データを見て洞察を得ることをやること？おめでとう！あなたはデータアナリストと名乗ることができる（かもしれない）🙌。しかし、それ以外のほとんどの人にとって、優れたデータアナリストになるには、もっと多くのことが必要です。
データ分析には、データのクリーニング、処理、分析技術など幅広い範囲が含まれる。その重要な要素として、市場調査を含む多くの業界で広く使われているのがクロス集計分析である。そして今日、クロス集計分析が偶然にもこのブログ記事の焦点となっている。
さっそく見ていこう！
クロス集計を理解する
初期の統計手法にルーツを持つクロス集計分析は、任意のデータセットにおける複数のカテゴリー変数のリレーションシップを解釈するための分析ツールです。
クロス集計分析はどのようにやることなのか？
クロスタブ分析は、変数のカテゴリの発生頻度をカウントします。それをテーブルとして表示し、変数の配布を表示します。複雑に聞こえるかもしれませんが、心配しないでください。視覚的に理解する方が簡単です（以下のように）。
| 優先度｜やること｜進捗中｜完了｜合計
| 高｜5｜10｜20｜35｜の順
| 中｜7｜3｜15｜25｜高
クロス集計例
上のテーブルは、進行中のプロジェクトのステータスレポートである。ここには、2つの変数があります: タスクの優先度と完了ステータスです。クロス集計
/参照 https://clickup.com/ja/blog/138115/undefined/ プロジェクト分析 /%href/
上のテーブルの番号から、優先度の高いタスクの57％は完了しているが、優先度の低いタスクは3分の1しか完了していないことがわかる。
プロジェクト管理者として、あなたはこれを見て、優先度の高いタスクは順調に実行できていると判断するかもしれない。
クロス集計はやること？
クロス集計は以下のことに使えます：
異なるカテゴリー変数間のリレーションシップ を識別し、ある変数が別の変数にどのように影響するかを明らかにする。例えば、HRは、従業員の性別と報酬の間に関係があるかどうかを測定するために使用するかもしれません。
複雑なデータセットをよりシンプルで理解しやすいフォーマットに分解することで、複雑なデータを単純化する。例えば、Googleアナリティクスが、いくつかのメトリクスに関する傾向を示しているとしよう。クロスタブ分析を使って、いくつかの変数を選び、それらの間のリレーションシップを探ることができる。
仮説検定 統計的検定を使って、変数間の独立性や関連性を調べる。上のテーブルのように、チームが本当に優先度の高いアイテムに取り組んでいるかどうかを理解したい場合、クロスタブ分析が役に立つ。
その前に、クロス集計分析の内容と実行方法を見てみましょう。
クロス集計の鍵となる要素。
単純な2×2のクロス集計は、単独で、おそらく手作業で分析できる。しかし、データがより複雑になり、複数のサブグループを持つようになると、より強力なツールが必要になるかもしれません。クロス集計に役立つ鍵のいくつかは以下の通りである。
分割表
分割表は、クロス集計表としても知られ、2つ以上のカテゴリー変数の間の関係を要約し、分析するために使用されます。上の例は、分割表の最も単純なフォームの1つです。
よい分割表分析は，役に立つ．
- 行と列が調査された変数のさまざまなカテゴリを表すマトリックス・フォーマットでデータを提示する。
- 変数の度数分布の可視化と比較
- パターン、傾向、潜在的な関連性の識別
コンマ区切りの値
カンマ区切り値（CSV）は、クロス集計で最も一般的に使用されるデータ・フォーマットです。その名前が示すように、カンマで各値を区切った表データを保存し共有します。CSVファイルは、様々なソフトウェア・アプリケーションで簡単に読み取れ、編集できるので、このフォーマットは便利です。
カイ二乗統計量
カイ2乗は、2つのカテゴリー変数間の関連を評価する統計的検定で、各カテゴリーで観察された度数を、変数が独立であった場合に予想される度数と比較する。
この比較に基づいて、検定は、観察された度数と期待される度数の間の差がランダムであるか、変数間の関係を示しているかを評価する。
ソース:
/参照 https://en.wikipedia.org/wiki/Chi-squared_test ウィキメディア・コモンズ /%href/
統計的仮説検定
統計的仮説検定とは、その名の通り統計的な仮説の検定である：
- 帰無仮説を立てること。
- 効果や関連があることを意味する対立仮説を立てる。
- 上記を証明／反証するための検定の実行
統計分析における仮説検定は、サンプルデータに基づいて人口について推論を行うための構造化された枠組みを研究者に提供する。
研究者はサンプルデータを使って検定値を計算し、それを関連する統計分布の臨界値と比較して帰無仮説を棄却するかどうかを決定する。
統計的有意性
統計的仮説検定では、研究者は結果を100%確信することはできません。そこで統計的有意性が登場する。簡単に言うと、統計的有意性とは、帰無仮説がある利息の結果として真または偽になる可能性であり、偶然ではありません。
本質的には、結果が本当であると言える確信度である。通常、p値は5％以下に設定される。
