こんにちは、とめです。
データ分析を独学で学び、未経験からデータアナリストへ転職し、今では本業をやりながら、副業でも活動しています！
データ分析を勉強し始めたけど…用語が多すぎて全然ついていけない…。
ETL？メジャー？p値？どれから覚えればいいの？
大丈夫！“使う場面”とセットで覚えれば、一気に理解が進むよ。
データ分析の学習で、多くの初心者がまずつまずくのが“用語がわからない問題”です。
専門用語が理解できないと、どれだけ勉強しても 全体像がつかめず、独学が遠回りになることも少なくありません。
そこで本記事では、データ分析に必要な基礎を最短で身につけられるよう、
実務で頻出する66の用語を「意味＋使う場面」でわかりやすく整理しました。
また、ただの用語集ではなく、
収集 → 整形 → 可視化 → 分析 → 共有 → 運用
という6つのフェーズに沿って体系化しているため、
「この用語はどの工程で使うのか？」がひと目でわかります。
これは、データアナリストとして実務で分析してきた私が、
“本当に現場で使う言葉”だけを抽出したリストだからこそできる構成です。
- 会議・資料・学習で出てくる用語がスッと理解できる
- SQL・BI・Pythonの学習がなぜ必要か腹落ちする
- 分析の流れがつながり、実務のイメージが湧く
- 転職活動で用語理解がアドバンテージになる
用語は、何回も見直して意味を理解していけばOK！
データ分析の「用語」がわからないと何が困るのか？
データ分析を学ぶ上で、用語の理解は最初に乗り越えるべき壁です。
専門用語の意味が曖昧なままだと、知識がつながらず「わかったつもり」になってしまいます。
データ分析の世界では、「平均」「相関」「DWH」「特徴量」など、日常では聞き慣れない言葉が頻出します。
これらは一見難しく感じますが、それぞれが分析の流れをつなぐ“共通言語”なのです。
たとえば、会議中に「有意差がある」「相関が強い」「データをETLで処理する」などの言葉が出たとき、意味が理解できないと議論の内容を正しく掴めません。
“ETLで処理する”って言われても、確かによくわかんないよ…。
確かに、英語も多いし、カタカナ用語も多くて混乱しますね…！
こうした状態では、以下のような問題が起こりがちです。
- 会議で話が噛み合わない（用語の意味が違うまま議論してしまう）
- レポートや求人票の内容が理解できない（スキル要件を誤解する）
- 分析手順が頭に入らない（工程のつながりが見えない）
つまり、「用語を正しく理解する＝データ分析の全体像を正しく理解する」ことにつながります。
この記事では、現場でよく使われる50個の主要用語を、以下のように分野別で整理します。
▼分野別用語一覧
| 分野 | 用語の例 | 学べる内容 |
|---|---|---|
| 統計 | 平均・分散・相関など | データの特徴を数値で表す基礎 |
| 機械学習 | 教師あり学習・特徴量など | AIモデル構築で使う用語 |
| BIツール | メジャー・ディメンションなど | 可視化・ダッシュボード関連 |
| データ基盤 | ETL・DWHなど | データ整形・保存の仕組み |
用語がわからない時は、何度もこの記事を読み返そう！
データ分析の全体像をざっくり理解しよう
データ分析は、専門用語を個別に覚えるよりも、まず全体の流れ（プロセス）を理解することが大切です。
全体像をつかむことで、どの用語がどの工程で使われるのかが整理でき、学習効率が一気に上がります。
多くの初心者がつまずくのは、「言葉は知っているけど、どの場面で登場するのかが分からない」という点です。
たとえば「ETL」も「DWH」も聞いたことがあっても、データ収集なのか整形なのか判断できないままだと、分析の流れがつながりません。
データ分析は、一般的に以下の6ステップで進みます。
▼各フェーズごとの用語
| フェーズ | 主な用語 | 使うツール例 |
|---|---|---|
| ① 収集 | ETL・API・スクレイピング | SQL・Python |
