レートの推移

売られすぎ・買われすぎの指標（RCI・RSI・VR）が計算できる —— 株価指標の計算
機械学習の予測を精度の検証つきで試せる —— ニューラルネット予測

12. データがほんの数個

例：始めたばかりの事業の3か月分の実績、数回だけの測定値

少ないなりの見積もりが出せる —— グレイ法予測
一部から全体の範囲が推定できる —— 母集団推定

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