データ分析におすすめのツール10選！種類やメリットもあわせて紹介

データ分析ではツールを活用しよう

データ分析とは、さまざまなデータを収集・加工し、その結果を分析することを指します。ビジネスの課題を解決する場合や、研究で活用されています。そんなデータ分析は、プログラミング言語を使って専門家が行うことも多いですが、実はツールを使用して分析することもできます。

本記事では、データ分析の手法や、おすすめのデータ分析ツールを紹介します。これからデータ分析をしてみたい方は、ぜひ参考にしてください。

データ分析とは？基本的な目的や方法、職種例と転職方法について解説

データ分析の種類について

データ分析と一言でいっても、どのような目的で行うかによって、データ分析の手法も変わります。データ分析のツールを選ぶ前に、どのような集計を行うのかを事前に把握しておきましょう。

データ分析の手法とは？転職に役立つ8つの手法や資格を紹介！

クロス集計は、アンケートなどを行った際に使われる分析手法です。1つの質問事項の結果に、他の質問の結果を掛け合わせてグラフなどを作成します。他の集計方法と比較すると簡単な分析方法のため、データ分析を初めて行う人も取り組みやすい分析手法と言えます。

ABC分析とは、その名の通りAとBとCの3つのグループに分けて評価をする分析手法です。ABC分析は、さまざまな用途で使われますが、特に経営に活かすことができます。

例えば商品の売上や在庫などを分析し、これからどんな商品を多く取り扱うべきかなどを考える時に、ABC分析は役に立つでしょう。

クラスター分析の名前に使われている「クラスター」は、集団と言う意味を持ちます。その名前からも分かる通り、ある母集団から同じような特徴を持つ小さな集団に分けることをクラスター分析といいます。

ロジスティック回帰分析は、とある結果になる確率を分析して結果を予測する、多変量解析の1つです。このロジスティック回帰分析は、マーケティングの分野などで頻繁に使用されている分析手法です。

アソシエーション分析は、顧客の購買データから購買パターンを推測するなど、物事のパターンから施策立案に活用できるようなデータ分析の手法です。Aという結果とBという結果の相関性を調べ、Aが起きた際にBが起こりうるかどうかを調べます。

因子分析は、とある結果になった要因を探す分析手法で、マーケティング分野などでよく使われる手法です。この因子分析は、データの関連性を調査し、顧客が今後どのような行動をとるのか予測するような場合に使われます。

因子分析では、アンケート調査や顧客データからデータを収集し、分析を行うことが多いです。

データ分析を用いるメリットとは

データ分析の手法にはさまざまな種類があり、目的に沿った手法を使うことでビジネスの課題解決に繋がるなど多くのメリットがあります。ここからは、データ分析を用いるメリットについて詳しく解説します。

データ分析することのメリットとして挙げられるのは、データに基づいて客観的な意思決定ができる点です。

なぜならデータ分析では過去のデータや事象から、将来の予測を立てるからです。データ分析を使えば経営やビジネスの課題を解決する際に、データという根拠に基づいて意思決定ができます。

データ分析を行うことで、顧客の隠れた需要や、今後大きくなるであろう市場が分かる可能性もあります。トレンドに沿った商品を開発したい場合や、新しい市場を開拓したい場合は、データ分析から新しい戦略を立てることも可能です。

従来はマーケティングの調査をする際、アンケートの集計やデータの分析に非常に多くのコストをかけていました。しかし、これらもデータ分析のツールを活用すれば時間と経費を削減し、ローコストでマーケティングの施策を立てることができます。

データ分析におすすめのツール10選

データ分析にはそれぞれ種類があり、使われている場面も異なると分かりました。ここからは、データ分析におすすめのツール10選を紹介します。BIツールをはじめとして、さまざまな特徴を持つツールを紹介するので、自身に合ったツールを探してみましょう。

Excel（エクセル）はマイクロソフト社の製品として有名ですが、こちらは表計算をする以外に、データ分析もできるソフトです。

Excelの中にある「分析ツール」を活用すれば、プログラミングをしなくてもデータ分析が可能となります。すでにExcelを所有している方は、すぐにデータ分析を始めることができるでしょう。

【参考】：Microsoft公式 Microsoft Excel

PythonでできることにExcel操作や自動化があるって本当？

MetabaseはMicrosoft SQLサーバー、オラクルデータベース、MySQLなどのデータベースに接続することが可能で、データを分析後に可視化することができます。

公式サイトのドキュメントも充実しているため、インストールの手順や使い方なども、ここから学べます。Metabaseは有料プランもありますが、フリートライアルもあるので、気になる方はフリートライアルから試してみましょう。

【参考】：Metabase 公式

SQLとは？概要・できること・プログラミング言語との違いを解説

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SAP Analytics Cloudは、BIツールとしての機能も持ちつつ、機械学習や予算の計画などさまざまな機能を持ち合わせたツールです。

また、トレーニングやチュートリアルなども充実しているため、そちらも利用しながら分析機能を利用できます。

【参考】：SAP Analytics Cloud

Looker Studioは、Googleが提供しているBIツールです。スプレッドシートやアナリティクスを始めとするデータを取り込んでレポートを作成してくれます。

