データがまた変動していますか?異常なデータ変動を正確に特定するための5つのステップ

データの監視と異常データの分析は、データ分析における一般的なタスクです。この要件は単純に見えますが、監視して識別するのはそれほど簡単ではありません。どの変化が通常のデータ変動であり、どの変化が異常なのでしょうか?

データ分析職の採用がますます内向きになるにつれ、「どのようなモデルを使用/構築しましたか?」と尋ねる人が増えています。この質問は、人々に「面接は航空母艦の建造のようなもので、仕事はネジを締めるようなものだ」という印象を与えかねません。実際の作業では、本当にこれほど多くのモデルが必要なのでしょうか? ? ?

このことで多くの学生が疑問に思いました。

「データを監視し、指標の変化の理由を分析する」というのがデータ分析の一般的な作業内容です。この要件は単純に思えますが、実際には多くの学生を混乱させます。指標の変動がどの程度大きいとみなされるのでしょうか?大きな変動はないように見えるのに、ビジネスが非常に緊張していることがあるのはなぜでしょうか?時々大きな変動があるように見えるのに、業務が緊急ではないのはなぜですか?

問題を正しく解決するための鍵は、数字について話すだけではなく、データの変動の背後にあるビジネス上の意味を理解する必要があるということです。この方法でのみ、どれが本当の異常な動きで、どれが正常な変動なのかを知ることができます。

1. 異常に見える正常な変動

典型的で異常に見えますが、実際には正常な変動には次の 3 種類があります。

1. ビジネス指標の季節変動
2. ビジネス指標のライフサイクルの変化
3. 企業の積極的な行動が変化を引き起こす

したがって、異常な変動を特定する前に、ビジネス指標の過去の傾向を積極的に分析し、季節パターン/ライフサイクルの傾向を発見し、ビジネスアクションが指標に与える影響を分析する必要があります。これにより、基本的な判断基準を確立し、低レベルの間違いを回避することができます (次の図を参照)。

私たちが本当に注意を払うべきなのは、通常の発展の傾向に反する長期的かつ継続的な変化です。こうした状況は、多くの場合、ビジネスに問題があり、さらに調査する必要があることを意味します (下の図を参照)。

2. たとえ小さくても変動に注意する

典型的な例は、収益/コストという 2 つの主要指標の変化です。収益/コストはほとんどの企業にとって KPI 指標です。収益の増加と支出の削減は企業の中核的な課題であるため、これら 2 つの指標には月/週/日に固有の明確な要件があります。たとえ小さな変動であっても、事業者が安心して事業を運営できるように追跡する必要があります。

例えば、今日の売上収益KPIが1000万で、実際の完了が990万だった場合、それは間違いなく異常な変化であり、それを回避する方法はありません。行方不明の10万人はどこへ行ったのでしょうか？問題の原因を見つけるために、販売チャネルごとに分類することができます (以下を参照)。

短期的な KPI の変化は「ビジネスのパフォーマンスが良くない」と説明できますが、数週間連続してパフォーマンスが悪い場合は、ビジネス能力の低さや間違った方法など、より深刻な問題がある可能性があり、さらに調査する必要があります。

隠れた問題1: ROIの変化

収益/コスト指標を一緒に表示できるため、より多くの発見が得られます。なぜなら、理論上はコスト投資がなければ収入は発生せず、収入とコストは一定の割合で同時に発生するはずだからです。

2 つの指標の関係が一致していない場合、次のような異常が発生する可能性が高くなります。

• 投資は増え続けているのに、収入は増えない…
• 投資はまだ行われていませんが、収入は依然として増加しています。

これらはすべて問題です。

このような場合、典型的な兆候として、ビジネスの ROI が異常に高くなるか、異常に低くなるかのいずれかになります。現時点では、その理由を突き止めなければなりません。 ROI が異常に低い場合は、ビジネス パフォーマンスを向上させるために最適化が必要であることを意味します。 ROI が異常に高いということは、何か怪しいことが起こっていることを示しており、多くの場合、企業の不正や無駄遣いに関連しています。

知らせ！この問題はデータ アナリストによって見落とされることが多いですが、財務/管理部門では簡単に発見できます。なぜなら、監視レポートを作成する場合、収益とコストは別々に行われることが多く、コストの分類はデータアナリストが理解できない財務科目に基づいているからです。したがって、監視レポートを作成するときは、収益とコストの KPI を組み合わせて、結論を導きやすくするようにしてください。

隠れた問題2: トレンドの変化

場合によっては、KPI が達成されていないのではなく、指標の傾向が間違っていることもあります。例えば：

• 売上は一時的に目標を達成しましたが、コストは増加しています。
• 以前は明らかに傾向が良かったのですが、最近になって急に悪くなってしまいました。
• 所得の伸びはますます鈍化し、転換点に近づいています。