| ② 整形 | クレンジング・名寄せ・正規化 | pandas・Excel |
| ③ 可視化 | ダッシュボード・メジャー・ディメンション | Power BI・Tableau |
| ④ 分析 | 相関・回帰・p値・特徴量 | Python・R |
| ⑤ 共有 | KPI・レポート・ストーリーテリング | PowerPoint |
| ⑥ 運用 | デプロイ・モニタリング | GCP・AWS |
“ETL”の場合だと「収集」のフェーズってこと？
そうだよ！生データを取り出して加工・保存する工程だね。
このように、用語はプロセスとセットで覚えることで、単語暗記では得られない「流れの理解」が身につきます。
つまり、データ分析の用語を正しく理解するには、全体の6ステップをマップのように把握することが近道です。
データ分析用語50選
データ分析で使用する用語はたくさんありますが、今回はよく使用する用語を各6フェーズごとに分けて「50選」、まとめて解説します。
- 収集
- 整形
- 可視化
- 分析
- 共有
- 運用
【フェーズ1】収集
データ分析の最初の工程である「収集」では、データをどこから・どのように取得するかが最も重要です。
ここで使われる用語を理解しておくと、「そもそもこのデータはどうやって集めたのか？」がわかり、後工程の理解も格段にラクになります。
収集のフェーズでは、主に以下のような処理を行います。
- データを取り出す（Extract）
- 必要に応じて整形する（Transform）
- 分析しやすい場所に保存する（Load）
ここで登場するのが、ETL / API / スクレイピングといった“データを集めるための言葉”です。
実は“分析”よりも、この収集部分の理解が一番大事なんだよね！
データの出どころって、確かに意識したことなかったです…！
【フェーズ1：収集】でよく使われる用語
ETL（Extract / Transform / Load）
複数のデータ源からデータを抽出し、必要な形に変換して、分析用の場所へ保存する一連の処理。
▼例）どういう場面で使われるか
- 社内システムから売上データを抽出してDWHに保存する時
- CSVを取り込み、型を整えてから分析基盤に格納する時
API（Application Programming Interface）
外部サービスやアプリケーションが提供するデータを決められたルールで取得する仕組み
▼例）どういう場面で使われるか
- Google Analytics APIでアクセスデータを自動取得する時
- CRM（顧客管理）システムの顧客情報を定期的に取得する時
Webサイトを開かなくても“データだけ取れる窓口”ってイメージだよ！
スクレイピング（Web Scraping）
Webページの情報を自動的に読み取って、データとして収集する方法
▼例）どういう場面で使われるか
- 価格比較サイトの商品価格を定期的に取得したい時
- ニュースサイトの見出し一覧を収集して分析したい時
ログデータ（Log Data）
アプリ・Webサイト・システムが自動的に記録している利用履歴のこと
▼例）どういう場面で使われるか
- ECサイトの閲覧履歴を取得してレコメンドに活用したい時
- スマホアプリの操作ログから離脱ポイントを分析したい時
データソース（Data Source）
Dataの”供給元・出どころ”のこと。ExcelやDB、外部APIなど形式はさまざま
▼例）どういう場面で使われるか
- 「このグラフはどのデータソースから集計している？」と確認する時
- 分析前に「どのシステムのデータか」を把握したい時
バッチ処理（Batch Processing）
データ収集を決まった時間にまとめて実行する処理
▼例）どういう場面で使われるか
- 毎日0時に前日の売上データをまとめて取得する時
- 1時間毎に課せすログを抽出して保存する時
リアルタイム処理（Real-Time Processing）
データを発生したタイミングで即時に取得・反映する処理
