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データ分析入門のコンテンツは次のものを掲載しています。
０１．イントロダクション
０２．業務データは活用されていますか
０３．データ分析が改善活動に生かされていますか？
０４．分析データと手順「例示」（小売業）
０５．ＰＯＳについて
０６．分析手法と事例の紹介（１）
０７．分析手法と事例の紹介（２）
０８．データ分析ツールの作成について
ファウンド・アクトでは、各社の実情に合わせて、データ活用計画の策定（データ分析の目的を定め、データ分析をぎ業務改善に生かす方法を検討）、データ収集、データ分析と業務への活用、改善の見直し等のサービスを提供しています。
データ分析に関する業務改善の事例もございます。
詳しくお知りになりたい方は、問い合わせフォームにてお問い合わせください。その際、お問い合わせ内容欄に「データ分析の相談」と入力してください。
この説では、「お客様の状況を知る」ということを考えてみることにします。まず、顧客分析の考え方ですが、私は次のように考えています。他にも考え方はあると思いますのであくまでも私見です。
企業の利益はお客様から得られています。当たり前ですが、どんなに優れた商品もお客様に支持されることなくしては、業績には結びつきません（支持してもらえなければ購買もされないはずですから）。さらに、今後の日本経済を見てみるなら、人口という経済のエンジンは今後は回転数を高めることはなく停滞することになると予測されています。
このような中で、企業の業績を高める、または維持し続けていくためには「リピートを増やす」「お客様を逃さない」ことを重視する必要があるのではないでしょうか。そう考えると大事なのは、新規で獲得したお客様のお店への愛顧度（ロイヤルティ）を高めて、浮気をしないようにしてもらう。他のお店より自店をより利用していただくということになります。このためには、お客様の様子をよく理解する、優良なお客様にはより高いサービスを提供して高い満足を感じてもらうということが必要です。
ところで新規の顧客を獲得するためのコストは、顧客の維持コストに比べて６倍から８倍かかるという経験則が知られています。この数値の正しさは別にしても、顧客を維持することは新規の顧客を獲得するよりもはるかに効率が良いことは確かなようです。お客様を自店にとってより大切なお客様になっていただけるようにお客様に働きかけ続けることが今後の事業には大切なのだと感じています。
そのための出発点は、良い意味で自店のお客様をよく理解する。具体的には、時点にとって優良なお客様とそうでないお客様を区分することがまず必要です。
例えば、全体の２０％のお客様が売上高の８０％を生み出しているという経験則があります（俗にいう２：８ルール、パレートの法則です）。これが正しいとすればこの２０％がどのようなお客様なのかを知りたいと思いませんか。そして、この２０％のお客様が他店に流れないようにしたいと思いませんか。顧客分析はそのベースラインを提供します。
この考え方は、お客様の顔が見えるような販売方法をしているお店には特に大事です。
≪分析の方法≫ (さらに…)
ご紹介しているグラフや表は、ＥＸＣＥＬで分析をしたものです。
Excelを活用する場合は、Excelの中にマクロと呼ばれる簡単なプログラムを組み込むことができます。ここに紹介したものは、そのようなマクロを用いて作成したもの、あるいはEXcelの関数等の機能のみを使用して作成したものです。
Excel関数やマクロを利用すると、市販の分析ツールとは比べ物にならないほどのスピードと低コストで作成することが可能です。高い分析ツールを使わなくても、ExcelやAccessと言ったMicrosoft製品でこの程度の分析はできますよという事例でもあります。
データ分析を開始しようとするとこれらのExcelなどの簡易ツールを用いると次のようなメリットがあります。
当初から分析システムを導入するケースと比べると「これなら使える」という状態になってから、しっかりとした分析ツールを構築することで開発コストを大幅に削減できます。
POSには分析機能がついています。（有償・無償がありますので調査してください）
前述の「自前で作る」を行うには統計技法の習得も必要となりますので、POSの分析機能を使用することはお勧めです。
ただし、どのような分析ができるか、利用料金、利用しようとする分析機能を当社用にカスタマイズできるか、などの疑問点は必ず確認してクリアな状態にしてください。
ここからは、具体的な分析手法を示します。
どのようにデータを見ていくか、データ分析をどのように経営に役立てるかの基本的な考え方を見てみましょう。
ここでは、スーパーAの分析を行うとしてどのような手順をなるかを想定してみました。
これらのグラフはほとんどはEXCELを用いて作成することができます。
１．経営全体に関する指標
経営全体の状況を見るには、財務に関する重要な指標をレーダーチャートで見てみる、損益分岐点図表等で利益が発生する時期はいつかを予測するなどです。
レーダーチャートの指標は、損益計算書・貸借対照表などから主要な財務指標を算出し、表にまとめます。
表からチャートを作るのはExcelなどのツールを使用しましょう。
２．部門別業績の把握
次は、この業績を生み出している原因は何かを知りたいですよね。切り口としては、部門（カテゴリー）別月別の売上高と利益率等から部門別の業績を把握することにしましょう。
部門ごとの金額は棒グラフ（左の縦軸）で表すことにします。同時に利益率も見たいですが金額とスケールを使用すると％はほとんど見えないので、％スケール（右縦軸）を利用して折れ線グラフで描くことにします。
一般食品がずば抜けて高い売上を示しています。これは意図してそうなったのでしょうか、それとも・・・
３．期間比較（全社） (さらに…)
取引の発生した段階で、「単品単位での情報を収集」し、目的に応じた「処理や加工を行って」、「取引情報を仕事に役立て」ようとする「ITの仕組み」をPOSと呼んでいます。
