データアナリストはどのようにして「有用な」分析レポートを作成するのでしょうか?

多くのデータ アナリストは、データを際限なく収集するという罠に陥りますが、これらのデータは使用されない可能性があり、まったく効果がない可能性もあります。この状況にどう対応すべきでしょうか？著者は、「役に立つ」分析レポートを書く方法についてのアイデアをまとめており、それが皆さんの役に立つことを願っています。

序文

多くのデータ アナリストは、ビジネス側の終わりのないデータ収集のニーズに巻き込まれますが、これは、役に立たず、単にレビューのためだけの一時的なデータ収集である可能性があります。レポート作成のニーズも尽きることはありませんが、出力されたレポートは一度表示された後に破棄される可能性が高くなります。

このとき、データアナリストは自信喪失に陥りました。データ アナリストである私が、このような反復的で「価値のない」データ収集タスクを毎日実行できるでしょうか?私はビジネス側のデータ収集ツールにすぎません。さらに、ビジネス パートナーの際限のない要求に応えるために毎日残業しているにもかかわらず、リーダーやビジネス パートナーは、あなたがビジネス価値をまったく生み出しておらず、仕事をうまくこなしていないと感じるでしょう。

では、この状況で行き詰まりを打破するにはどうすればいいのでしょうか?ビジネスに関するデータ分析レポートを作成し、ビジネス上の問題点を指摘して最適化の提案を行い、ビジネスを実際に改善できるように提案を実装するために可能な限りのことを行うことができます。

そうすれば、ビジネス側はあなたの能力を理解し、無意味なデータ取得に時間を費やしてほしいのか、それとも価値あるデータ分析を実施してほしいのかを交渉できるようになります。ビジネス関係者が愚かでない限り、必ず正しい判断を下すだろう。こうすることで、徐々に発言力を持つようになり、自分のやりたいことをもっとできるようになるでしょう。では、価値あるデータ分析レポートを書くにはどうすればよいでしょうか?以下の紹介をご覧ください。

01 分析レポート機能

優れたデータ分析レポートは、レポートの読者が遭遇した問題の原因に答えることができます。役割を詳しく見てみましょう。聴衆には、一般のビジネス学生、事業部門のリーダー、さらには会社の経営陣も含まれます。これらの人々は日々の仕事の中でさまざまな問題に直面します。これらの問題から価値のある問題を選別し、その背後にある理由を分析する必要があります。

一般的に言えば、普通のビジネス学生からの質問はそのまま無視できます。これは少し差別的に聞こえるかもしれませんが、彼らの視点と情報入力は限られているため、分析する価値のある問題を見つけることはほとんどありません。データ アナリストとして、通常は自分よりも数レベル上のビジネス関係者にサービスを提供する必要があります。

もう 1 つ付け加えると、データ分析レポートの目的は、ビジネスの良い点を特定し、それを促進することではないでしょうか。なぜなら、ビジネス側がうまくいった点については、すでにさまざまな場所に報告され、他の該当する場所で実装するために最善を尽くしているため、あなたが発見する番ではないからです。彼らが自分たちだけで解決できない問題を抱えている場合にのみ、彼らに何らかのアドバイスを与え、突破口を見つける方法を指導することができます。そうでなければ、どうして彼らはあなたに物事のやり方を教えてもらうことができるでしょうか?これは人間の本性です。職場で過ごす時間が増えれば、徐々に慣れてきます。

02 トピックの選択

日常業務にはさまざまな問題があり、すべての問題が詳細な分析に値するわけではありません。これには強いビジネス感覚が必要です。もちろん、この判断は難しく、業界や会社の事業運営ロジックを理解することが求められます。

ここに単純かつ大まかな判断方法があります。つまり、職務レベルが高ければ高いほど、人々を悩ませている問題は詳細な分析に値します。彼らのエネルギーは限られているため、彼らは自分が関心のあるビジネス モジュールについてのみ考え、それが問題を引き起こします。一般的に、ジョブレベルが高ければ高いほど、より多くの情報を持ち、能力が強くなり、それは自然に比較的正確なフィルターを作成するのに役立ちます。

もうひとつのポイントは、この問題を理論的に解決できるリソースやソリューションが存在するかどうかです。たとえば、政策変更によって生じた問題を解決できない場合、問題を分析して解決しようとするのではなく、受動的に受け入れることしかできません。リソースで解決できる問題を見つけて分析する必要があります。意味のあるトピックを選択したら、すべてのスキルを駆使してそれを分析できます。

03 結論

データ分析レポートで最も重要なことは、結論を出して自分の視点を表現することです。しかし、XXX指標が前月比10％増加したという内容は結論ではなく、単なる事実の陳述です。分析提案を最もよく反映する対応するデータ指標結果、この指標のデータ結果の背後にあるビジネス上の意味、および実現可能な提案を提示する必要があります。

もちろん、これを達成するのは非常に困難であり、データ アナリストがビジネスの成長を推進するシニア アナリストに成長できるかどうかを判断する上で大きなハードルとなることがよくあります。

これはデータアナリストの総合的な能力を反映しています。データだけでなく、業務、製品、マーケティング、生産研究などのビジネスポジションについても理解する必要があります。そうすることで初めて、データの背後にあるビジネス上の問題を発見し、企業の実際の状況に基づいた合理的な最適化プランを提供できるようになります。

