2026.1.6

データ分析

データ分析とは何か｜初心者が最初に知るべき完全ガイド

データ分析に挑戦したいと思っても、「どこから手を付ければいいのか」「どの数字を見ればよいのか」と迷ってしまう方は多くいます。特に初心者の場合、用語やツールに触れた瞬間に難しく感じてしまい、最初の一歩でつまずきがちです。
そこで本記事では、データ分析とは何かという基本的な考え方から、扱うデータの種類、初心者が踏むべき分析の手順、そしてよく使われるアクセス解析ツールまで、専門家の視点で分かりやすく整理して解説します。
「まず何をすればいいか教えてほしい」という初心者の方にこそ役立つ内容です。

データ分析とは何か？初心者でも理解できる基本と目的

データ分析とは、集めた数字や記録を整理し、その中から「課題」や「改善のヒント」を見つける作業のことです。難しい専門技術のように感じるかもしれませんが、根本はとてもシンプルで、「状況を正しく知る」「原因を探す」「どう改善するかを考える」という3つの流れで成り立っています。
例えば、サイトのアクセス数が減ったとき、その理由を推測だけで判断すると間違った対策につながることがあります。そこで、数字を見ながら「どのページで減っているのか」「どんな経路が変化したのか」などを調べることで、原因に近づくことができます。これがデータ分析の基本的な役割です。

データ分析の目的は、数字を眺めることではなく「正しい改善につなげること」です。どんなに詳しく数字を見ても、改善に活かせなければ意味がありません。初心者の方は、まずこの考え方だけ押さえておけば十分です。特別な知識がなくても、目的と手順を整理すれば、今日から取り組めます。

また、データ分析は感覚や経験に頼るやり方とは違い、今の状況を客観的に把握できます。これにより、打ち手を考える際に迷いが減り、再現性のある改善ができるようになります。「なんとなく」で判断しないためにも、数字を見る習慣はとても重要です。

以下では、この「データ分析とは何か」をより深く理解するために、目的やアクセス解析との違いなども交えて詳しく解説していきます。

データ分析の本来の目的は「課題発見と改善」

データ分析の目的は、表面的な数字の変化を見ることではありません。集めた数字を手がかりにして、事業やサービスのどこに課題があるのかを見つけ、その課題を解決するための改善策を考えることにあります。
たとえば「アクセス数が増えている」と聞くと、一見良いことのように思えますが、実は売上が伸びていなかったり、重要なページの離脱率が上がっていたりするケースもあります。数字を細かく分解することで、「本当の課題」が見えてくるのです。

初心者がよくやりがちな失敗は、「数字だけを追って満足してしまうこと」です。データはあくまでヒントです。分析の中心は「原因を考え、どう改善に活かすか」という部分になります。
この視点を持つだけで、データ分析の質は大きく変わります。

なぜ今、データ分析が重要なのか

今、多くの企業がデータ分析に力を入れている背景には、ユーザー行動が多様化しているという理由があります。サイトに訪れる目的も、使うデバイスも、流入元もバラバラです。そのため、以前のように「とりあえず広告を出す」「アクセス数が増えればOK」という考え方では成果が出にくくなっています。

また、オンラインの世界ではユーザーの行動が数字として記録されます。どこから来て、どのページを見て、どこで離脱したか。このような情報を活かせば、改善するポイントをより正確に特定できます。感覚に頼るのではなく、確かな根拠のある改善が求められるのです。

こうした背景から、データ分析は初心者であっても学ぶ価値が高い領域になっています。少しずつ基礎を押さえるだけでも、改善の質が大きく変わります。

アクセス解析との違いと関係性

データ分析とアクセス解析は似ていますが、役割は少し異なります。
アクセス解析は、主に「サイトの訪問データ」を分析するものです。
例えば以下のようなデータが該当します。

何人がサイトに来たか
どのページがよく読まれているか
どこから流入してきたか
どのページで離脱したか

一方、データ分析はアクセス解析に限らず、売上データ・顧客データ・広告データ・問い合わせデータなど、幅広い情報を組み合わせて課題を見つけていく作業です。

つまり、アクセス解析は「データ分析の一部」という位置づけになります。
初心者の方はまずアクセス解析から始め、慣れてきたら他のデータも活用すると理解しやすくなります。

データ分析で扱うデータの種類と初心者が押さえるべき基本用語

データ分析を理解するためには、どんな種類のデータがあり、どんな言葉がよく使われるのかを最初に知っておくことが重要です。専門用語が突然出てくると、それだけで難しく感じてしまいますが、基本的な言葉さえ理解していればデータ分析のハードルは大きく下がります。