▼例）どういう場面で使われるか
- 決済データをその場で記録して不正検知に利用する時
- GPSの位置情報をリアルタイムで更新する時
クローリング（Web Crawling）
多数のWebページを自動巡回して、ページ構造やリンク情報を収集する仕組み
▼例）どういう場面で使われるか
- 検索エンジンがサイトを巡回する時
- スクレイピング前に対象URL一覧を作成する時
【フェーズ2】整形
データ分析において、もっとも作業時間を占めるのがこの「整形」フェーズです。
データは集めただけでは使いものにならず、“分析できる形に整える”ことが必要になります。
整形フェーズをしっかり理解しておくと、「このデータはどんな加工がされて、どんな前処理が必要なのか？」が判断でき、その後の可視化・分析の精度が大きく向上します。
整形のフェーズでは、主に以下のような処理を行います。
- 欠損や誤りを修正する（クレンジング）
- 重複や表記ゆれを統一する（名寄せ）
- データ形式や単位を揃える（正規化）
- 結合・集約など構造を整える（加工・統合）
ここで登場するのが、クレンジング / 名寄せ / 正規化 / 欠損値処理 / 外れ値処理といった“データを使える状態に整えるための言葉”です。
実は“分析の精度”は、整形フェーズで決まることが多いんだよね！
なるほど…！データをどう整えてきたかで、結果が変わるんだね！
【フェーズ2：整形】でよく使われる用語
クレンジング（Data Cleansing）
データの欠損・誤入力・異常値などを修正して、品質を整える作業。
▼例）どういう場面で使われるか
- 欠損値を0や平均値に補完する
- 「20241/01」のような誤った日付を修正する
- 文字列の揺れ（例：「東京」と「東京都」）を統一する
分析の“掃除”みたいなもので、一番時間がかかるけどとても大事！
名寄せ（Master Data Consolidation）
同じ人物・企業・店舗などを一つのまとまったデータとして統一する作業。
▼例）どういう場面で使われるか
- 「㈱ABC」「ABC株式会社」「ＡＢＣ」などの企業名表記を統合
- 顧客IDが複数存在する場合に紐付けて一意にまとめる
- 重複レコードを統合して1レコードにまとめる
正規化（Normalization）
データ形式や単位を揃え、分析しやすい状態に整えること。
▼例）どういう場面で使われるか
- 「1/2/23」や「2023-01-02」など、日付形式を統一
- 重複したテーブル構造を分割して整理
- 金額表記の単位（円・千円・万円）を揃える
欠損値処理（Missing Value Handling）
データに空白や欠落がある部分を、適切に処理すること。
▼例）どういう場面で使われるか
- 欠損部分を平均値・中央値で補完
- 重要性が低い行だけ削除
- モデル用データでは目的に応じて “NaN” として扱う
外れ値処理（Outlier Handling）
他の値から大きく離れている異常値を検出・補正する作業。
▼例）どういう場面で使われるか
- 売上10億円など、明らかに異常な値を除外
- 閾値（3σなど）を設定して異常値を検出
- モデルに悪影響を与えるデータを調整
データ統合（Data Integration）
複数のデータソースを結合して、一つの分析用データにまとめること。
▼例）どういう場面で使われるか
- 顧客テーブルと購入履歴テーブルを連結
- Web行動ログと会員データを紐付け
- APIとExcelのデータを統合して1つの表にする
データ変換（Data Transformation）
データの加工・変換を行い、分析可能な形式に整えること。
▼例）どういう場面で使われるか
- カテゴリを国別→地域別へ集約
- 数値データをログ変換で正規化
- 性別データを「男性＝0」「女性＝1」のように変換
エンコード（Encoding）
文字やカテゴリデータを、モデルが扱える数値データへ変換する処理。
▼例）どういう場面で使われるか
- One-Hot Encoding（例：東京＝[1,0,0], 大阪＝[0,1,0]）
