データ分析は今や企業がビジネスをし、競争優位を築く上で欠かせない要素です。言い換えれば、多くのビジネスパーソンにとって、データ分析を理解することは避けて通れないことでしょう。この記事では、データ分析に関わる知っておくべき基礎用語を10選してご紹介します。
データ分析とは、数値やテキストなどの生データから有用な情報を引き出し、それをビジネスや研究で活かすプロセスです。例えば、消費者の購買傾向を解析して、より効果的なマーケティング戦略を計画したり、製造データを詳細に調べて生産効率を上げるなどの活用例があります。
関連キーワード：統計学、機械学習
データセットは、分析を行うための元となるデータの集まりです。このデータセットがなければ、分析は始まりません。データセットは多くの場合、ExcelやCSVファイルで構成され、各行が個々のレコード（例：顧客や取引）、各列がその属性（例：年齢や金額）を示します。
関連キーワード：Big Data、CSV、Excel
データマイニングは、大量のデータから意味のあるパターンや関係性を見つけ出す技術です。この技術は、機械学習のアルゴリズムや統計学的手法を用いて、過去のデータから新しい知識や未来の予測を導き出します。
関連キーワード：機械学習、パターン認識
ビッグデータは、通常のデータベースソフトウェアでは処理が難しい巨大かつ複雑なデータの集合を指します。これには、SNSの投稿、センサーデータ、GPS情報など、多種多様なデータが含まれます。GAFAMをはじめ多くの企業がビッグデータを活用し、独自のサービスを開発・提供しています。
関連キーワード：Hadoop、NoSQL
ビジネスインテリジェンス（BI）とは、データをビジネスに活かすための手法やテクノロジーを総称したものです。具体的には、データの収集、整理、分析、そしてそれを基にした戦略立案や意思決定を含みます。多くのBIツールは、ダッシュボードを提供しており、企業の経営層やマネージャーが一目でビジネスの状態を把握できるものとなっています。
関連キーワード：BIツール、戦略立案、データドリブン
クエリは、データベースから必要な情報を取り出すための命令文です。SQL（Structured Query Language）の略で、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）に対してデータの操作や問い合わせを行うためのプログラミング言語です。
関連キーワード：SQL
ダッシュボードは、ビジネスの重要な指標を一元的に表示する画面やレポートです。通常、リアルタイムで更新され、状況把握に役立ちます。例えば、Webサイトのアクセス数や売上高、顧客満足度といったKPIがこれに該当します。
関連キーワード：リアルタイム分析、データビジュアライゼーション
データウェアハウスは、企業が所有するさまざまなデータを統合し、分析やレポート作成に利用するための大規模なデータベースシステムです。DWHでは、データのクレンジングや変換、ロード（ETL）などのプロセスが行われます。
関連キーワード：ETL、データマート
アノテーションは、データにメタデータや説明を追加することです。これにより、データのコンテキストが明確になり、解析が容易になります。
関連キーワード：メタデータ、ラベル
データクレンジングは、データセット内の不正確・不完全・不一致なデータを修正または削除するプロセスです。この作業はデータ分析の前段階で行われ、信頼性の高い分析結果を得るためには欠かせません。
関連キーワード：データ品質、正規化
データビジュアライゼーションは、データを視覚的に表現する技術です。チャートやグラフを使用することで、複雑なデータを一目で理解でき、より効率的な意思決定が可能となります。
関連キーワード：チャート、グラフ
データ分析をする上で覚えておきたい必須の基礎用語を10選紹介しました。これらの用語を理解することで、データ分析の世界がぐっと身近に感じられるでしょう。興味を持たれた方、もっと詳しく知りたい方は、ぜひSrushにお問い合わせください。