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データ分析のプロセス: カフェの売上向上を例に

以下では、「データ分析のプロセス」をわかりやすく、ダミーデータを使って具体的にステップごとに説明していきます。
テーマは、架空の「カフェの売上向上」です。

☕️ 例題テーマ：「カフェの売上を伸ばしたい！」

① ビジネス課題の明確化

✅ 目的：

「売上が伸び悩んでいる。何が影響しているのか知りたい」

❓ 分析で知りたいこと：

  • どの曜日や時間帯にお客さんが多い？
  • 天気や気温の影響はある？
  • よく売れるメニューは何？

② データ収集と整理

📊 ダミーデータ例：

日付曜日時間帯気温天気来客数売上人気メニュー
2025-03-01土昼15晴れ4567,500円ラテ
2025-03-02日朝12雨2030,000円トースト
2025-03-03月夜8曇り1012,000円コーヒー
2025-03-04火昼17晴れ3552,000円パスタ
……………………

※これは簡易的な例ですが、実際はPOSデータや天気APIなどから収集することもあります。

🧹 整理（クレンジング）：

  • 曜日や時間帯を分類（朝・昼・夜）
  • 売上の「円」表記を外して数値に変換（例：67,500円 → 67500）
  • 曜日を英語や数値に変換することもある（例：月 → 1）

③ 仮説の立案

🧠 仮説例：

  • 「晴れの日は来客数が多く、売上も高いのでは？」
  • 「土日にお客さんが集中しているのでは？」
  • 「ラテが人気の日は売上が高い？」

④ 分析の実施

📈 簡単な分析例（可視化）：

  1. 曜日ごとの平均売上
  2. 天気別の平均来客数
  3. 人気メニューと売上の関係

→ 例えば以下のようなグラフを作ります（ここでは口頭で例を示します）：

  • 曜日別売上棒グラフ：
    → 土・日が特に高い
  • 天気別来客数折れ線グラフ：
    → 雨の日は明らかに少ない
  • 人気メニュー別の売上平均
    → ラテが出ている日は売上も高め

⑤ 結果の解釈・示唆の抽出

🔍 わかったこと：

  • 晴れの日や土日は来客数が多い。
  • 雨の日は売上が落ちやすい。
  • 「ラテ」や「パスタ」が売れてる日は全体の売上も高い。

💡 示唆：

  • 土日限定メニューや晴れの日クーポンで売上を伸ばせる可能性。
  • 雨の日にはデリバリー対応や店内サービス強化などでカバーできるかも？

⑥ レポート・意思決定支援

📘 まとめレポート：

「天気と曜日によって売上に明確な傾向がある。特に週末や晴れの日に集客が多く、人気メニューが売上アップに貢献していると考えられる。
今後は、ラテなど人気商品を軸にしたプロモーションを週末に展開する施策を検討。」

💬 補足：

この一連の流れを 「データ分析のプロセス」と呼びます。
難しく聞こえるかもしれませんが、やってることは「現場の問題を、数字で見て、どうすればいいか考える」ことなんです😊

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