コトラ（広報チーム） 
データサイエンスとは？初心者の疑問を解消
データサイエンスの基本概念
データサイエンスとは、データを活用して現象を理解し、課題を解決するための学問や技術を指します。特定の分野だけに限定されるのではなく、ビジネス、医療、教育、マーケティング分野など広範囲で利用されています。その基本はデータ収集、データ加工、分析、解釈とそれに基づく意思決定で構成されています。決して特別なツールや環境が必須というわけではなく、Excelのような馴染みのあるツールでも十分にデータサイエンスが始められるのが特徴の1つです。
データサイエンティストの役割と必要スキル
データサイエンティストは、データを収集、整理、分析し、それに基づいて有効な意思決定を支援する役割を果たします。この職業は、現代のビジネスにおいて非常に重要な存在です。必要なスキルには、統計やプログラミングの知識、データの可視化スキル、ビジネス感覚などが求められます。数学やプログラミングに精通していなくても、Excelなどのツールを使いこなし、基本的な関数やピボットテーブルでの可視化ができることからはじめることで、十分にデータサイエンティストとしての基礎を築くことが可能です。
Excelで始める理由とそのメリット
Excelは、多くの人がすでに馴染みのあるツールで、初学者でもすぐに扱えるというのが最大の利点です。データの入力や整理、集計、グラフ作成など、データサイエンスの基本的なプロセスを手軽に実践することができます。また、高度な分析にはPythonやRなどのプログラミング言語が必要になる場合もありますが、まずはExcelで基本的なスキルを身につけることが、ステップアップにつながります。さらに、高コストなツールを導入しなくても良いため、費用対効果が高い点も大きなメリットです。
データサイエンスに必要な初歩的な用語解説
初心者がデータサイエンスを始めるにあたって、理解すべきいくつかの用語があります。例えば「データクレンジング」は、分析の前にデータを整える作業を指し、欠損値の対応や不要データの削除などを行います。「平均」はデータの中心的な値を示し、「分散」はデータのばらつきを示す指標です。また、「相関」は2つのデータの関連性を表します。こうした基礎的な概念は、Excelを使ってデータ分析を実践しながら理解を深めることができます。
Excelの基本機能を活用したデータ分析の第一歩
データ入力と整理：クレンジングの基本
Excelでのデータ分析の第一歩は、まずデータを的確に入力して整理することから始まります。このプロセスを「データクレンジング」と呼びます。データクレンジングでは、不要な空白を削除したり、形式がバラバラなデータを統一したりする作業が重要です。
例えば、「TRIM」関数を使用すると、セル内の余分な空白を削除できます。また、「SUBSTITUTE」関数を使えば、特定の文字列を別の文字列に置き換えることができます。これらの関数を駆使することで、整ったデータを得るための第一歩を踏み出せます。データサイエンス初心者の方がよくつまずく箇所でもあるため、丁寧に取り組むことが大切です。
関数を使った簡単な集計と計算
次に取り組むべきは、Excelの基本的な関数を活用してデータの集計や計算を行う方法です。例えば、「SUM」関数を使えば、複数のセルの数値を合計することができます。また、「AVERAGE」関数で平均値を計算したり、「COUNT」関数でデータの件数を数えたりすることも可能です。
これらの基本的な機能を活用することで、データの全体像を把握しやすくなります。データサイエンティストとしてのスキルを磨くためにも、こうした関数を積極的に覚え、実践していくことが重要です。
ピボットテーブルでデータを可視化する
Excelの強力な機能の一つであるピボットテーブルを使えば、大量のデータを効率的に集計・要約し、直感的に理解することができます。例えば、売上データをカテゴリーごとに分類したり、月ごとのトレンドを把握したりすることが可能です。
ピボットテーブルを使うときは、まずデータが正確に整理されていることを確認してください。次に、対象となる範囲を選択し、「挿入」タブからピボットテーブルを作成します。項目を簡単にドラッグ＆ドロップするだけで、視覚的にわかりやすい集計を得ることができます。このスキルはデータサイエンティストとしての基礎を築くために非常に役立ちます。
グラフ作成でデータを視覚化する方法
データを視覚化することで、結果をより明確に伝えることができます。Excelでは、棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフなど、さまざまなグラフを簡単に作成することが可能です。
例えば、売上データの月別推移を折れ線グラフで表したり、市場シェアを円グラフで示したりすることで、データの特徴を一目で掴むことができます。また、グラフ作成は経営層やチームメンバーにデータ分析の結果を報告する際に非常に効果的です。
Excelでのデータ視覚化は、データサイエンス初心者の段階から取り組める重要なステップです。繰り返し練習することで、視覚的に優れたデータ表現を行えるスキルを養いましょう。
実践：Excelでトライするデータ分析例
サンプルデータを使った分析フロー紹介