また、他のGoogleのツールと同様に、ユーザとの連携もできるためチームで作業を行いたい場合も簡単にデータを共有することができます。

普段Googleでデータ集計をしていたり、アナリティクスを活用していたりする方は、より簡単にデータ分析が行えるでしょう。

【参考】：Google公式 Looker Studio

tableauでは、分析プラットフォームやCRM Analyticsなど、データ分析ツールを豊富に提供しています。その中でもTableau Desktopは、データのビジュアル化やデータの分析をしてくれるツールです。*

このTableau Desktopは、ビッグデータやスプレッドシートなど、さまざまなデータを取り込んで分析をしてくれるのが特徴の1つです。また、コードを記述することなくドラッグ＆ドロップで分析が可能です。

【参考】：tableau 公式 【参考】：tableau Desktop公式

Tableauとは？BIツールの特徴や使い方、学習方法を解説！

Microsoft Power BIは、マイクロソフト社の提供しているサービスであるため、他のマイクロソフト社のツールと連携することも可能です。

また、使い方を学ぶためのガイドや、オンラインワークショップ、コミュニティなども提供されているため、使い方を学習しながらデータ分析ができます。すでにMicrosoftのアプリケーションを多く使用している方は、こちらのツールを試してみるのもよいでしょう。

【参考】：Power BI｜Microsoft Power Platform

こちらのツールはAWSが提供するデータ分析ツールです。データベースなどからリアルタイムに分析が行えます。

Amazon Redshift Serverlessは従課金制ですが、無料トライアルの期間もあります。無料トライアルについては、対象の期間などが決まっているため、詳しくは公式サイトを確認しましょう。

【参考】：AWS公式 Amazon Redshift Serverless 【参考】：AWS公式 Amazon Redshift Serverlessの料金

AWS Redshiftとは？概要やメリット、料金などをわかりやすく解説

Prediction Oneは、クリックだけでデータ分析ができるため、プログラミングに自信がない方でもデータ分析が可能です。またPrediction Oneでは、デスクトップ版とクラウド版の2種類が提供されているため、好みなどにあわせてツールを使えます。

【参考】：SONY公式 Prediction One

FineReportはBIツール、データの可視化、帳票やユーザ情報を分析することができるツールです。データ分析だけでなく帳票の入出力やデータ統合などもできるため、ビジネスツールを一元管理したい方にもおすすめのツールです。

【参考】：FineReport公式

データ分析に関わる職種

データ分析に関わる職種としては、データサイエンティストやデータアナリストが挙げられます。データの分析や活用に関わる高度な知識やスキルを持ち、企業をサポートします。

データ分析関連の仕事は何がある？必要なスキルや転職方法を解説

データサイエンティストは、ビッグデータの分析を通じて有益な情報を抽出する専門家です。データからパターンや傾向を見つけ出したり、分類や予測を行ったりします。AIの技術が使われることも多く、機械学習モデルの構築もその仕事内容に含まれます。

データアナリストは、分析によって得られたデータをビジネス課題の解決につなげるところまでを担当します。データサイエンティストとの線引きは曖昧な部分もありますが、具体的な施策の提案など、データの活用に重きを置いているのがデータアナリストの特徴です。

こうしたエンジニアは、上記で紹介したようなツールを用いて分析を行うこともあるため、ツールの扱い方も覚えておく必要があります。

データアナリストとデータサイエンティスト｜共通点と違いを徹底解説

インターネットやその他のIT技術の普及により情報化が進む現代では、データサイエンティストやデータアナリストの需要は非常に高まっています。そのことは、年収からも見て取れます。

データアナリストの年収は、「マイナビエージェント職業別年収ランキング」で近い職種のアナリスト・エコノミストの平均年収は824万円（※2025年1月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のコンサルタントを参考にすると、平均年収928万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、アナリストなどビジネスのサポートをする職種は一般平均年収よりもやや高めであることが分かります。

ビッグデータといった大量のデータから必要な情報を見つけ、それを活用するのは容易なことではないため、こうした高い専門スキルを持った人材が重宝されています。

【参考】：マイナビエージェント職業別年収ランキング ※【平均年収 調査対象者】2019年12月～2020年5月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方 【参考】：IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7） 【参考】：民間給与実態統計調査-国税庁

データ分析のスキルを高めることも大切

昨今では専門知識がなくても扱いやすいツールが登場しているため、初心者でもある程度のデータ分析はできることもありますが、データの量が多く複雑な分析が必要となる場合には、やはり高度な知識・スキルが必要です。特に、ビッグデータと呼ばれる膨大なデータを扱うには専門人材が必要です。

企業は専門スキルを持った人材を雇うか、社内で教育する方法もあります。また、個人的にデータ分析に興味があるなら、スキルを高めて専門家としてキャリアを積むという道もあります。

データ分析のスキルを学びたいのであれば、転職をするのも1つの方法です。高度なデータ分析に携われるポジションへの転職も視野に入れてみましょう。

データ分析の勉強方法を解説！求められるスキルや知識とは

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データ分析のツールを活用しつつスキルを身に着けよう

本記事では、さまざまなデータ分析の種類や、おすすめのツールを解説しました。自身の行いたい分析や、用途にあわせてツールを選んでみましょう。

今回紹介したツールの中には、無料トライアルが用意されているツールもあるので、気になるツールがあればそのようなキャンペーンもうまく活用してください。データ分析ツールを活用して、ぜひスキルアップを目指しましょう。

また、データ分析の専門スキルを持っている人材は需要が高いため、高度なスキルを身につければ大幅なキャリアアップ・年収アップも目指せます。

そこでぜひご活用いただきたいのがマイナビIT エージェントです。

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