マーケターのためのデータ分析・統計入門（全10回）｜平均・グラフ・A/Bテストから回帰分析・伝え方まで

この講座は、マーケティングの仕事で出会う数字を「なんとなく眺める」状態から、「根拠をもって判断できる」状態に変えるための全10回の連続講座です。分析の進め方から始めて、平均・中央値・ばらつき、グラフの選び方、相関と因果、A/Bテストと有意差、サンプルサイズと誤差、顧客を分けて見る分析、回帰分析、Excelやスプレッドシートでの実践、そして分析結果の伝え方までを順番に積み上げます。数式はできるだけ使わず、図と身近なたとえで「なぜそう考えるのか」を説明します。

こんな人におすすめ

• 広告・SEO・メール・ECなどの数字を毎月報告しているが、「で、どうするの？」と聞かれると答えに詰まる人
• 「平均が上がった」「CVRが0.3ポイント改善した」といった報告を、どこまで信じてよいか判断したい人
• A/Bテストの結果に「有意差あり」と書かれていても、その意味をうまく説明できない人
• アンケートや顧客データを分析して、施策の優先順位を決めたい人
• 統計の教科書を開いたものの、数式が多くて途中でやめてしまった人

読み終えるとできるようになること

• 「何を決めるための分析か」から逆算して、問い・仮説・見るデータを設計できる
• 平均・中央値・ばらつきを使い分け、数字の「ふつう」と「ぶれ」を正しく読める
• 目的に合ったグラフを選び、誤解を生むグラフを見抜ける
• 相関と因果を区別し、A/Bテストの結果と有意差・誤差の意味を正しく説明できる
• 顧客をセグメント・RFM・コホートで分けて見たり、回帰分析で要因を探ったりできる
• 分析結果を「結論→根拠→次の一手」の順で、相手が判断できる形で伝えられる

シラバス（全10回）

1. データ分析の進め方：問い→仮説→検証のサイクル
2. 平均・中央値・ばらつき：「ふつう」と「ぶれ」を正しくつかむ
3. グラフの選び方と、誤解を生む見せ方
4. 相関と因果の違い：「一緒に動く」は「原因」ではない
5. A/Bテストと有意差：偶然の差か、本当の差か
6. サンプルサイズと誤差：何人のデータがあれば信じられるか
7. セグメント分析・RFM・コホート：顧客を分けて見る
8. 回帰分析の考え方：数字を動かす要因を探る
9. Excel・スプレッドシートで実践する：関数・ピボット・分析ツール
10. 分析結果の伝え方：結論から話すレポートと次の一手

講座の進め方

• 1回あたりの目安は20〜30分です。前の回の知識が次の回の土台になるように組み立てているので、第1回から順に読むのがおすすめです。
• 本文の途中に「ちょこっとクイズ」、各回の最後に「確認テスト」があります。選択肢を押すと、その場で正解と解説が表示されます。
• 本文に出てくる会社や数字の多くは、説明のために作った架空の例です。架空の例には、そのことを明記しています。公的統計などの実際の数字を使うときは、各回の最後に出典と確認日を載せています。
• 第9回では、それまでの回で学んだことをExcelやGoogle スプレッドシートで実際に手を動かして確かめます。手元に表計算ソフトがあると、より理解が深まります。

あわせて読みたい

• サイトの数字を正しく取るところから学ぶなら：アクセス解析とGA4（全8回）
• 顧客データをまとめて活用するなら：顧客データ活用とCDP（全6回）
• 分析を外部の専門家に頼みたいとき：データ分析会社おすすめ比較
• 数字をダッシュボードにまとめたいとき：BIツールおすすめ比較
• A/Bテストを手軽に回したいとき：LPOツールおすすめ比較

データ分析の進め方についての相談は、ツギノテ編集部へのお問い合わせから受け付けています。