詳しい！データ分析レポート作成ガイドの 7 つのタイプ

この記事では主に 7 種類のデータ分析レポート作成方法を紹介し、データアナリストにデータ分析のための論理的思考を提供し、データの無意味な提示を回避します。データ分析や執筆に興味がある人におすすめです。

「なぜ上司は私が作成したデータ分析レポートに満足しないのか？」多くの学生を悩ませる問題です。特に、リーダーからは「報告書は詳細すぎるので、焦点を絞る必要がある」という不満が聞かれることがあります。時々、上司が「厚すぎる、もっと薄くした方がいい」と文句を言います。スケールとは何か、そして適切なバランスを見つけるにはどうすればよいのか?

問題の核心は、データ分析レポートは何よりもまずレポートであり、明確なレポートロジックを持たなければならないということです。データに関しては、レポートの信頼性と現実性を高めるだけです。では、レポートを作成するための一般的なロジックは何でしょうか?レポートには、レポートの内容に対する理解度に応じて 7 種類あります。以下に紹介します。

1. 導入レポート

紹介レポートは、状況をよく知らない人に対して初めてレポートを作成する場合に適しています。入門レポートは一般的に、一般的な具体的な構造を採用し、いくつかの角度から紹介されます。たとえば、活動内容の紹介、会員情報の紹介、製品ラインの紹介などです。この時点で、レポートフレームワークは次のようになります。

知らせ！上司への報告の多くは、導入報告から始まります。上司は業務の詳細を理解していない可能性があるため、最初にいくつかの角度から明確に説明する必要があります。このとき、指標はあまり詳細であってはなりません。そうでないと、「理解できない」とか「詳細すぎる」と批判されてしまいます。

2. モニタリングレポート

監視レポートは、一定の理解レベルを持つ人々にビジネス開発の傾向に関する情報を提供する場合に適しています。監視レポートの長さはリーダーのニーズに応じて異なります。リーダーの中には、あらゆる詳細を網羅することを好む人もいるため、監視内容はより多くなります。リーダーの中には、重要なポイントに重点を置くことを好む人もいるため、監視内容は少なくなり、重要な指標のみが保持されます。

監視レポートの鍵は、ビジネスアクションと連動した指標の傾向を説明することです。監視レポートで最悪なのは、数字の連続記録として記述することです。今週の前年比増加率は x%、前月比増加率は y%、時間進捗率は z%、KPI 完了率は xx% などです。読んでいて混乱し、結論は全くありません。モニタリングレポートを作成する際には、レポートを読む人が判断しやすいように、モニタリング指標の変動と具体的なビジネス行動を必ず関連付けてください。

3. 調査報告書

探索的レポートは、ある程度の理解度を持つ人々に対して次の行動方針に関する提案を提供する場合に適しています。知らせ！ここで示されているのは結論ではなく、「ヒント」と「提案」です。したがって、探索的レポートには強力な論理が備わっており、記載されたデータと与えられた結論の間の論理的関係を明確に説明する必要があります。最後のヒント/提案も確かなデータに基づいています。

探索的レポートのロジックを使用する方法は多数あります。最も単純な方法は、正例法と負例法です。

良い例:XXビジネスを実施した後、パフォーマンスが向上しました。
逆の例: XX行動を取らない企業は業績が悪い
提案: 全体的なパフォーマンスを向上させるためにXX行動を促進する

もちろん、より多くの例を挙げることができれば、議論はより完全なものになります（以下に示すように）

4. 診断レポート

診断レポートは、問題をすでに理解している人に問題の原因を説明するのに役立ちます。最もシンプルな診断方法は、構造分析＋指標分解・ファネル分析で、XX事業のXXリンクに問題があることを指摘します。ただし、より詳細な診断が必要な場合は、より複雑なロジックが必要になる場合があり、結果を得るために AB テスト/ラベリンググループの比較を組み合わせる必要もあります。したがって、診断レポートを非常に詳細に記述することができます。現在の分析が詳細でない場合は、最終レポートを作成しないでください。代わりに、プロセスレポートを作成し、全員の意見を聞いて、次にどのように深く掘り下げるかを決定します。

知らせ！診断レポートは、問題をよく理解している人にとってのみ役立ちます。問題の背景がわからない場合は、まず導入/監視レポートを作成します。そうしないと、レポートを提出した後に「わかりません！」と批判されることがよくあります。「なぜこの問題を心配しなければならないのか！！！」

5. テストレポート

テストレポートは、問題をすでに理解している人にテスト結果を説明するのに適しています。テストレポートも、問題をよく理解している人にのみ役立ちます。問題の背景がわからない場合は、まず導入/監視レポートを作成します。そうでなければ、報告書を提出した後に「そんなに苦労して何になるんだ？」とよく叱られることになります。

テストレポート自体の構造はシンプルで明確です。

解決すべき問題
テスト計画のアイデア
テスト結果
テスト後の推奨事項

ここでの主な注意点は、何が問題であるかについて話し合うことを忘れないことです。「良いアイデアがある」、「競合他社がこれを実行しているのを見た」、「上司からこれを聞いた」などの理由で一部のテストが実行される場合でも、明確で定量化可能な問題点/テスト目標を見つけることが最善です。そうしないと、テストが終わった後、違いを確認するために数十の指標を広げなければならなくなり、レポートを書くことができなくなります...

6. 予測レポート

テストレポートは、問題をすでによく理解している人に、問題の予測結果を提供するのに適しています。特に注意してください!予測レポートを書くときは、事前に読者のレベルと関心度に注意を払う必要があります。

視聴者は予測プロセスに参加したいですか?
視聴者は将来についてどのような懸念を抱いているのでしょうか?
観客は独自の予想を持っていますか?

これは事前に整理しておく必要があります。

そうしないと、予測レポートについて話しているときに、しばしば止められ、「あなたの予測はビジネスの期待を満たしていません!」と叱られることになります。「あなたの予測では、ビジネスにとって重要な問題が考慮されていません。」「お聞きしますが、XX が起こった場合、あなたの予測は依然として正確でしょうか?」

七。評価レポート

評価レポートは、問題をすでによく理解している人々に対して、問題の包括的な評価を提供するのに適しています。知らせ！予測レポートと同様に、評価レポートの成功または失敗は、読者のレベルと関心によって決まります。

視聴者は独自の評価洞察を持っていますか?
観客の意見は重要ですか?
視聴者は評価結果に対して先入観を持っていますか?

これは事前に整理しておく必要があります。

特に、評価に主要プロジェクトの結果や製品のパフォーマンスなど、部門の利益が関係する場合。レポートを書く前に、読者の態度を把握しておくことが最善です。部門間の利害関係が絡む場合は、評価方法を事前に全員に伝え、指標や参照基準についても事前に話し合っておく。この結果により、誰もが敗北を受け入れる覚悟ができている。一番心配なのは、事前に統一された方法がなく、後からみんなが成果を上げたり下げたり、あるいは一時的に目標を変えたりしてしまうことです。評価レポートは書かない方が良いでしょう。それを書くと、データアナリストの誠実さが失われるだけです。

データレポートを作成するときは、次の点について明確に検討してください。