データ分析を始めたばかりの方でも、キャリアチェンジを考えている方でも、これから始めるにあたって、最も効果的なツールをすぐに見つけられることを知っておく必要があります。特に、コードで手を汚したくない人はそうでしょう。

今回はその中から、初心者にとても便利なツールを中心にご紹介します。

なぜデータ解析を学ぶのか？

データ収集が盛んになるにつれて、データ分析の求人市場も大きく拡大しています。すべての企業は（そして一部の個人も）、データに基づいた意思決定を行う必要性があります。

しかし、学ぶと決めたデータ分析ツールは重要です。必要のないものを学ぼうとしない。最も重要なことは、あなたがデータ分析ツールを使って何をするつもりなのかによって、すべてが決まるということです。これまで述べてきたように、データ解析にはさまざまな用途やプロセスがあります。

学術や調査データの分析に関連するコンテンツに使用するつもりであれば、複雑なインターフェースを持たないシンプルなツールを選ぶとよいでしょう。例えば、Minitab, SPSS, Stataなどです。侮るなかれ、これらのツールも貴重なものなのです。

しかし、ビジネス分析をより深く追求するのであれば、ビジネスインテリジェンスツールも数多くあります。

それぞれの例を見てみましょう。

ビジネスインテリジェンス（Bi）ツール

ビジネス・インテリジェンスとは、データからより深く実用的な洞察を得るためのデータ変換を含む広い用語である。業績の推移やトレンドによく使われます。

ビジネスインテリジェンスは、企業が競合他社の活動を監視し、商品価格をコントロールし、市場クラスターを分析して消費者行動を研究するために利用されています。中小企業や大企業がより高い競争力を維持するために役立ちます。

ここでは、最も一般的に使用されている3つのビジネスインテリジェンスツールとその主な機能について考えてみましょう。

1 マイクロソフト エクセル

Excelが時代遅れになったとき、他のBIツールに見捨てられるのではないかと心配する人もいる。Excelの需要は高く、BIが存在する限り、その傾向は続くでしょう。

1985年にmicrosoftexcelが登場して以来、Officeのメジャーアップデートのたびにツールの拡張が続けられてきました。Excelでは、工夫次第でほとんど何でも実現できます。

企業がBIツール**を利用する際に考慮する大きな要素の1つは、その専門家の有無です。また、ExcelはBIと同じくらい古い歴史があるため、多くの人が使いこなし、さまざまな問題を解決することができます。

このように使いやすいツールであるため、Excelには非常に広いコミュニティがあります。そのシンプルさと使い勝手の良さから、現在でも多くの企業がExcelを使用している。また、比較的手頃な価格のツールでもある。

これは、あなたが学習できる大きなExcelコミュニティであることを意味します。

複数のソースからデータを収集し、優れたビジュアライゼーションで素晴らしいストーリーを作成できるExcelの機能や、RDBMSパワーピボット機能などは、Excelが提供する用途の一部です。

Microsoft 365では、Excelは常にアップデートを受けています。最近のアップデートでは、新しい関数、データ型、ピボットテーブルレイアウト、チャートタイプなどが追加されました。

Excelは、短時間で高度な理解レベルに到達しやすいので、有力な候補になります。そのスキルは、ほとんどの場所でうまく活用することができます。

Excelを使った面白い例として、「面白い音楽史データの探し方」をご覧ください。

2 マイクロソフトパワービ

Microsoft Power BIは、Microsoftが2014年にリリースした拡張可能なBIツールです。Power BIの初期バージョンは、2015年に非推奨となりスタンドアロンのBIツールとしてリリースされるまで、Microsoft ExcelアドインとしてOffice 365に同梱されていました。

Power-BIは、クラウドベースサービスとPower-BIデスクトップ（microsoftpowerbi desktop shopからダウンロード可能）を組み合わせて、お客様にサービスを提供しています。新しいツールでありながら、企業での人気は絶大です。多くの企業がデータドリブンなソリューションを提供するためにパワービに注目しています。

このような傾向が強まっている大きな理由の1つは、Microsoft Power BIを使用したインサイト生成のスピードと効率性です。自動化や機能性が向上し、ビジネス分析におけるツールの活用が容易になりました。

Power BIは、データをリアルタイムに監視し、総合的に可視化するダッシュボードを提供します。さらに、レポートの表示や共有も簡単に行うことができます。power BIは、デスクトップから、またはSaaSベースのクラウドサービス経由でアクセスすることが可能です。

パワービを学ぶときは、ツールの1つまたは2つの側面に焦点を当てることができます。データウェアハウス、データソーティング、ファンクショナルエンジニアリングなど、具体的なテーマでオーソリティになることができるのです。

これに加えて、データストリームを利用したデータの学習・検証を行うための自動機械学習もPower-BIの重要な機能です。

Microsoft Power BI は、シンプルな DAX 計算式に加え、操作しやすいシンプルなインターフェイスを備えていることもすぐにご理解いただけると思います。学習の自由度は高い。

