「統計的問題解決の方法」－第4回：分析の基本ステップ【統計学をやさしく解説】

統計・機械学習トピック

公開日

2025年9月24日

更新日

2025年10月14日

第1回で全体像をつかみ、第2回で問い（課題設定）を磨き、第3回で“良いデータ”を集めました。では、集めたデータをどう料理すれば意思決定に使える形になるのでしょうか。多くの人は「分析＝難しい数式」と思いがちですが、実務で最も効果が大きいのは整理して、見える化することです。

さらに、本記事ではExcelを基本ツールとして使うことを前提に解説しています。特別なソフトを導入しなくても、Excelさえあれば十分に実務で活かせるレベルの分析が可能です。

今回は、一般の方でもすぐ実践できる単純集計 → クロス集計 → グラフ化の3ステップを、丁寧な解説と実例でお届けします。

この記事の主な内容

分析の起点は“問い”の再確認

分析を始める前に、もう一度だけ問いを言葉にするのが重要です。

例：「直近1か月の売上低下は客数と客単価のどちらが主因か」。

問いがハッキリしていれば、集計の迷いが減り、ムダな作業が激減します。

小さな仮説を添える

仮説は“仮の答え”で充分です。

▶ 平日の昼が弱いのでは？
▶ 若年層の来店頻度が下がっていそう

など仮説があると、後述のクロス集計で“確認すべき切り口”が見つかります。

ステップ0：分析前の下ごしらえ（超重要）

料理に下ごしらえがあるように、分析にも前工程があります。ここを丁寧にやるだけで、後の見える化が一気に楽になります。

▶ 列名を意味が伝わる日本語にする（例：qty →「数量」, ts →「日時」）
▶ 日付は「YYYY-MM-DD」形式にそろえる／時刻は「HH:MM」にそろえる
▶ 金額の税込／税抜を統一（混在すると単価の比較が壊れます）
▶ 欠損は「空欄のまま」か「0」かを決めて一貫させる
▶ 型の確認：文字列と数値が混じっていないか（Excelの「文字列の数値」問題）

たったこれだけで、ピボットテーブルやグラフが崩れにくくなります。

ステップ1：単純集計 ― まず“全体像”をつかむ

単純集計は、合計・平均・最大・最小・割合といった要約の数字を出すこと。難しさはゼロですが、ここで全体の輪郭をつかめるかが勝負です。

実例1：満足度アンケート

質問：「この店舗に満足していますか？」／回答10人：満足7・不満3。

▶ 合計：10件
▶ 満足比率：7/10 = 70％
▶ 不満比率：3/10 = 30％

結果は一目瞭然。ここから「不満の理由」の深掘りに進みます（自由記述の分類など）。

実例2：週次売上の把握

ある店舗の1週間の売上（万円）：月10, 火11, 水10, 木12, 金13, 土20, 日19。

▶ 平日合計：10+11+10+12+13 = 56（万円）／平日平均：56/5 = 11.2（万円）
▶ 週末平均： (20+19)/2 = 19.5（万円）
▶ 週末は平日の 約1.7倍（19.5 ÷ 11.2 ≈ 1.74）

この時点で「土日が強い」「平日をどう伸ばすか」が論点になります。

ポイント：単純集計は“論点の絞り込み”。数字を丸めて語る（例：1.7倍）と、会議で伝わります。

ステップ2：クロス集計 ― “差がどこにあるか”を見つける

クロス集計は、2つ以上の切り口で集計すること。問いに対して原因のあたりをつける作業です。

実例：曜日 × 時間帯で売上を見る

▶ データ：1時間単位の売上と来客数
▶ やること：曜日（行）×時間帯（列）の表にし、合計売上を並べる
▶ 見え方：平日昼（11–14時）だけ売上がガクッと落ちている…などの“谷”が浮かび上がる

解釈の例：「近隣オフィスのランチ需要を取り切れていない」→ 経営的論点は「平日昼の対策」です。

2×2の最小クロスで行動へ

▶ 切り口：クーポン有／無 × 来店あり／なし
▶ 見る指標：来店率・平均客単価
▶ 結論例：クーポン有りで来店率は上がるが単価が下がる → “来店率×単価”の売上貢献で評価

クロス集計は“差の地図”。差が見つかったら、なぜ差が出たのかを仮説→検証の順で詰めます。

ステップ3：グラフ化 ― 視覚で“意思決定の瞬間”を作る

グラフは相手の脳内に素早く像を結ばせるための道具です。種類の選び方だけ押さえれば難しくありません。

どのグラフを選ぶ？

▶ 棒グラフ：カテゴリ間の比較（曜日別売上、店舗別来客数）
▶ 折れ線：時間の推移（週次・月次トレンド）
▶ 円グラフ：全体に占める割合（構成比）。3つ程度までが見やすい
▶ 積み上げ棒：構成比の推移
▶ 散布図：2変数の関係（広告費と売上）

よくある落とし穴

▶ 棒グラフの縦軸を0から始めない（差が誇張されます）
▶ 3Dグラフや多色の乱用（読みにくく、誤解のもと）
▶ 注釈がない（何を示す図か1秒で分からない）

グラフの役割は“伝わったかどうか”。作り手の満足より、読み手の一瞬の理解を優先します。

物語で理解する：コンビニ店長のケース

状況：直近3か月、売上は-8％。店長は「広告を増やそう」と考えている。

1. 単純集計で全体像
▶ 客数は-10％、客単価は-1％。主因は客数減。
2. クロス集計で“差”を探す
▶ 曜日×時間帯を見ると、平日11–14時だけ客数が-20％。他の時間帯はほぼ横ばい。
3. グラフ化で共有
▶ 棒グラフで平日昼の落ち込みを可視化。会議で一目で合意形成。
4. 打ち手（仮説）
▶ 近隣オフィス向けに「ワンコイン日替わり弁当」「受け取り10分前モバイル予約」
▶ レジ前に“即決商品”（おにぎり＋ドリンクのセット）を配置
5. 期待効果（概算）
▶ 平日昼の客数を1日あたり20人増やせれば、平均単価600円で+12,000円/日、月20日営業で+24万円/月。
6. 検証設計
▶ 施策実施の2週間は、平日昼の客数・単価を毎日記録（実施前の平均と比較）。