まず押さえておきたいのは、データには大きく二つの種類があるということです。数字として扱えるデータと、ユーザーの声のように数値化が難しいデータです。この違いを知っているだけでも、どのデータを見るべきなのか判断しやすくなります。

また、データ分析では「KPI」や「CVR」のような言葉が頻繁に登場します。これらの用語は決して難しい専門用語ではなく、意味が分かれば誰でも活用できる指標です。意味を理解していれば、数字の意味が一気にクリアになります。

ここでは、初心者が最初に知っておくべき最低限のデータの種類と基本用語を丁寧に整理し、迷わず分析を進められるような土台を作ります。

分析、デジタルマーケティングの用語をまとめた用語集もご用意しています。
> Google Analytics 用語集｜ディメンションと指標を初心者向けに解説
>これだけは知っておきたいデジタルマーケティング用語50選【分析・広告用語編】

定量データと定性データの違い

データには大きく「定量データ」と「定性データ」の2種類があります。それぞれ性質が異なるため、用途も変わってきます。最初にこの違いを理解しておくことで、どのデータがどんな場面で役に立つのかが判断しやすくなります。

以下に違いをまとめます。

データの種類	内容	例
定量データ	数字として扱えるデータ	アクセス数、クリック数、滞在時間、売上、CV数など
定性データ	数字では表しにくいデータ	お客様の声、口コミ、アンケートの自由回答、行動理由など

定量データは「状況を把握する」ために使われます。例えば、どのページがよく読まれているのか、どの広告が成果を出しているのかなど、数字として比較しやすいので分析がしやすいのが特徴です。

一方、定性データは「理由を知る」ために役立ちます。同じページを離脱したユーザーでも、離脱した理由は人によって違います。数字だけでは見えない背景を知るために、定性データはとても重要です。

データ分析では、この二つを組み合わせることでより正確な判断ができます。初心者の方は、まずは定量データを中心に見ながら、必要に応じて定性データも取り入れるという流れでOKです。

KPI・CVR・離脱率など最低限知るべき用語

データ分析には多くの専門用語がありますが、すべて覚える必要はありません。初心者がまず押さえるべきは、改善に直結する基本的な指標だけです。ここではその中でも特に重要なものを紹介します。

以下は代表的な指標です。

用語	意味	何がわかる指標か
KPI	目標の達成度を測る指標	成果が順調かどうか
CV（コンバージョン）	ユーザーの最終的な成果アクション	お問い合わせ、購入、資料請求など
CVR	CVの割合	サイトがどれだけ成果につながったか
直帰率	最初の1ページだけで離脱した割合	記事の入口ページの質を判断
離脱率	ページを見て離れた割合	改善すべきポイントがあるページ
滞在時間	ページを読んだ時間	コンテンツの読みやすさや満足度

特に「KPI」と「CVR」は初心者でもすぐに使える便利な指標です。この二つを意識するだけで、分析の方向性がブレにくくなります。

また、「離脱率」や「直帰率」はサイト改善のヒントになります。これらの指標が高いページから改善を始めると、効率良く成果が出しやすくなります。

数字をただ見るだけではなく、「何に使える数字なのか」を理解することで、分析がより実践的になります。

分析初心者が混乱しやすい数字の見方のポイント

初心者が最初に混乱しやすいのは、「数字の増減の理由がわからない」「どの指標を見ればいいかわからない」という点です。数字はあくまで“結果”であり、その背景には必ず原因があります。ここでは数字を見るときに意識するべきポイントを整理します。

まず、数字を見るときは「全体」ではなく「分解」して見る癖をつけることが重要です。例えばアクセス数が増えた場合、その理由を次のように分解します。

流入経路ごとに増減をチェック
ページごとのアクセスを比較する
増えたユーザーがどこから来たのか確認する

また、数字を見るときは「一つの指標だけで判断しない」ことも大切です。アクセス数が増えてもCVRが下がっていたら意味はありません。逆に、アクセス数が減っていても売上が安定している場合は改善の優先度は低いかもしれません。

さらに、短期間の数字だけで判断しないこともポイントです。季節要因やキャンペーンなどによって数字は簡単に変動します。そのため、「過去3ヶ月」や「前年同月」など、比較対象を持つと数字の意味が読み取りやすくなります。

これらの考え方を押さえるだけで、数字の見方がぐっと楽になり、データ分析の理解が深まります。

データ分析の基本手順：初心者が最初に踏むべき4つのステップ

データ分析は、やみくもに数字を見ることでは成果につながりません。初心者がつまずきやすい原因の多くは、「正しい順番で進めていない」ことにあります。
実は、データ分析にはシンプルで再現性のある基本手順があります。この流れを押さえるだけで、「何をすればいいかわからない」という状態から抜け出しやすくなります。