よく目にするお店のレジ（販売時点）を思い浮かべますが、仕入、配送などの時点でのシステムもPOSです。
POS導入のメリットは、導入した機器そのものがもたらしてくれるメリット（ハードメリット）とデータを活用することによってもたらされるメリット（ソフトメリット）に分けられます。
もう一つのメリットの分類は、企業内での運用レベルから見たものです。現場→部門管理→経営管理の３つに分けることができますが、上に行くほどデータの扱いや分析・活用方法が難しくなります。
POSで収集したデータをそのままにして、加工も分析もしないまま・・・という状況を見かけることがありますが、これだと一番下のハードメリットしか利用していないので、POSを導入した効果は十分とはいえません。
分析を行う場合のデータと分析の手順を示すと次のようになります。
データ分析に利用するデータは票のようになります。
データ分析というと財務の指標財務指標（売上高、売上高比率、販売比率）を思い浮かべますが、事業の全体を扱うには財務以外の指標も重要となります。
財務指標（売上高、売上高比率、販売比率）は過去の結果でしかありません。
財務の結果は、それを生み出した事業活動の反映ですから、現在の事業活動を測定することができる指標を分析してみることが必要です。この考え方はBSC（バランススコアカード）に沿っています。
これらの分析ができるようなデータが社内にはたくさんあるはずです。
御社にはどんなデータがありますか。
ちょっと考えてみてください。
分析の 手順は、「森を見て、木を見て、枝を見て・・・」のように、全体から細部へと視点を落としてゆきましょう。
また、全体から細部へと視点を移すとともに、視点の切り口を変えて見てみましょう。視点の切り口とは、時系列に売上推移を見る、または同一年月で過去３期の比較をしてみる、売上高だけでなく売上高営業利益率を見る、ということです。１つの切り口からだとデータの傾向を見落とす場合があります。
前述の財務以外の指標に関するものでは、例えば「顧客」を例にとると「優良顧客数」や「離反顧客数」の推移、「新規顧客の獲得数」や「顧客ランクの層別占有率」などがあります。
さらには営業活動のアクティビティ（行動計画）に対応したモニタリング指標などが分析できればとても良いのですが、これは入門編では扱えないのでちょっと置いておきましょう。
いずれにしても財務指標以外の事業プロセスを評価できる指標があるとよいでしょう。
まずは、財務の指標からの分析から始めましょう。
≪ 製造業の場合≫
一例ですが例えば次のような分析も行います
稼働率 ・・・ 機械設備、従業員とうの稼働要素別、期間別比較・分析、販売数量対製造数量の動向分析
在庫適正度 ・・・ 安全在庫の適正度、別末在庫数量推移と売上高比較
品質関連 ・・・ 障害別発生状況、障害・原因対応分析、対応別障害発生状況履歴
データ分析は分析結果を業務改善につなげることで、より有効に活用することができます。
逆の言い方をすれば、業務改善に役立たないデータ分析は活用されないのではないでしょうか。
大きな流れとしては、 『１．現状の分析』 と 『２．改善の実行』 になります。
データ分析のポイント
特に重要なのは、◎印の項目です。
分析手法がそれほど重要でないことを以外に思うかもしれませんが、実際にデータ分析の方法はいくつもありますので
いくつかの方法を試してみて納得性の高い方法を採用することもあります。
分析結果の活用 （例示） (さらに…)
企業・組織内（以降では企業と記載します）には様々なデータが有りますが、
「活用されているのは企業データの４０％にすぎない」
とも言われています。
せっかく集めたデータの半分近くが活用されないまま眠っているとしたら、これは「もったいない」と思いませんか。
また、仕入伝票や売上伝票として活用されたデータは、伝票として使用され、あとは御役御免ではもったいないです。
仕入伝票や売上伝票は、伝票として利用したデータから、経営や業務に関わる次のような事柄がわかります。
表は、ほんの一例です。たった２種類のデータからでも、様々な事柄が推測できます。
企業には数多くの種類のデータが有りますから、上手に活用すればもっと色々と役に立つと思いませんか？
データ分析がなかなか行われないのには、次のような理由が挙げられます。 (さらに…)
あなたの会社・組織では、データと上手に付き合っていますか？
どのような企業・組織でも、多数の種類のデータを持っています。そしてその量は非常に膨大です。
でも、データのほとんどは、あまり日の光を浴びることなく、ひっそりとハードディスクの中に眠っています。会社の中の４０％のデータは活用されないまま眠っているとも言われます。
でも、どの企業・組織でも、日々の業務・課業の効率を上げたい、売上を向上させたいと考えています。皆さんの会社ではデータを上手に活用されていますか？
こんなことってないですか？
業務改善や何かの検討を行おうとすると、データが脚光を浴びますが、反面データの不備が浮き彫りになります。
データで自社の状況や立ち位置を確認しようとすると、適切なデータが見つからない、データはあるけどどのようにデータを見るかが定まらないなどの問題が出てきて前に進まない。または手間がものすごくかかる。
（例）販売促進を行おうとすると、既存顧客の状況がわからない。
（例）増えすぎた製品ラインナップの統廃合を行おうとすると、製品カテゴリーでの貢献度を知りたい。
また、管理職の方々は多くのデータを参考にしながら現場の状況を判断しようとしますが、まず判断するためのデータ整備を行うと思いますが、多くの場合このデータ整備で疲れ果て、その後の大事な判断の場面がおろそかになったり … こんなことって経験したことがあるのではないでしょうか。
どうしてこうなるの？
データの有効な活用方法がわからないもありますし、必要なデータが無い場合もあります。また、データの持ち方や収集方法が適切でないためにせっかく集めたデータが役に立たない場合もあります。 (さらに…)