- ラベルエンコーディング（例：A=0, B=1, C=2）
- 機械学習モデルの前処理で必須
正規表現（Regex）
パターンに沿って文字列を検索・抽出・置換する方法。
▼例）どういう場面で使われるか
- メールアドレス形式のチェック
- 数字だけを抽出して別列に保存
- 不要な記号やスペースを一括削除
集約処理（Aggregation）
データをグループ単位でまとめ、数値を計算・集約すること。
▼例）どういう場面で使われるか
- 店舗別に売上合計を算出
- 日別のアクセス数を集計
- 顧客単位で平均購入金額を計算
【フェーズ3】可視化
データ分析において、“伝わる形に整理する”のがこの「可視化」フェーズです。
収集 → 整形で準備したデータも、見せ方が悪ければ正しく理解されず、意思決定につながりません。
そのため可視化フェーズでは、「データをどう表現すれば、一瞬で状況が伝わるか？」 を考えることが非常に重要になります。
可視化フェーズを理解しておくと、「何を軸に分析すべきか？」「この指標はどのグラフが適切か？」が判断でき、その後の分析の精度や、関係者の理解スピードが大きく向上します。
可視化のフェーズでは、主に以下のような処理を行います。
- データを分類する軸を決める（ディメンション）
- 数値をどう集計するか決める（メジャー）
- 適切なグラフ形式を選ぶ（可視化タイプ）
- 深掘りするための操作性をつける（ドリルダウン・フィルタ）
- 関係者が迷わず使える画面を作る（ダッシュボード）
ここで登場するのが、ディメンション / メジャー / フィルタ / ドリルダウン / ダッシュボード といった
“データを読み取りやすい形に変換するための言葉”です。
グラフの種類や軸の設定次第で、まったく違う結論になることもあるんだよ！
可視化って“見せる作業”じゃなくて、“伝えるための分析”なんですね！
【フェーズ3：可視化】でよく使われる用語
ディメンション（Dimension）
データを分類するための“分析の軸”となる項目。
▼例）どういう場面で使われるか
- 売上を「地域別」「年代別」「日付別」に分けて比較するとき
- ダッシュボードで深掘りできる切り口を設定するとき
“何で分ける？”を決めるのがディメンションだよ！
メジャー（Measure）
合計・平均など、集計して使う“数値項目”のこと。
▼例）どういう場面で使われるか
- 売上合計、平均購入額、アクセス数などを算出するとき
- ダッシュボードに「今日の売上」を表示するとき
BIツールでは“メジャーが作れるか”が実務力に直結するよ！
ダッシュボード（Dashboard）
複数の指標・グラフを1画面にまとめ、状況を直感的に把握できるようにした画面。
▼例）どういう場面で使われるか
- 経営会議向けのKPI一覧画面を作るとき
- マーケティング施策の効果をリアルタイムで確認するとき
フィルタ・スライサー（Filter / Slicer）
データを条件で絞り込み、特定の範囲だけを表示する機能。
▼例）どういう場面で使われるか
- 「東京だけ」「20代だけ」など、特定条件で分析するとき
- ユーザーが画面上で自由に条件を切り替えるダッシュボードを作るとき
フィルタ・スライサー（Filter / Slicer）
データを条件で絞り込み、特定の範囲だけを表示する機能。
▼例）どういう場面で使われるか
- 「東京だけ」「20代だけ」など、特定条件で分析するとき
- ユーザーが画面上で自由に条件を切り替えるダッシュボードを作るとき
ドリルダウン（Drill Down）
グラフの表示内容を、より細かい階層へ“掘り下げる”操作。
▼例）どういう場面で使われるか
- 年 → 月 → 日 へ深掘りして売上を確認するとき
- カテゴリ → 商品 → SKU の順に詳細を調べるとき
“もっと詳しく”を叶えてくれるのがドリルダウン！
ドリルスルー（Drill Through）
グラフや表の項目をクリックした時に、その項目専用の詳細ページへ遷移する機能。