データ分析の基本は、以下の4つのステップです。

目的を決める
必要なデータを集める
データを整理・可視化する
課題を読み取り、改善につなげる

この順番を守ることが何より重要です。途中を飛ばしたり、逆の順序で進めると、分析が迷走しやすくなります。ここからは、それぞれのステップを初心者向けにわかりやすく解説していきます。

①目的とKPIを決める

データ分析で最初にやるべきことは、「何のために分析するのか」をはっきりさせることです。目的が曖昧なまま数字を見ると、どのデータが重要なのか分からず、分析が長引いてしまいます。

例えば、目的の例としては次のようなものがあります。

サイトからの問い合わせを増やしたい
購入につながるページを改善したい
広告の成果を把握したい

目的が決まったら、それを数字で測るための指標、いわゆるKPIを決めます。KPIとは「目標の達成度を確認するための数字」です。
問い合わせを増やしたいのであれば、「問い合わせ件数」や「問い合わせ率」がKPIになります。

初心者の方は、最初から多くのKPIを設定する必要はありません。
「この数字が良くなれば成功と言える」ものを1〜2個決めるだけで十分です。

目的とKPIが決まると、その後のデータ収集や分析の方向性が自然と定まります。

②必要なデータを集める（まず見るべき場所）

次に行うのが、目的に合ったデータを集める作業です。ここで重要なのは、「集めすぎない」ことです。初心者がよくやってしまうのが、使わないデータまで大量に集めてしまい、整理できなくなるケースです。

例えば、問い合わせを増やしたい場合、最初に見るべきデータは以下のようなものです。

どのページから問い合わせが発生しているか
問い合わせページのアクセス数
問い合わせ前に見られているページ

逆に、今の目的と関係のないデータは後回しで構いません。
目的に直結するデータだけを選ぶことで、分析の負担を大きく減らせます。

また、データは一度に完璧に揃える必要はありません。
「最低限必要なデータから集めて、足りなければ追加する」という考え方で問題ありません。

③可視化して現状を把握する

データを集めたら、次は数字を「見える形」にします。表やグラフにすることで、数字の意味が一気に理解しやすくなります。
数字の一覧を眺めるだけでは気づけない変化も、可視化することで見えてきます。

例えば、以下のような可視化が有効です。

ページごとのアクセス数を表にする
日別・月別の推移をグラフにする
成果が出ているページと出ていないページを並べて比較する

可視化の目的は、「異変に気づくこと」です。
「ここだけ数字が極端に低い」「急に減っている」といったポイントを見つけることで、次の分析につながります。

初心者の方は、複雑なグラフを作る必要はありません。
シンプルで見てすぐ理解できる形を意識しましょう。

④課題を読み取り改善案に落とす

最後のステップが、データから課題を読み取り、具体的な改善案に落とし込む作業です。ここがデータ分析で最も重要な部分です。

例えば、問い合わせページのアクセス数は多いのに成果が出ていない場合、次のような仮説が考えられます。

内容が分かりにくい
入力項目が多く、途中で離脱している
信頼感が足りない

こうした仮説をもとに、改善案を考えます。

説明文を分かりやすくする
入力項目を減らす
実績や事例を追加する

重要なのは、「完璧な改善案を出そうとしない」ことです。
まずは一つずつ試し、結果を見ながら改善を重ねることが、データ分析を成功させる近道です。

アクセス解析でよく使われる代表的なツール（初心者向け）

データ分析やアクセス解析を始めるにあたって、「どんなツールを使えばいいのか分からない」と感じる初心者の方は多いと思います。ツールと聞くと難しそうな印象を持たれがちですが、実際には無料で使えるものも多く、基本的な使い方だけでも十分に役立ちます。

重要なのは、「最初からすべてを使いこなそうとしないこと」です。ツールは目的に応じて使い分けるものなので、まずは役割を理解し、自分の状況に合ったものから触れていくのがおすすめです。

ここでは、アクセス解析でよく使われる代表的なツールを、初心者でもイメージしやすいように紹介します。詳細な使い方や設定方法は別記事で解説する前提とし、本記事では「何ができるツールなのか」を中心に整理します。

Google Analytics（概要のみ紹介）

Google Analyticsは、サイトに訪れたユーザーの行動を把握するための代表的なツールです。多くの企業や個人サイトで利用されており、「アクセス解析」と聞いて真っ先に名前が挙がるツールでもあります。