データ分析が得意な方は、就職の可能性を高めるツールです。特に、アナリティクスの仕事に転職を考えている人は、そうでしょう。

マイクロソフトには、Dynamicsというデータ分析ツールもあります。

3. 人物で構成された絵や風景

Tableauは、その素晴らしいデータ可視化機能でよく知られています。2003年に設立されたこのツールは、2013年に初めて公式にリリースされて以来、多くの業界で人気を博しています。

Tableauには、Tableau Desktop、Tableau Public、Tableau Readerという3つの主要なソフトウェアがあります。これら3つのオプションは、Tableau Learning Courseにあります。しかし、両者には微妙な違いがあります。

Tableau PublicはオープンソースのBIツールで、ダッシュボードを介してリアルタイムにビジュアライゼーションを共有することができます。CSV、Excelファイル、テキストファイル、Googleワークシートなど、さまざまなデータソースを扱うことができます。Tableau Publicは、Tableau Publicのダウンロードサイトから入手することができます。

ただし、Tableau Publicはオープンソースであるため、ワークブックをローカルに保存することはできません。

Tableau Desktopは、迅速かつ容易にアクセス可能な分析を必要とする組織や個人向けのサブスクリプション型BIツールです。ワークブックはローカルで実行・保存でき、結果はいつでも利用可能です。

一方、Tableau Readerはビジュアライゼーションツールではありません。これは読み取り専用のツールで、あなたのビジュアライゼーションを他の人に送り、その人が読み取り専用モードであなたの作品を開くことができるようにするものです。

ビジネス・インテリジェンスの地理空間的側面の専門家になりたいのであれば、Tableauはあなたに適したツールかもしれません。このツールの大きな特徴は、地理的なデータを独自に表現していることです。

どのTableauプラットフォームでも、地理的なクラスターを地図やチャートでよりシンプルに表示することができます。また、ビッグデータ解析のためのツールとしても有効です。

Tableauのシンプルさ、業界における熟練したTableau専門家の必要性、Tableauの様々な問題を解決するために利用できる大規模なコミュニティは、これを選択するのに十分な理由となったのです。

統計解析ツール

統計解析ツールは学術研究においてより価値を発揮します。しかし、このことはビジネスインテリジェンスにおける有用性を低下させるものではなく、両者の用途には重なる部分がある。これらのツールの分類は、主にその人気度に基づいています。

ここでは、学術的に意義のある研究・分析ツールを紹介します。

4spssソフトウェア

SPSSとは、Statistical Package for Social Sciencesの略称です。最初のバージョンは1968年であり、統計ツールとしては最も古いものの一つである。しかし、2009年にIBMに買収された。

SPSSは、データの分析という点では非常に優れています。しかし、少なくとも当分の間は、学術研究や社会科学の分野では不可欠な存在であることに変わりはない。非常に使い勝手の良い貴重な統計テストパッケージです。

シンプルなインターフェースで、誰でもすぐに使いこなすことができます。真面目に取り組めば、監督なしで学習することも可能です。

このパッケージは、データを入力するための変数ビュー、入力内容を見るためのデータビュー、統計情報を表示するための結果テーブルという3つのインターフェースにまたがって動作します。

商業分野ではSPSSのスペシャリストを募集する機会はあまりないかもしれませんが、多くの非**組織（ngo）ではこの分野に精通した人材を必要としています。今でも実験データの解析に使っている業界もあります。

SPSSは可視化が得意ではありませんが、調査や実験データの分析が好きな方には、SPSSは向いているかもしれません。

5 Stata

StataはSPSSより少し遅れて登場し、1985年にStataCorpから初めてリリースされました。シンプルであることを優先した統計パッケージです。

StataのインターフェースはSPSSとほとんど同じですが、あなたが扱う統計の種類はアプリケーションによって全く異なります。

ほとんどの非***組織では、SPSS、Excel、Stataの知識を持つStataエキスパートまたはアナリストを雇用する傾向があります。だから、このツールを使うのは時間の有効活用になるのです。

Stataは独特の構文を持っていますが、メニューインターフェースやダイアログボックスは初心者にも使いやすくなっています。ツールはとても使いやすく、対話しやすい。しかし、構文をマスターすることで、ツールをより使いこなすことができるようになることを忘れないでください。

SPSSとは異なり、実験・測定データの可視化に有効である。この点が、非***組織でよく使用される理由の一つである。

データ分析ツールの習得だけでいいのか？

これらのデータ分析ツールは、その手始めとして最適なものです。しかし、データ分析をより速く、より簡単にするツールの習得に加え、統計学そのものをマスターすることが不可欠です。

これらのツールのほとんどは、まだあなたがそれらから望むものを得る方法を知っている必要があります。そのためには、まずツール上の各コマンドやメニューの重要性をマスターすることが必要です。