▼例）どういう場面で使われるか
- 店舗名を押すと「その店舗の詳細画面」に移動するとき
- 商品コードを選択して、その商品の分析ページを表示するとき
クロス集計（Cross Tabulation）
複数の軸を組み合わせてデータを比較する集計方法。
▼例）どういう場面で使われるか
- 「地域 × 性別」の購入率を比較するとき
- 「商品カテゴリ × 月別」の売上推移を見るとき
ヒートマップ（Heatmap）
数値の大小を色の濃淡で表現する可視化方法。
▼例）どういう場面で使われるか
- 商品×日付の売上がどのタイミングで高いか可視化するとき
- ページ別のアクセス数を色で比較するとき
カード表示（Card Visualization）
数値を「1つだけ大きく表示」するグラフ形式。
▼例）どういう場面で使われるか
- 今日の売上
- 今月のアクティブユーザー数
- KPIの達成率
可視化タイプ（Chart Types）
データの性質に合わせて最適なグラフ形式を選ぶこと。
▼例）どういう場面で使われるか
- 時系列 → 折れ線グラフ
- 分布 → 散布図、箱ひげ図
- 比率 → 円グラフ、ドーナツグラフ
- 比較 → 棒グラフ
階層構造（Hierarchy）
データの“上位 → 下位”の階層を持たせる仕組み。
▼例）どういう場面で使われるか
- 「年 → 月 → 日」の階層で推移を深掘り
- 「地域 → 都道府県 → 市区町村」で詳細に表示
データマート（Data Mart）
分析用途に特化した“小規模のデータ倉庫”。
▼例）どういう場面で使われるか
- マーケティング部門が使う「広告分析用データマート」
- 営業部門向けの「顧客データマート」
【フェーズ4】分析
「分析フェーズ」では、整形されたデータをもとに、“どんな傾向があるのか？” “どの要因が影響しているのか？”を明らかにしていく工程です。
統計・機械学習の基礎知識が必要になるため、ここで登場する用語を理解するとレポート作成やモデル構築の理解が一気に進みます。
分析フェーズを理解しておくと、「どの指標を見ればよいか？」「どんな手法を使えば答えが出るか？」が判断でき、
結果として“再現性のある分析” や “根拠のある意思決定”ができるようになります。
分析フェーズでは、主に以下のような処理を行います。
- 傾向を把握する（記述統計・相関）
- 未来を予測する（回帰・分類）
- 要因を見つける（特徴量分析）
- 結果の信頼性を判断する（p値・有意水準）
ここで登場するのが、相関 / 回帰 / p値 / 特徴量 といった“データから正しい示唆を導くための言葉”です。
数字をただ眺めるんじゃなくて、「なぜそうなるのか？」を考えるフェーズなんだよ！
なるほど…！ここで使う手法次第で、分析の質が決まるんだね！
【フェーズ4：分析】でよく使われる用語
相関（Correlation）
2つの変数が「どれくらい一緒に動くか」を示す指標。
▼例）どういう場面で使われるか
- 広告費と売上の関係を見るとき
- 気温とアイスの売上が関係しているかを調べるとき
因果関係（Causation）
ある要因（原因）が、別の結果（効果）に影響を与えている関係。
▼例）どういう場面で使われるか
- 広告を表示したことでCVが増えたか検証するとき
- A/Bテストで施策の“効果”を測るとき
回帰（Regression）
過去データから数値を予測するための分析手法。
▼例）どういう場面で使われるか
- 来月の売上を予測するとき
- 広告費がどれくらい売上に影響するか調べるとき
分類（Classification）
データを複数のカテゴリーに分ける手法。
▼例）どういう場面で使われるか
- メールが“スパム or 非スパム”か判定
- 顧客が“離脱しそう or 継続しそう”かを予測
特徴量（Feature）
モデルが学習するための“説明変数”となるデータ項目。
▼例）どういう場面で使われるか
- 売上予測モデルで「年齢」「地域」「購入履歴」を入力値に使う
- 離脱予測で「利用頻度」「最終ログイン日」などを設定