このツールで分かることの例は以下の通りです。

サイトに何人訪れているか
どのページがよく見られているか
ユーザーがどこから来たか
サイト内でどんな動きをしているか

初心者の方は、「すべての機能を理解しなければならない」と思いがちですが、最初は基本的な画面を見るだけで十分です。アクセス数や人気ページを確認するだけでも、サイトの現状がかなり見えてきます。

また、Google Analyticsは「数字を見るための道具」であり、分析そのものを自動でしてくれるわけではありません。数字をどう解釈し、どう改善につなげるかが重要になります。この点で、多くの初心者が「数字は見られるが、次に何をすればいいか分からない」と感じやすいポイントでもあります。

Search Console（検索流入を把握するツール）

Search Consoleは、検索エンジン経由でのアクセス状況を把握するためのツールです。
「どんな検索キーワードでサイトが表示されているのか」「検索結果でどれくらいクリックされているのか」といった情報を確認できます。

Search Consoleで分かる代表的な内容は次の通りです。

検索結果に表示された回数
クリックされた回数
表示順位の平均
検索キーワード

このツールは、特に記事やコンテンツを改善したい初心者の方にとって役立ちます。
「表示はされているけどクリックされていない記事」や「順位があと少しで上がりそうなページ」を見つけることで、どこを改善すればよいかのヒントが得られます。

Search Consoleは数字も比較的シンプルで、慣れてくると直感的に理解しやすいツールです。Google Analyticsと組み合わせて使うことで、より立体的にサイトの状況を把握できます。

ヒートマップツール（どこが読まれているかを可視化）

ヒートマップツールは、ユーザーがページのどこを見て、どこでスクロールを止めているかを視覚的に確認できるツールです。数字だけでは分かりにくい「ユーザーの行動」を、色の変化で直感的に理解できます。

ヒートマップで分かることの例は以下の通りです。

よく読まれている部分
ほとんど見られていない部分
スクロールの途中で離脱されている位置

初心者の方にとって特に分かりやすいのは、「どこまで読まれているか」が一目で分かる点です。
「重要な情報が下の方にあって見られていない」といった問題にもすぐ気づけます。

数字の分析が苦手な方でも、視覚的に理解できるため、改善アイデアを考えやすいのがヒートマップツールの大きなメリットです。

その他の補助ツール（録画ツール・簡易分析ツールなど）

アクセス解析には、上記以外にも補助的に使われるツールがあります。
代表的なものとしては、ユーザーの操作を動画のように確認できる録画ツールや、簡単なレポートを自動で作成するツールなどがあります。

こうしたツールは、次のような場面で役立ちます。

フォーム入力でどこで迷っているかを確認したい
操作が分かりにくい箇所を見つけたい
定期的なレポート作成を効率化したい

初心者の方は、最初から多くのツールを導入する必要はありません。
「今の課題を解決するために必要なツールはどれか」 という視点で選ぶことが大切です。

ツールはあくまで補助的な存在です。大切なのは、ツールを使って「何に気づき、どう改善するか」です。この考え方を持っていれば、どのツールを使ってもデータ分析はブレにくくなります。

データ分析初心者がよく陥る失敗と正しい考え方

データ分析に取り組み始めた初心者の方が、思うように成果を出せない原因の多くは「やり方」ではなく「考え方」にあります。正しい手順を知っていても、考え方を誤っていると、分析はうまく機能しません。
ここでは、実際によく見られる失敗例をもとに、初心者が意識しておくべき正しい考え方を整理します。

これらの失敗は、特別な知識がないから起きるわけではありません。誰でも最初は通る道です。重要なのは、早い段階で気づき、修正できるかどうかです。

目的が曖昧なまま数字だけを追ってしまう

初心者が最も陥りやすい失敗が、「目的を決めずに数字を見てしまう」ことです。
アクセス数やページビューを眺めて、「増えた」「減った」と一喜一憂するだけでは、改善にはつながりません。

例えば、アクセス数が増えていても、問い合わせや購入が増えていなければ意味は薄くなります。逆に、アクセス数が少なくても、成果が安定していれば問題ないケースもあります。

このようなズレが起きる原因は、「何を改善したいのか」が明確になっていないことです。
データ分析では、必ず次の順序を意識する必要があります。

目的を決める
目的に合った指標を見る
改善につなげる

この順番を守るだけで、数字の見方が大きく変わります。
数字は目的を確認するための材料であり、目的そのものではないという意識が大切です。

データを集めただけで満足してしまう

次によくある失敗が、「データを集めた時点で終わってしまう」ことです。
レポートを作成したり、グラフを並べたりすることで、分析をした気になってしまうケースは少なくありません。

