データ分析レポートを書くときは、これらの間違いをしてはいけません

データ分析の分野では、正確で明確かつ洞察力に富んだレポートが意思決定の重要なサポートとなります。しかし、データ分析レポートを書く際に、データの正確性、表現の明瞭性、方向性の正しさ、判断の合理性などについてミスをしてしまう人が多くいます。こうした間違いは意思決定者に誤解を招き、データ アナリストの専門的な評判を損なう可能性もあります。

レポートを書くとき、私はこれらの3つの言葉を聞くのが最も怖いです。特に今は、多くの学生が集中的に年次レポートを書いています。今日は、4 つの主要なレポート エラーを回避する方法と、4 つの一般的な課題に対処する方法を紹介します。学生の皆さんは、まず「いいね！」をクリックすることを忘れずに、時間があるときにゆっくり読んでください。

1. よくある4つの間違い

▌エラー1: データエラー。

例えば：

l 単位が省略されました。販売数量は1800万ですが、180と表記されました。

l 数字の計算が間違っていました。ユーザー数は 15,000 人でしたが、16,000 人としてカウントされました。

l インジケーターが誤って使用されています: 消費数は 1500 でしたが、消費者数は 1500 でした。

この種の間違いは非常に低レベルかつ深刻です。正しいデータは分析の基礎であるため、データエラーはリーダーのデータアナリストに対する信頼を損なうため、このような間違いは絶対に起こしてはなりません。

▌エラー2: 表現が正しくありません。

例えば：

この種の間違いは、言葉が慎重に選ばれておらず、数字は正しいが、数字を読む人が誤解してしまうというものです。最善の方法は、レポートを書いた後、レポートに詳しくない人にそれを見てもらい、問題点をすぐに指摘してもらうことです。

▌エラー3: 方向が間違っています。

この種のエラーは、データを扱う学生がビジネスを理解しておらず、数論だけに焦点を当て、実用的な意味のないナンセンスな話をすることで発生することがよくあります。この問題を解決するには、もっと練習してビジネスに対する理解を深めるしかありません。

▌エラー4: 誤った判断。

例えば

見た目は面白いですが、実際の状況はとても恥ずかしいです。

たとえば、私たちはすぐに次の 3 つの質問をします。

今年の貴社の戦略目標は何ですか? ?

今年のユーザー数、売上、利益の目標はどれくらいですか？

4月に達成すべきユーザー数、売上高、利益目標はどれくらいですか？

10人中9人はこの質問に答えることができません。質問に答えてくれたのは、たまたま今日日報と月報を作成していた学生でした。もちろん、これはすべてデータのせいというわけではありません。業務とデータのコミュニケーションがスムーズに行われていない企業は数多くあります。他の人にわかりやすく説明するどころか、営業部門の人たち自身も混乱しています。最も典型的なものを以下に示します。

判断の誤りは 4 つの誤りの中で最も難しいものです。最初の 3 つは基本的にデータ自身の問題なので、一生懸命練習すればいずれ改善できますが、誤判断の発生はデータだけで対処できるものではありません。業務部門が協力しなかったり、わざと状況を利用して黒猫を白猫と呼ぶようなことがあれば、データが不明瞭になる可能性が高くなります。したがって、それを個別に検討し、どのように対処するかを検討する必要があります。

2. 誤った操作手順を避ける

▌ステップ1: レポートの種類を区別します。

レポートの種類: 最初のレポートまたはn番目のレポート

レポート内容: 結果の報告/品質の評価/原因の分析/傾向の予測

レポートの背景: ビジネス側は予測あり/予測なし

状況を認識し、準備不足の戦いをしないようにするために、ペンを手に取る前にこのステップを実行する必要があります。

これが最初のレポートまたは結果通知である場合は、データをわかりやすく記載してください。

何かが良いか悪いかを評価したい場合には、事前に評価基準を取引先と伝えておく必要があります。

原因を分析する場合は、ビジネス側の予測と組み合わせて、ビジネス側が懸念している問題を優先する必要があります。

トレンドを予測する場合は、予測の根拠を明確に説明する必要があります。

▌ステップ2: ビジネス目標を明確にする。

目標を明確にすることで、判断基準を確立するための基礎が得られます。目標が明確であれば、標準もすぐに達成されるでしょう。目標がパフォーマンス、収益、ユーザー数などの単一の指標または結果データである場合、分解法を直接使用して、現時点での判断基準を見つけることができます。

特記事項: 運用部門が「自然成長率を 5% 増加させることが目標です」とあなたに話したい場合、この時点では特に注意する必要があります。なぜなら、自然成長率は直接収集される指標ではなく、固定された指標でもないからです。アルゴリズム自体は数多く存在し、各アルゴリズムには特定のバグがあります。絶対的に優れた自然成長率アルゴリズムは存在しません (下の図を参照)。

したがって、誰もが覚えておかなければならないのは、判断を伴う場合は、事前に、事前に、事前に伝えなければならないということです (重要なことは 3 回言わなければなりません)。たとえば、来月の活動の有効性を評価します。事前に企業に質問してください: どのような目標を達成したいですか?善悪を判断する基準は何ですか?翌月の予想を事前に企業に伝えるように依頼するのがベストです。上がるか下がるかを予測し、事前に伝えておけば、トラブルの 90% を回避できます。

▌ステップ3: データを検証し、表現をチェックします。

これらはすべて基本的なスキルであり、特定のデータ取得習慣に関連しています。機会があれば、データセットを見つけて、それについてお話ししたいと思います。ここでは詳細には触れません。しかし、どのように見ても、必ずいくつかのバグを見逃してしまいます。最も良い方法は、事前にレポートを確認できるビジネス側の知人がいることです。馴染みが薄いほど、一目で問題がわかりやすくなります。

▌ステップ 4: 課題に冷静に立ち向かう。

困難に直面することは避けられません。急いで議論したり、物事を変えたりしないでください。まず、次の点を明確にします。

データ自体に問題はありますか？

データの説明に問題はありますか?

分析次元に問題はありますか?

判断基準が変更されたかどうか

データに誤りがあります/説明が不明瞭です。これは私たち自身の責任です。立ち上がって、責任を取り、間違いを認めて、それを正しましょう!

ビジネスでは分析的な側面が認識されていません。表面的にはコミュニケーションの問題のように見えますが、本質的にはビジネスに対する理解不足です。これは純粋に技術的な問題であり、練習によって改善することができます。

判断基準をご提案し、事業者様が不適切と判断した場合は、事業者様のご提案に沿ってやり直します。これも純粋に技術的な問題です。全員が基準に同意していれば問題ありません。

判断基準は事業者側が提案したものの、事業者側が約束を破ってしまったら！おそらく、企業は業績が芳しくないことに気づき、その問題を隠蔽しようとしたのでしょう。この時点で、企業から非難されないようにする方法を検討する必要があります。良いレポートを作成するには、方法だけでなくコミュニケーションスキルも必要です。