データ分析の第一歩として、具体的なサンプルデータを用意し、それを使いながら基本的な分析フローを学ぶことは非常に効果的です。例えば、Kaggleの「タイタニック号の乗客データセット」は、データ分析の初心者にも扱いやすいデータセットです。このデータを使用して、データを観察、整理、分析、そして結果を可視化する流れを体験しましょう。
Excelが初めての方でも操作しやすい理由は、視覚的にデータの管理や計算ができる点です。例えば、列ごとのデータをフィルタリングしたり、条件付き書式を利用してデータの内容を強調表示することが可能です。データサイエンティストとしての第一歩として、実際のフローに沿って進めてみましょう。
基本統計（平均・中央値・分散）を計算しよう
データサイエンスの基礎には、「平均」「中央値」「分散」といった基本統計量の計算が含まれます。Excelなら、これらを簡単に求めることができます。
たとえば、タイタニック号の乗客の年齢データを使って平均を計算する際は、AVERAGE関数を使用します。同様に、中央値はMEDIAN関数、分散はVAR.P関数で求められます。
これらの統計量を知ることで、データ全体の傾向やばらつきを把握することができます。Excelの関数を活用して計算することで、データ分析に必要な基礎スキルが身に付きます。
仮説検定と相関分析に取り組む
次に進むべきステップは仮説検定や相関分析です。仮説検定では、「男性乗客より女性乗客の方が生存率が高い」といった仮説を立て、その真偽を調べます。Excelでは、T.TEST関数やカイ二乗検定を活用して簡単に検定を行うことが可能です。
また、相関分析では、例えば乗客の年齢と生存率の関係性を探ることができます。CORREL関数を使用すれば、2つのデータ列の相関係数を計算し、どの程度の関係があるのかを分析できます。これらの手法を活用することで、データの隠れたパターンや意味を発見することができるのです。
タイタニックデータで基本的な重回帰分析を行う
Excelを使えば重回帰分析といったより高度な分析にもチャレンジできます。例えば、「⻑寿命だった乗客の特徴を予測するには」といった問いに対して、タイタニックデータを使用し、年齢・性別・乗客階級など複数の変数を用いて重回帰分析を行うことが可能です。
分析する際には、Excelの「データ分析」アドインを使います。このツールを利用すれば、回帰分析の結果を瞬時にアウトプットし、係数や決定係数（R²）などの指標を確認できます。初めて触れる際もガイドに従って進めていけば難しくありません。
これらの分析をExcelで実施することで、データサイエンティストとして必要な分析力と問題解決能力を培うことができます。特に、この学びは将来PythonやRなどの専門ツールを使う際にも役立つ基盤になるでしょう。
今後のステップ：Excelから始まる深い学び
PythonやRなどのデータ分析ツールへの拡張
Excelはデータ分析の第一歩として非常に有用ですが、更に高度な分析を行いたい場合、PythonやRなどのデータ分析専用ツールを学ぶことが次のステップとなります。これらのツールは、膨大なデータセットの処理、自動化されたレポート作成、そして高度な統計分析や機械学習アルゴリズムの実装を可能にします。例えば、Pythonではpandasライブラリを使えばデータ操作が簡単になり、Rは優れた統計解析と視覚化の機能を提供します。Excelで得た基礎を活用すれば、これらのツールの学習も一段とスムーズに進みます。
データサイエンス資格取得を目指そう
データ分析スキルを体系的に学び、証明する方法として資格取得を目指すのも大切です。例えば、「統計検定」や「データ分析実務スキル検定」は初学者にもチャレンジしやすい資格です。他にも、「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」や「ビジネス統計スペシャリスト」、「Microsoft認定資格」など、スキルレベルや興味に応じた資格が複数あります。資格取得を目指して学ぶことで、データサイエンティストとしての基礎を構築できます。
さらなる学びに役立つおすすめリソース
データ分析の学びを深めるためには、適切なリソースが欠かせません。オンラインの学習プラットフォームとしては、UdemyやCourseraを活用するのが効果的です。また、データ分析の世界で有名なKaggleを利用すれば、実際のデータセットを用いた分析に挑戦することができます。書籍では、松本健太郎さんの著作や、統計学や機械学習に特化した専門書が役立つでしょう。さらに、定期的に開催されるワークショップやデータ分析コミュニティにも積極的に参加することで、実践的なスキルを身につけることができます。
データ活用でキャリアアップを目指すためのヒント
データ分析のスキルを活かすことで、キャリアアップの可能性を広げることができます。近年、多くの企業がデータドリブンな意思決定を重視しており、データサイエンティストの重要性が高まっています。まずは、現在の業務でExcelや簡単なデータ分析スキルを活用し、実績を積み重ねましょう。それを基盤として、PythonやR、さらにはデータ分析関連の資格を取得し、自らのスキルセットを魅力的なものにしていきましょう。こうした努力がデータ活用を通じたキャリアアップへの近道です。