しかし、本当に重要なのはその先です。

なぜこの数字になったのか
どこに問題がありそうか
何を変えれば良くなるのか

こうした問いを立てずにデータを見るだけでは、改善には結びつきません。

初心者の方は、分析のゴールを「資料を作ること」ではなく、「改善案を一つ出すこと」に設定すると分かりやすくなります。
完璧な改善案である必要はありません。
「仮説を立てて試す」ことがデータ分析の本質です。

自己流の判断で誤った結論にたどり着く

データ分析に慣れてくると、つい自己流の判断で結論を出してしまいがちです。
特に初心者のうちは、数字の背景を十分に考えず、「たぶんこうだろう」と決めつけてしまうことがあります。

例えば、あるページのアクセスが減ったときに、「内容が悪いからだ」とすぐ判断してしまうケースです。
実際には、検索順位の変動や流入元の変化など、別の要因が影響していることも多くあります。

こうした失敗を防ぐためには、次のような意識が大切です。

一つの数字だけで判断しない
他の指標と組み合わせて見る
可能性をいくつか考える

また、初心者のうちは「正しいかどうか」を自分一人で判断するのが難しい場面も多くあります。そうした場合、第三者の視点や専門家の意見を取り入れることで、判断ミスを防ぎやすくなります。

初心者でも今日からできる「最初の一歩」まとめ

ここまでで、データ分析の考え方や基本手順、よくある失敗について解説してきました。ただ、初心者の方にとっては「理解はできたけれど、結局何から始めればいいのか分からない」と感じることも多いはずです。
そこでこの章では、今日から実践できる具体的な一歩に絞って整理します。

データ分析は、一度に完璧を目指す必要はありません。むしろ、最初は小さく始めて、少しずつ改善を積み重ねていく方がうまくいきます。ここで紹介する内容を実践するだけでも、これまで感覚で判断していた状態から一歩抜け出すことができます。

最低限チェックすべき指標まとめ

初心者が最初に見るべき指標は、実はそれほど多くありません。
あれもこれも確認しようとすると混乱するため、まずは「成果につながる数字」に絞ることが重要です。

最低限チェックしておきたい指標は次の通りです。

アクセス数
よく見られているページ
成果につながったページ
離脱率が高いページ

これらを見るだけでも、「どこがうまくいっていて、どこに問題がありそうか」が見えてきます。
特に、成果が出ているページと出ていないページを並べて比較することで、改善のヒントが見つかりやすくなります。

初心者の方は、「数字の意味を深く考えすぎない」ことも大切です。
まずは変化に気づき、「なぜだろう？」と疑問を持つことが、データ分析の第一歩になります。

まずは1つの改善に絞る理由

データ分析を始めたばかりの頃は、「あれも改善したい」「ここも直した方がよさそう」と気づく点が一気に増えます。しかし、同時に多くの改善を行うと、何が効果だったのか分からなくなってしまいます。

そのため、初心者のうちは改善ポイントを1つに絞ることが非常に重要です。

例えば、

離脱率が高いページの内容を見直す
問い合わせページの説明文を分かりやすくする

このように、1つの仮説に対して1つの改善を行い、結果を見るという流れを繰り返します。

この方法には次のようなメリットがあります。

効果の有無が判断しやすい
失敗しても原因を特定しやすい
分析と改善の経験が積みやすい

小さな成功体験を積み重ねることで、データ分析への苦手意識も徐々に減っていきます。

無料ツールでOK！今日から始められる分析方法

初心者の方の中には、「高額なツールを使わないと分析できないのでは」と不安に感じる方もいます。しかし、最初の段階では無料ツールで十分です。
アクセス数やユーザーの動きを把握するだけでも、改善につながる情報は多く得られます。

まずは以下のような使い方を意識するとよいでしょう。

数字を毎日ではなく、週に1回確認する
前回と比べて増えた・減ったポイントを見る
気になった点をメモに残す

分析に時間をかけすぎないことも大切です。
「完璧に分析しよう」と思うと手が止まってしまいますが、「10分で現状を確認する」くらいの感覚で十分です。

このように、無理のない形で分析を習慣化することが、初心者が挫折せずに続けるコツです。

初心者こそプロを活用すべき理由（ターゲット1向けCTA）

ここまで読み進めて、「データ分析の考え方は理解できたけれど、実際にやるのは大変そうだ」と感じた方も多いのではないでしょうか。その感覚はとても自然なものです。
データ分析は、知識そのものよりも「正しい進め方」と「経験」が成果を左右します。特に初心者のうちは、最初の設計や判断を間違えると、遠回りになってしまいがちです。

そこで有効なのが、最初の段階からプロのサポートを活用するという選択です。すべてを自分で抱え込む必要はありません。