特徴量の選び方がモデルの質に直結するよ！
p値（p-value）
「その結果が偶然起きた可能性」を示す値。
▼例）どういう場面で使われるか
- A/Bテストの結果が“偶然ではない”か判断するとき
- 施策の効果があるか統計的に判断するとき
有意水準（Significance Level）
「この基準より偶然の可能性が低ければ“効果あり”と判断する」ライン。
▼例）どういう場面で使われるか
- 多くの分析で 5%（0.05） が使われる
- A/Bテストで結果を判断するときの基準値
信頼区間（Confidence Interval）
推定した値が「どの範囲に収まりそうか」を示す指標。
▼例）どういう場面で使われるか
- 平均ユーザー数が“どれくらいぶれるか”を確認
- 売上予測の「上限〜下限」を示すとき
正解率（Accuracy）
分類モデルが“どれだけ正しく予測できたか”を表す指標。
▼例）どういう場面で使われるか
- スパム判定モデルの性能評価
- メール開封予測モデルの精度測定
再現率（Recall）
「本来ポジティブであるものを見逃さずに当てられた割合」。
▼例）どういう場面で使われるか
- 欠陥品の見逃しを減らしたいとき
- 病気診断で「見逃したくない」場合
適合率（Precision）
「当てたものの中で、本当に正しかった割合」。
▼例）どういう場面で使われるか
- スパム判定で誤検出を減らしたいとき
- 不良品検知で誤報を少なくしたいとき
F1スコア（F1 Score）
適合率 × 再現率 のバランスを取った評価指標。
▼例）どういう場面で使われるか
- 正解率だけでは判断できない時の総合評価
- 偏ったデータでモデル評価したいとき
A/Bテスト（AB Testing）
2つのパターンを比較して“どちらが効果的か”を検証する方法。
▼例）どういう場面で使われるか
- LP（ランディングページ）デザインのテスト
- 広告クリエイティブの比較
- オファー内容の効果測定
機械学習モデル（Model）
過去データを学習して未来の結果を予測する“仕組み”のこと。
▼例）どういう場面で使われるか
- 売上予測モデル
- 顧客離脱予測
- レコメンドモデル
機械学習モデル（Model）
過去データを学習して未来の結果を予測する“仕組み”のこと。
▼例）どういう場面で使われるか
- 売上予測モデル
- 顧客離脱予測
- レコメンドモデル
【フェーズ5】共有
データ分析の価値は、「結果を伝えて意思決定につなげる」ことで初めて発揮されます。
どれだけ高度な分析をしても、共有の仕方が悪いと“伝わらない分析”になってしまいます。
共有フェーズでは、相手の理解・行動を促すための見せ方や説明方法が重要になります。
ここで登場するのが、レポート / KPI / ストーリーテリング / インサイト といった “伝えるための言葉” です。
共有フェーズを理解しておくと、「どの数字を相手に見せるべきか？」「どう説明すれば行動につながるか？」が判断でき、データ分析の価値を最大化できます。
共有のフェーズでは、主に以下のような処理を行います。
- 分析結果を正確にまとめる（レポート）
- 重要な数字を軸に整理する（KPI）
- 結果の背景を伝える（インサイト）
- “人に伝わる順序”で説明する（ストーリーテリング）
- 意思決定者に必要な形で提示する（ダッシュボード共有）
分析は“伝えてナンボ”。結果をどう見せるかで100%価値が変わるよ！
確かに…！数字があっても、説明が下手だと納得されないよね！
【フェーズ5：共有】でよく使われる用語
レポート（Report）
分析結果をまとめた資料・一覧のこと。
▼例）どういう場面で使われるか
- 施策結果を週次レポートとして提出
- 問題点・改善案をセットで報告する
KPI（Key Performance Indicator）
目標達成のために追うべき“最重要指標”。
▼例）どういう場面で使われるか
- 「売上」「CVR」「継続率」など、事業に直結する数字を設定