このような結論だけが完全なデータ分析レポートとなり、ビジネスに真の助けをもたらし、データ主導の成長の第一歩を達成することができます。自分の価値を証明するには、自分とビジネス側の違いを理解し、ビジネス側にはできないが自分にはできることを理解する必要があります。

04 コンテンツ

4.1 タイポグラフィ

データ分析レポートは、一般-特定-一般の形式で記述することを強くお勧めします。これは分析プロセスとは逆ですが、多くのアナリストは分析プロセスを書き留めて、それをデータ分析レポートだと考えています。実際、このようなレイアウトは非常に悪いです。

一般-特定-一般の形式を使用する必要があります。レポートの冒頭は、読者が読み進めたくなるような非常に魅力的な結論でなければなりません。聴衆は皆、比較的ハイレベルのビジネス関係者、特に経営陣であり、時間は非常に限られています。レポートの冒頭で読者の興味を喚起できない場合、読者はレポートを直接読み飛ばしてしまう可能性が高くなります。これはあなたにとって非常に不利になります。少なくとも、対応するリソースを取得することはできません。最悪の場合、あなたに対する印象が悪くなり、無意味な研究をしていると思われることになります。

すると、合計スコアはほとんどの人の読書習慣と非常に一致します。学生時代、先生たちは、合計点から合計点までの形式でエッセイを書くように指示していたと思います。そうすれば、高得点が取れる可能性が高くなります。その背後にある本質は同じです。

4.2 データ表示形式

データを表示するために表ではなくグラフを使用できる場合は、適切なグラフを選択し、視覚的な認識に影響を与える色を使いすぎないようにする必要があります。ここでは、AntV プラットフォームのチャート設計言語を学習することをお勧めします。チャートデザインに関する体系的な要約が多数あります。これはアントグループの長年の蓄積の結果であり、学ぶべきことはまだまだたくさんあります。デザインの美しさを体験するために、深く掘り下げてみることをお勧めします。

また、概要指標を使用できる場合は詳細指標は必要なく、レポートに詳細データを過度に表示することはお勧めできません。レポートの長さには制限があり、読者が計算プロセスを完全に理解する必要はありません。データを信頼してもらうには、他の場所でデータの専門知識を確立する必要があります。

データ分析には完全なチェーンが必要であるため、結果指標だけでなく、コアプロセス指標も表示する必要があります。

4.3 ロジック

分析ロジックは厳密な閉ループである必要があります。データ分析レポートの論点は明確であり、冗長になるよりも簡潔になる方がよいでしょう。あなたの議論は明確かつ合理的であり、独善的な推測を多く行うのではなく、厳密な論理的推論を通じて結論を導き出します。こうすることで、分析レポートの結論は説得力のあるものとなり、誰もがその結論に同意するようになります。

05 着陸

多くのデータアナリストは、分析レポートを作成したら自分の仕事は終了し、その後に何が起きても自分には関係ないと考えてしまうという誤解に陥ります。

真のデータアナリストとは、ビジネス提案の実現を推進できる人です。プロジェクトを遂行するのは非常に困難ですが、それこそがあなたの価値を反映できるものであり、データアナリストの核となる競争力でもあります。

テクノロジーは日々変化しており、学習の閾値が非常に低いため、この点で後発の企業と競争することは決してできません。この基礎となる能力こそが、あなたが構築する必要がある堀なのです。

データ分析レポートをどのように実装すればよいでしょうか?まず、第一波の好意を確立するためには、データを正確に取得したり、使いやすいレポートを設計したりするなど、日々の業務の中で仕事の能力に対する信頼を築く必要があります。さらに、分析レポートの重要性をリーダーとビジネス側のリーダーに証明する必要があります。大人の世界では、すべては興味次第です。つまり、この分析レポートを実装することでどのようなメリットが得られるのでしょうか?まず、リーダーに承認してもらい、ビジネス部門にコアビジネス指標の改善を説得するのを手伝ってもらいます。ビジネス側のリーダーと合意に達すると、物事はより簡単になります。

次に、協力しているビジネス関係者と一緒に提案を実行する必要があります。ビジネス相手があなたと協力するかどうかは、相手の利益次第です。彼らにとって、これをすることでどんな利益があるのでしょうか?指導者たちは肉を食べ、いつもスープを飲んでいます。プロジェクトが真に実行されるためには、相手に適切な信用を与える必要があります。そうでないと、たとえ相手側のリーダーがこの期間に同意したとしても、相手側がその過程で何らかの障害を与えれば、それは依然として困難になるでしょう。

そして、大変な努力の末、ようやく分析レポートが完成しました。そうすることで、真の価値が創造され、真の意味でデータ主導の成長が実現します。

06 最後

データ分析レポートは、個人の総合的なデータ分析能力を最もよく表すものです。ビジネス側からの不当な要求を拒否し、有意義なことにもっと時間を費やす必要があります。これにより、仕事における達成感が高まります。ビジネス側もあなたをますます信頼し、頼りにするようになります。彼らのすべてのニーズを満たすことは彼らが本当に望んでいることではなく、彼らはあなたの親切に感謝しません。むしろ、だんだんと「いとこ」になってしまい、悪循環に陥ってしまいます。

この記事を読んで皆さんが何か得るものがあれば幸いです。皆さんもデータ分析の道をどんどん進んで、自分の価値を最大化していってほしいと思います！

著者: A Kun、「データ クリエイター アライアンス」のメンバー。