このプロセスは、研究者が調査結果を検証し、結論を導き出し、経験的証拠に基づいて情報に基づいた意思決定を行い、結果の頑健性と信頼性を確保するのに役立つ。
これらの要素は、クロスタブ分析のレッスンの基礎を形成します。では、実際にどのように分析を行うことができるかを説明しましょう。
クロス集計分析の実施方法（エクセル使用）
そもそも、やることは一つではありません。クロス集計分析を実行する方法は、ニーズやツールの有無によって様々です。
このブログでは、よく使われる2つの方法を紹介します：を使う
/参照 https://clickup.com/ja/blog/69646/undefined/ 表計算ソフト /%href/
のような表計算ソフトを使い、ClickUpを使う。
ここでは、エクセルでクロス集計分析を行う方法をステップ・バイ・ステップで説明します：
1.データを準備する
まず、生データを表形式で整理し、各列が異なるカテゴリー変数、各行がオブザベーションに対応するようにします。次のステップの妨げになるので、データ範囲に空白の行や列がないことを確認します。
2.ピボット・テーブルの挿入
データの範囲全体を選択します。リボンの「挿入」タブに移動し、「ピボット・テーブル」をクリックします。ダイアログ・ボックスで、データ範囲を確認し、ピボット・テーブルを新しいワークシートに配置するか、既存のワークシートに配置するかを選択します。OK をクリックしてピボット・テーブルを挿入します。
Excelでピボットテーブルを作成する
3.ピボットテーブルを作成する
ピボットテーブルを挿入したら、必要なデータにレポートをカスタムできます。Excelウィンドウの右側にピボットテーブルのフィールドペインが表示されます。ここで、フィールドをドラッグ＆ドロップしてピボットテーブルを構成します。
最低限、3つのフィールドが必要です：
- 行用のカテゴリ変数1つ
- 列用の別のカテゴリ変数
- これらの変数のうちの1つ（または別の変数）を、テーブルにカウントや度数を入力するための値に使用する。
これらの行や列の中にネストした変数を追加して、複雑なリレーションシップをビューすることもできます。
値フィールドの番号に関するさまざまなオプション
5.ピボットテーブルのカスタムとフォーマット
行、列、および値領域の間にフィールドをドラッグすることで、レイアウトをさらに調整できます。データをフィルタリングする必要がある場合は、フィールドをフィルタ領域にドラッグします。
セルを右クリックして番号、フォント、セルのスタイルをフォーマットし、デザインタブを使用してピボットテーブルにスタイルを適用すると、より見やすくなります。
6.結果の分析と解釈
ピボットテーブルを設定したら、クロス集計をレビューして、パターン、トレンド、変数間のリレーションシップを識別するために必要なものがすべて揃います。さっそく、実用的な洞察を得ましょう！
ピボットテーブルを初めて使用される方は、以下をご覧ください。
/参考文献 https://clickup.com/ja/blog/60871/undefined/ スプレッドシートのテンプレート /%href/
を参照してください。
クロス集計分析のやること(ClickUpを使用)
簡単なリレーションシップ分析を行うための基礎設定に6つのステップを踏むのは大変だと思われるかもしれませんが、その通りです。ClickUpでは、もっと簡単で、以下のような必要性に煩わされることはありません。
/参照 https://clickup.com/ja/blog/107824/undefined/ データベース設計ツール /参照
.これがその方法です。
1.データの設定
もし
/を使用している場合 http://clickup.com ClickUp /%href/
をプロジェクト管理ツールとして使っているのであれば、そこにはすでにたくさんのデータがあるはずです。ですから、データをインポートしたり、準備したりする必要はありません。すぐに始めることができます。
分析したい変数がわかったら、そのリストを作成します。ステータス'や'担当者'のような既存のフィールドを使用することもできます。 ClickUpのカスタムフィールド を使用して、分析したい複数の変数を表すことができます。
リストにタスクを人口入力し、各タスクに関連するカスタムフィールドが入力されていることを確認します。このステップでは、構造化された方法でデータポイントを入力します。
クロスタブ分析のためのカスタムフィールドを幅広い範囲から選択できます。
2.クロス集計用のビューの作成
使用方法
/を使用する。 https://clickup.com/features/table-view を使用する。 ClickUpのテーブルビュー /%href/
を使用すると、スプレッドシートに似た表形式のデータを作成できますが、より迅速で簡単です。
3.自分の方法でデータを整理する
グループ：グループ化機能を使って、タスクをカテゴリー変数でグループ化し、別の変数で グループ化することができます。例：「担当者」でタスクをグループ化し、「ステータス」でグループ化すると、担当者ごとのタスクステータスの内訳を見ることができます。