- ダッシュボードの最上部にKPIを配置して共有
ストーリーテリング（Storytelling）
データを論理的な“流れ”で伝え、相手に行動を促す説明手法。
▼例）どういう場面で使われるか
- プレゼンで「背景→課題→分析→示唆→提案」の流れで説明
- レポートを読む相手が“迷わない設計”をするとき
「結論だけ見せる」のはストーリーじゃない。
“なぜその結論に至ったか”が伝わる構成が大事！
インサイト（Insight）
分析結果から得られる“気づき・示唆”。
▼例）どういう場面で使われるか
- 「20代女性は〇〇の商品をよく買う」など特性の発見
- データをもとに改善アイデアを提案するとき
指標設計（Metric Design）
何を測り、何を追うべきかを決める設計のこと。
▼例）どういう場面で使われるか
- 新しいサービスのKPIをゼロから設定するとき
- 分析レポートの“見るべきポイント”を決めるとき
ファクト（Fact）
データから得られた“事実”。解釈を含まない客観的情報。
▼例）どういう場面で使われるか
- 「売上は昨年比＋15%」など、数字そのものを示すとき
- インサイト（気づき）と分けて整理するとき
ロジックツリー（Logic Tree）
課題や原因を分解し、整理して伝えるための図。
▼例）どういう場面で使われるか
- 売上低下の要因を「客数」「単価」などに分解
- 課題から施策案を体系的に提示するとき
ペルソナ（Persona）
分析対象となる典型的なユーザー像のこと。
▼例）どういう場面で使われるか
- マーケティング施策のターゲットを明確化
- データ分析結果の“誰向けの示唆か”を説明するとき
プレゼンテーション（Presentation）
分析結果を口頭＋資料で伝えるコミュニケーション手法。
▼例）どういう場面で使われるか
- 社内会議でレポート内容を説明するとき
- 経営層向けの意思決定資料を発表するとき
共有の形式（シェア方法）
分析結果を誰が・どこで・どう使うかを考えて、最適な形式で共有すること。
▼例）どういう場面で使われるか
- ダッシュボードURLをSlackで共有
- 毎週の定例でPowerPointにまとめて発表
- Notionでプロジェクト別にレポートを管理
【フェーズ6】運用
データ分析は「レポートして終わり」ではありません。
実務の現場では、作成したモデルやダッシュボードを継続的に使える状態で維持する“運用フェーズ”が欠かせません。
分析がビジネスで価値を発揮するためには、“作って終わり”ではなく、“使われて成果が出続ける仕組み”が必要です。
このフェーズでは、以下のような動きを伴います。
- モデル・分析ツールを本番環境に反映する（デプロイ）
- データが正しく更新されているか確認する（モニタリング）
- 精度低下・エラーを検知して改善する（メンテナンス）
- 実際に現場で使われているか把握する（活用検証）
ここで登場するのが、デプロイ / モニタリング / スケジューラー / パイプライン といった“継続的に動かし続けるための言葉”です。
分析は「作る」より「運用する」ほうが難しい場面が多いよ！
確かに…動かなくなったダッシュボードほど困るものはないよね。
【フェーズ：運用】でよく使われる用語
デプロイ（Deploy）
作成した分析モデル・レポート・アルゴリズムなどを本番環境に反映し、実際に使える状態にすること。
▼例）どういう場面で使われるか
- 顧客離脱予測モデルを本番DBに反映するとき
- BIツールのダッシュボードを社内利用に公開するとき
モニタリング（Monitoring）
モデル・ダッシュボード・データパイプラインなどが正常に動いているかを監視すること。
▼例）どういう場面で使われるか
- データ更新が止まっていないかのチェック
- 予測モデルの精度が落ちていないかの確認
- エラーが発生した際のアラート通知
データパイプライン（Data Pipeline）
データを収集 → 整形 → 保存 → 更新する一連の流れ（ライン）のこと。
