1.1 データ分析とは / 第１章 リテールデータ分析

データ分析とは、有用な情報を発見し、結論を導き出し、意思決定を支援することを目的として、生データを調査、クリーニング、変換、モデル化するプロセスを指します。データがますます豊富になる世界では、データを分析・解釈する能力が極めて重要なスキルとなっており、組織はより効果的な戦略を立て、業務効率を改善し、競争力を高めることができます。

データ分析には、数値やテキストから画像や音声のような複雑なタイプのデータに至るまで、さまざまなソースからさまざまなサイズや形式のデータを分析するためのさまざまなテクニックや方法論が含まれます。通常、アナリティクスのプロセスにはいくつかの段階があり、まず複数のソースから生データを収集するデータ収集から始まります。次に、データを処理、クリーニング、整理し、多くの場合、データウェアハウスまたは同様のシステムで整理します。

データのクリーニングと整理が終わると、実際の分析が始まります。具体的な質問や解決すべき問題によって、さまざまな分析手法が用いられます。基本的な統計分析のような単純なものから、機械学習アルゴリズムのような複雑なものまであります。

データ分析プロセスの最後のステップは、結果を解釈し、アクションプランを作る責任者に伝えることです。これには多くの場合、調査結果をわかりやすく説明するために、図表のようなデータの視覚的表現を作成することが含まれます。

データ分析の主な目的は、組織がより多くの情報に基づいたデータ主導の意思決定を行うことです。その範囲は、顧客エンゲージメント戦略の改善からサプライチェーンの最適化、不正行為の検出まで多岐にわたります。データアナリティクスは、パターンの発見、トレンドの理解、将来のシナリオの予測、実行可能なビジネス戦略を推進するための洞察の生成を目的としています。

データ分析は様々な業界で利用されていますが、小売業界では特に重要です。次のセクション（1.2 リテールにおけるデータ分析の重要性）では、小売業におけるデータ分析の重要性をさらに掘り下げ、データ分析が小売業者の顧客理解を深め、業務を最適化し、急速に進化する業界で競争力を維持する上でどのように役立つかを説明していきます。