こうした出来事は、経営者や業界関係者に不安を与え、「異例の動き」と判断され、詳細な分析を求めることになる。

ここでは、ビジネスによっていくつかの異常な動きが発生します。例えば、下図のように月末に急ブレーキをかける傾向は、営業マンに依存している多くの企業でよく見られます。これは、営業担当者が自分の業務がもうすぐ完了することを把握し、わざと受注を延期して自分の業務を隠してしまうためです。これを頻繁に行うと、商品在庫、業績会計、原価管理、経営分析などに偏差が生じるため、調査する必要があります。

次のような深刻な問題が関係しているものもあります。

• 製品のライフサイクルは終了しました
• 潜在的なターゲットユーザーは枯渇している
• マーケティングの刺激は人々を疲れさせる

これらの一方は継続的な下降曲線を示しています。衰退の兆候が見られたら、ビジネス側に事前に警告する必要があります。これらの長期的な傾向を確認するにはテストが必要になることが多いため、対処も非常に困難です。実際に問題が発生した場合、対処するには手遅れになる可能性があります。

隠れた問題3: プロセスの変更

多くの指標の変化は、露出、ユーザーログイン数、特定のビジネスへの訪問数などのプロセス指標から生じます。これらの指標は KPI 指標のプロセス指標であるため、変化が発生すると KPI の結果に影響する可能性があります。そうすれば人々の注目を集めるでしょう。

1つ目は、上昇と下降が一緒に起こることです。これが一番わかりやすいです。例えば、トラフィックが少ないと、それに応じて収入も減少します。この種の問題はデータを通じて直接観察でき、簡単に発見できます。増加と減少が同期していない場合、たとえばトラフィックが 30% 増加しているのに、コンバージョンが 10% しか増加していない場合は、低品質のトラフィックが大量に流入している可能性が高いことに注意してください。低品質のトラフィックは、多くの場合、ビジネスの腐敗や無駄に関連しています。したがって、非同期の上昇と下降も異常とみなされ、特別な注意が必要です。

2番目のタイプ：浮き沈み。たとえば、トラフィックは減少しましたが、コンバージョン率は増加し、総収益目標は達成されました。この状況は異常とみなされますか?もちろん。なぜなら、このような変化は、ユーザーの需要の変化、チャネル特性の変化、製品の魅力の変化など、根深い問題を意味する可能性が高いからです。さらに、より深い問題を特定するには、複雑な分析が必要です。したがって、このような変化が発見された場合は、速やかに取引先に通知し、詳細な分析を開始する必要があります。

3番目のタイプ：構造変革。たとえば、ABC という 3 つのチャンネルがあります。以前はAに頼っていましたが、今ではAがどんどん少なくなり、Cが増えています。この状況は異常とみなされますか?もちろん。実際の事業状況が予算と乖離しているためです。この時点で、これが長期的な傾向を表しているかどうか、予算を調整する必要があるかどうかを検討する必要があります。これはまた別の複雑な問題です。このような兆候を発見したら、必ずビジネス側に警告し、詳細な分析を開始してください。

隠れた問題4: 関連する変更

関連する変更とは、問題のある指標が主要な KPI 指標と直接関係がないが、ビジネスに関連している状況を指します。このため、ビジネス側は非常に不安を感じていました。たとえば世論。リーダーが朝起きて、自社製品を批判する人気のビデオを見ると、間違いなく機嫌が悪くなり、「何か変わったことはないか？」と尋ねるでしょう。このとき、KPI指標が正しかったとしても、リーダーは不安を感じます。したがって、内部データと組み合わせて解釈する必要があります (以下を参照)。

知らせ！関連する変更は、「期待していた良いことは起こらなかった」という意味になることもあります。たとえば、オペレーションスタッフ向けのトレーニングを企画したところ、出席率は 90%、トレーニング後の試験の平均スコアは 90/100 でした。それで私はとても嬉しくて、来月のイベントは絶対に素晴らしいものになるだろうと感じました。結局違いはありませんでした。この光景を見ると、私も「一体何が起こっているんだ?」と思うでしょう。また、「何か変わったことはありますか？」とも尋ねます。

そのため、経営者や事業主から「何か異常なことはありませんか？」と聞かれた場合には、何が「正常」なのかをしっかりと説明してもらいましょう。この方法でのみ、私たちは患者が関心を持っている問題を真に理解し、適切な薬を処方することができます。

まとめ

ビジネスの異常を正確に特定するには、次のことが必要です。

1. 完全なデータインジケーターシステムを構築する
2. システム内の問題指標の位置を明確にする
3. 指標の過去の傾向を理解する
4. ビジネスアクション/ビジネス期待を理解する
5. 「正常」の適切な基準を確立する

これは、数字だけを話すことを避け、データを通じて異常なビジネス上の問題を真に発見する唯一の方法です。しかし、多くの学生は、指標間の相関関係が欠如した、ばらばらで大まかな監視指標システムから始めるため、変化を分析することが苦手です。ビジネスニーズを満たすために数字をただ投げ込むだけで、実際の監視は行われません。

著者: 地に足のついた教師チェン

出典：WeChat公開アカウント「地味な陳先生（ID：gh_abf29df6ada8）」