データ分析の基本「対象・変数・尺度」を押さえてビジネスに活かす方法
nozomumichimura@gmail.com
なんとなく集めた数字を眺めていても、役に立つインサイトは生まれません。対象・変数・尺度というデータの基本構造を押さえ、アンケート設計から集計の仕方までを整理し、最後にゴルフ場運営へどう応用できるかを解説します。
目次
- データ分析でまず押さえるべき「対象・変数・尺度」
- アンケートデータを設計するときの考え方
- 変数のタイプとデータの形を理解する
- 個票データと集計データの違い
- ゴルフ場運営でこのデータ分析をどう活かすか
- まとめ
データ分析でまず押さえるべき「対象・変数・尺度」
ビジネスでデータを扱うとき、多くの人がいきなりExcelやBIツールを開きがちです。けれど、その前に「何についてのデータなのか」「どんな特徴を測っているのか」「その値はどんな意味を持つのか」という3つを整理しておかないと、分析結果がブレやすくなります。
ここで押さえたいキーワードが「対象・属性（変数）・尺度」です。
- 対象：誰（何）について調べているのか。たとえば「A市に住む20代の住民」「自社ECで過去1年に購入した顧客」など、データの主語にあたるもの。
- 属性／変数：対象のどんな側面を記録しているのか。年齢、性別、利用頻度、購入金額、満足度など、列として並ぶ項目です。
- 尺度：その変数がどんな“ものさし”で測られているか。単に数字に見えても、意味合いは「区分」「順位」「距離」などさまざまです。
この3つを意識しておくと、「これは比較していい数字か」「平均を出す意味があるか」といった判断が冷静にできるようになります。
アンケートデータを設計するときの考え方
データ分析の現場でよく使うのがアンケートです。ここでも、対象・変数・尺度の考え方がそのまま効いてきます。
例えば、地域コミュニティへの参加状況を知りたいとします。対象は「A市に住んでいる18歳以上の住民」。変数は性別・年齢・自宅から会場までの距離・参加している活動の種類などです。
質問文を設計するとき大事なのは、「あとでどう集計したいか」までイメージしておくことです。
年齢を“自由記述”にしてしまうと後で集計が大変になりますが、「10代／20代／30代…」のように区切っておけば、そのまま年代別の比較ができます。
活動の参加状況も、「いくつでも選択可（複数回答）」にするのか、「もっともよく参加するものを一つだけ選ぶ（単一回答）」にするのかで、得られるデータの形が変わります。
分析しやすいデータを作る第一歩は、アンケート設計の段階で「列としてどう並ぶか」を意識することだと感じています。
変数のタイプとデータの形を理解する
次に重要なのが、変数の“性格”を知ることです。大きく分けると、次の3タイプがあります。
1つ目は、金額や距離、回数などの数量データ。数直線上で連続的に変化していくタイプと、人数や件数のように1つずつ増えていく離散的なタイプがあります。平均値や分散といった統計量がそのまま使える、分析の中心選手です。
2つ目は、「とても満足〜不満」や「上・中・下」のように順序はあるが間隔は一定でないデータ。たとえば満足度5点と4点の差と、2点と1点の差が同じとは限りません。このタイプでは、平均値よりも中央値やランキングのほうが意味を持ちやすくなります。
3つ目は、性別や居住エリア、参加している活動の種類など、カテゴリデータです。ここでは「どのグループが多いか」「どの組み合わせが多いか」といった頻度の比較が中心になります。
このように、変数のタイプを理解しておくと、「この項目は棒グラフで見よう」「この指標は割合で比較しよう」といった可視化の方針が自然と決めやすくなります。
個票データと集計データの違い
同じアンケートでも、「1人1行」で回答を並べたデータと、「年代別に人数を合計した表」では、できる分析が変わります。前者が個票データ、後者が集計データです。
個票データは、あとから自由に切り口を変えられるのが魅力です。年齢×性別×参加活動、といった多次元のクロス集計も可能になります。一方で、ファイルサイズが大きくなりやすく、扱うのにある程度のツールスキルが必要です。
集計データは、質問単位・属性単位であらかじめまとめられたもの。ぱっと見て傾向をつかむには便利ですが、「別の切り口でも見たい」と思ったときに融通が利きません。また、元の設問設計が悪いと、まとめ方そのものにバイアスがかかっていることもあります。
理想は、「個票で保存しつつ、必要な粒度で集計して使う」ことです。日々のレポートは集計データで、深掘り分析は個票データで、というように使い分けるイメージです。
ゴルフ場運営でこのデータ分析をどう活かすか
ここまでの内容は、ゴルフ場の運営や集客にもそのまま応用できます。
まず対象の整理から始めると、たとえば「メンバー会員」「ビジター」「コンペ幹事」「レッスン受講者」など、実は複数の対象グループが存在していることに気づきます。それぞれに対して、来場頻度、予約チャネル、プレー料金、同伴人数、ラウンドスタイル（早朝・薄暮・1.5Rなど）といった変数を設計し、データベースとして蓄積していくイメージです。
アンケートを実施するときも、あとで分析しやすい形を意識しておくと、施策に落とし込みやすくなります。
「よく利用する時間帯」「重視するポイント（料金・コースの難易度・アクセス・レストラン）」を複数回答で聞けば、ターゲット別の魅力要因が見えてきます。満足度を5段階で聞けば、平均値だけでなく、どの層が不満を感じているかも分かります。
変数のタイプを理解しておくと、活かせる場面はさらに増えます。たとえば、年間プレー回数のような数量データは、「ハイエンゲージ層」「ライト層」といったセグメント分けに使えますし、居住エリアというカテゴリデータを掛け合わせれば、「郊外在住の平日組」など、より具体的なターゲット像が見えてきます。
個票データと集計データの使い分けも重要です。予約システムから出力される個々の来場データを個票として持っておきながら、シーズン別・曜日別・料金別などで集計すれば、「平日午後のセルが空きやすい」「女性ビギナーはレッスン付きプランに集中している」といった気づきが得られます。これをもとに、特定枠だけ価格を調整したり、メールやLINEでピンポイントなキャンペーンを打ったりすることができます。
つまり、対象・変数・尺度を意識したデータ設計ができていれば、ゴルフ場運営では
「どの顧客に、どんなプランを、どの時間帯に届けると喜ばれるか」
を、感覚ではなく数字に基づいて判断できるようになります。これは、集客効率を高めつつ、常連づくりにもつながる大きな武器になります。
まとめ
データ分析をうまく活用するために必要なのは、高度な統計手法よりも先に、
「誰について」「何を」「どんなものさしで」記録しているのかという基本構造を理解することです。
対象・変数・尺度を意識してアンケートやログの設計を行い、変数のタイプに応じた集計・可視化を行う。個票データと集計データを使い分けながら、ビジネスの意思決定に必要な切り口で数字を眺める。
この地味な“整理整頓”ができている組織ほど、データから本質的なインサイトを引き出しやすくなります。ゴルフ場のようなリアルビジネスでも、こうした考え方を取り入れることで、顧客理解が深まり、集客やリピート施策の精度が一段階上がります。
数字を「ただの結果」として扱うのではなく、「未来の打ち手を考えるための材料」として扱う。そのための土台として、ここで紹介したデータの基本構造を、ぜひ自社の現場でも意識してみてください。
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