【データ分析】と【統計解析】の違いとは？例文付きで使い方や意味をわかりやすく解説

データ分析と統計解析の分かりやすい違い

データ分析と統計解析の違いは、「幅広い活動」か「厳密な統計的手法」かという範囲の違いにあります。
データ分析は、様々な手法でデータから意味のある情報や知見を導き出す幅広い活動を指します。
統計解析は、統計学の理論に基づいた数学的に厳密な分析手法を指し、仮説検定や回帰分析などを用います。

データ分析とは？

データ分析とは、収集したデータから有用な情報やパターン、トレンドを発見するための幅広い活動のことです。
データドリブン（データに基づく）な意思決定やカスタマー分析、マーケティング分析など、あらゆる業務領域で用いられます。
ビジュアライゼーション（グラフなどによる可視化）や機械学習など多様な手法を駆使するという性質を持ちます。

技術的な分析だけでなく、ビジネスの理解と結果の解釈、行動への落とし込みまでを重視するのが特徴です。

データ分析の例文

( 1 ) データ分析により、顧客の購買パターンが明らかになった。
( 2 ) リアルタイムデータ分析で、異常を即座に検知できるようになった。
( 3 ) データ分析結果を基に、マーケティング戦略を見直した。
( 4 ) データ分析チームを立ち上げ、各部門をサポートしている。

データ分析の会話例

データ分析には、特別なスキルが必要でしょうか。

基本的な分析はExcelで可能ですが、高度な分析には専門的なスキルが求められます。

データ分析の結果は、どう活用すればよいでしょうか。

分析から得られた知見を整理し、具体的な行動計画に落とし込みます。

統計解析とは？

統計解析とは、統計学の理論と手法を用いてデータから科学的に妥当な結論を導き出す分析の手順のことです。
医薬品開発や品質管理、市場調査など、エビデンス（裏付けとなる根拠）が求められる分野で用いられます。
平均やばらつきでデータの特徴を表したり、確率論に基づき標本から母集団の特性を推測したりと、統計学の手続きに従うという性質を持ちます。

SPSSやSASなどの専門的な統計ソフトウェアが使用されることも多いのが特徴です。