データ解析は、収集したデータを目的に沿って整理・変換し、統計や機械学習などの手法で傾向や関係性を明らかにして、意思決定に使える知見へ変換する一連の作業です。単なる集計や可視化にとどまらず、「何を明らかにしたいか」を定義し、検証可能な形で答えを出すプロセスとして捉えると実務でぶれにくくなります。
実務のデータ解析は、課題設定、データ収集・前処理、探索的解析（EDA）、仮説検証、モデル化、結果の解釈と共有という流れで進むことが多いです。たとえば売上低下の要因分析なら、季節性やキャンペーン影響を分けて見たり、顧客セグメント別に差が出るポイントを特定したりして、打ち手につながる説明を作ります。機械学習を使う場合でも、特徴量の妥当性やリーケージの有無、評価設計などを含めて「再現できる解析」になっているかが重要です。
つまずきやすい論点は、目的と指標が曖昧なまま手法選定に進むこと、前処理の判断がブラックボックス化すること、結果の因果解釈が飛躍することです。分析レポートでは、使用したデータの期間・対象範囲・除外条件を明示し、前処理や集計ロジックを残しておくと、後から再計算や監査が必要になっても対応しやすくなります。データ解析の価値は「当てること」だけでなく、意思決定者が次に何をすればよいかを迷わず判断できる形で示すところにあります。