▼例）どういう場面で使われるか
- 毎日0時に自動でデータを収集し、DWHへ格納する仕組み
- モデルの再学習を定期的に実行する仕組み
スケジューラー（Scheduler）
データ更新やモデル実行を決まった時間に自動実行させる仕組み。
▼例）どういう場面で使われるか
- 毎朝8時にダッシュボードを自動更新
- 毎週月曜にレポートメールを自動配信
バージョン管理（Version Control）
分析コードやモデルを、変更履歴とともに管理する方法。
▼例）どういう場面で使われるか
- GitでPythonコードの変更履歴を残す
- チーム開発で誰が何を変えたか明確にする
モデル劣化（Model Drift）
時間の経過によって、モデルの精度が徐々に下がっていく現象。
▼例）どういう場面で使われるか
- 顧客の行動変化で予測精度が落ちる
- 市場トレンドの変化でモデルが合わなくなる
「動いてるから大丈夫」じゃなくて、精度が落ちてないかチェックが必要だよ！
再学習（Retraining）
最新データでモデルを“再び学習し直す”こと。
▼例）どういう場面で使われるか
- モデル劣化が発生した時に対処
- 商品追加や季節変動が起きたタイミングで更新
SLI / SLO（Service Level Indicator / Objective）
サービスが“どれくらい安定しているか”を測る指標と、その目標値のこと。
▼例）どういう場面で使われるか
- ダッシュボードの更新成功率をSLOとして設定
- データ欠損率の目標値を決める
アラート（Alert）
異常検知時にメール・Slackなどへ通知を送る仕組み。
▼例）どういう場面で使われるか
- データ更新が失敗したときに通知
- モデルの精度が閾値を下回った時に報告
活用状況トラッキング（Usage Tracking）
作成したダッシュボードやレポートが“実際に使われているか”を測定すること。
▼例）どういう場面で使われるか
- 閲覧者数を記録して改善につなげる
- 使われていないレポートを整理する
「作ったのに誰も見てない…」ってけっこうあるんだね…。
そうそう！“活用されてこそ価値”だから、ここは超大事だよ！
【まとめ】主要用語を理解して、データ分析の全体像を掴もう！
今回はデータアナリストとして、理解しておいた方が良い用語をまとめました。
データ分析は、 「収集 → 整形 → 可視化 → 分析 → 共有 → 運用」 の6つの工程で進みます。
▼各フェーズごとの用語
| フェーズ | 主な用語 | 使うツール例 |
|---|---|---|
| ① 収集 | ETL・API・スクレイピング | SQL・Python |
| ② 整形 | クレンジング・名寄せ・正規化 | pandas・Excel |
| ③ 可視化 | ダッシュボード・メジャー・ディメンション | Power BI・Tableau |
| ④ 分析 | 相関・回帰・p値・特徴量 | Python・R |
| ⑤ 共有 | KPI・レポート・ストーリーテリング | PowerPoint |
| ⑥ 運用 | デプロイ・モニタリング | GCP・AWS |
フェーズ別に理解しておくことで、学習効率・理解スピード・実務での再現性は一気に向上します。
また、この記事の内容を押さえることで、次のような変化が期待できます。
- 会議で飛び交う専門用語がスムーズに理解できる
- データ分析の流れが一本のストーリーとしてつながる
- Power BI・SQL・Python学習の意味が腹落ちする
- 求人票・社内資料の読解力が上がり、転職活動の武器になる
- “なんとなく分析”から“根拠ある分析”へステップアップできる
用語を覚えると“作業スピード”だけじゃなく、“伝わり方”まで変わるよ！
確かに、意味が理解できると業務もスムーズに進めるもんね！
先ずは業務で分からない用語が出たらこの記事で学習しましょう。
用語がある程度、理解できたらデータ分析で重要な統計の基礎も学んでおくのがオススメです。
以上、とめでした！
コメント