ClickUpのテーブルビューで見やすい表形式のデータを作成します。
フィルター：フィルタを適用することで、データを特定のカテゴリや期間に絞り込み、より焦点を絞った分析が可能になります。
ソート：データテーブル内のタスクを並べ替えることで、情報を論理的に整理し、パターンや傾向を特定しやすくします。これで、分析用のクロス集計データができました。
4.リアルタイムダッシュボードの設定
使用方法 ClickUpダッシュボード はこれを無料で実行します。
クロス集計の利点と使用例。
クロス集計は最もシンプルなデータ分析手法の一つである。複雑なツールやレポート作成を必要とせず、アナリストが複雑なリレーションシップを理解するのに役立ちます。それがどのように有益なのかを紹介しよう。
クロス集計の利点
シンプルな視覚化：クロス集計は、2つ以上の変数間の相互作用を表示する読みやすいマトリックス・フォーマットを提供します。これにより、データセット内の相関関係、依存関係、変動を簡単に見つけることができます。
パターン識別：データを行と列に整理することで、クロス集計は、すぐには明らかにならないパターンや傾向を特定するのに役立ちます。例えば、カスタマーのデバイスと購入の意思決定との関係は、クロスタブで見るまでわからないかもしれません。
比較：異なるグループ間の比較が簡単にできます。例えば、異なる顧客ペルソナに対応する製品グループがあるとします。クロスタブ分析は、どの顧客にどのような仕事が有効かを確認するのに最適な方法です。もっと大局的な視点が必要な場合は
/参照 https://clickup.com/ja/blog/124585/undefined/ 業界分析テンプレート /%href/
.
データ・セグメンテーション：クロス集計は、データをより小さく管理しやすいサブグループにセグメント化し、ターゲット分析を支援します。
データの解釈：クロスタブは、明確で簡潔な要約を提供することで、複雑なデータセットの解釈を簡素化します。
コミュニケーション：クロスタブを理解するのに、統計やデータ分析のスキルは必要ありません。そのため、ビジネス関係者にそのまま提示することができ、調査結果をアクセスしやすく理解しやすいものにします。
では、クロスタブが優れていることはわかったので、次はどこで使えるか見てみよう。
クロス集計の使用例
市場調査
クロス集計は、市場調査において最もポピュラーな分析ツールの1つです。あらゆる
/参照 https://clickup.com/ja/blog/70921/undefined/ マーケティング分析ソフトウェア /%href/
には何らかのフォームのクロスタブがある。アナリストは、製品の機能、顧客満足度、人口統計、マーケティング戦術、予算、パフォーマンスなどの関係を追跡するために、このクロスタブを使用します。 価値連鎖分析 .
実際には、バリューチェーン分析は最も一般的な手法の一つである。 カスタム・セグメンテーション・ツール .マーケティング担当者は、効果的にセグメント化するために、様々なグループの特性を比較する。多くの顧客満足度アンケートで フィードバックフォームテンプレート また、効果的なクロスタブ分析のために、データをテーブルに取り込むこともできます。
ヘルスケア
ヘルスケアでは、診断、疾病管理、薬剤研究に使用される。医療従事者は、その一環としてこれを使用する。
/として使用する。 https://clickup.com/ja/blog/103631/undefined/ 評価ツール /%href/
を使用して、患者の属性（年齢、性別）と病気の発生率との関係を調べる。特定の病気にかかりやすいグループにターゲットを絞った治療プログラムを開発する。
教育
クロスタブは、さまざまな教育アプローチの有効性を示し、教育政策に役立てる。例：生徒の成績（評定）と教育方法（オンライン対対面など）の相関関係を明らかにすることができる。
学校や大学は、これらの知見を利用して、最も効果的な実践方法を用いて教育方法を最適化し、学生の成果を向上させることができます。
これはほんの始まりに過ぎない。中小ビジネス、ファイナンシャル・アドバイザー、新興企業、FMCG、製造業、自動車など、あらゆる業界がクロスタブ分析を使って、自分自身についての鍵になる洞察を得ることができる。また、あらゆる組織が、従業員アンケートのデータ分析にも利用できます。
クリックアップのクロスタブ分析でより良いインサイトを得ることができます。
データが新しい石油であろうとなかろうと、今日ビジネスが持つ最も貴重な資産の一つであることは間違いない。優れた統計データ分析は、競争上の優位性をもたらします。
しかし、優れたデータ分析は、複雑すぎるレポート作成である必要はありません。スプレッドシート上で変数間のリレーションシップを提示する単純なクロス集計分析でもよい。あるいは、ClickUpのダッシュボード・ウィジェットでもよい。
構造化データも非構造化データもすべてClickUp上にあるため、クロス集計レポートの作成にかかる労力を大幅に削減し、その代わりに分析に集中し、データ主導の意思決定に役立てることができます。
ClickUpを使えば、以下は必要ありません。 ビッグデータツール .