データ分析レポート、[提案]セクションはどのように記述すればよいですか?

データ分析において効果的な戦略的推奨を行うにはどうすればよいでしょうか?この記事では、簡単な例を使用して、データ思考を使用して問題の原因を深く掘り下げ、具体的で実行可能な提案を提示する方法を示します。

数字だけを報告しないでください!戦略的に考えましょう！実行可能な提案をしましょう!

データを扱う学生の多くは、リーダーや同僚からこのように怒鳴られたことがある。しかし、戦略的思考とは何でしょうか? ? ?多くの場合、学生はこれらの言葉を聞くと、「マッキンゼーメソッド」などの魔法の本を取り出したり、インターネットで「基本的な考え方」、「コアロジック」、「分析フレームワーク」などの記事を検索したりしたくなります。

その結果、「核分裂」「問題点」「破壊」といった漠然とした言葉以外は何も覚えていませんでした。次回レポートを書くときは、引き続き前年比、前月比、3年間の比較をしていきます。低すぎる場合は、高くするようにします...

何をするか？ ！

簡単な例を見てみましょう。今日、人事部の若い女の子、Li Qianying さんは、人事部員として今週の出勤表が次のようになっていたため、上司に叱られて泣きました。

では、データアナリストとして、これを見てどのような提案がありますか?

1. 戦略的パフォーマンスの欠如

すぐに、データ分析をしていた4人の学生が答えを出しました。

学生1の答え:

• 今月は22営業日あり、そのうち11日が遅れており、遅刻率は50％です。
• 最も遅れたのは2週目で、遅れは4日、遅れ率は80%でした。
• 3 週目は遅刻者数が最も少なく、遅刻日は 1 日で遅刻率は 20% でした。

学生2の答え:

• 遅刻することが多すぎるので、遅刻しないようにすることをお勧めします。
• 特に月曜日は遅刻しないことをお勧めします。

生徒3の答え:

• データソースは...
• モデリングのプロセスは...
• 回帰モデル分析の結果、来月は12日間の遅延が発生すると予測されます。
• 遅刻を減らすために推奨されます。

学生4はまだ答えを出していません:

彼はインターネットで「従業員の遅刻分析モデル」を探しています。午前中ずっと探していたのですが、見つけられませんでした。しかし、5 つのデータ分析ディスカッション グループに参加したところ、各グループの全員が次のような質問をしていました。

• データ分析の専門家はいますか?
• HR業界にデータアナリストはいますか？
• HR 分析に関する書籍はありますか? できれば PDF 形式がおすすめです。
• 緊急！支払い可能！オンラインで待っています！

質問: 上記の 4 人の生徒のうち、合格できるのは誰でしょうか?

2. 根本的な問題

明らかに、上記の 4 つはいずれも適格ではありません。

彼らは空虚な言葉とナンセンスを話すので、資格がないのです。さらに、彼らは皆同じ​​間違いを犯しました。数字だけを議論し、プロセスを無視したのです。

人事マネージャーとして私が聞きたいアドバイスは次のとおりです。

• ヒント 1: 早めに出発しましょう。
• 提案2: 必要なときにタクシーを利用しましょう。なぜお金を貯めるのですか?
• 提案 3: 間違いを犯した場合は、間違いを認めましょう。泣いても仕方ないよ！

李千英の妹として私が聞きたいアドバイスは次のとおりです。

• 提案1：李千英同志の作業負荷を軽減する。
• 提案2：李千英同志は遠方に住んでいるため、さらに数日間の特別例外を認めることをお勧めします。
• 提案3：李千英同志は先月働きすぎたので、処罰を免除することを提案します。

違いは見られません。ビジネスリーダーも部下も、具体的な数字や、その数字を導き出すために使用されたモデルを気にしません。彼らは何ができるかを気にしています。あなたが行うことには根拠が必要です。そして、それが人々を納得させるものであればさらに良いでしょう。提案とは、ビジネス部門が実行できる具体的なアクションです。このアクションはビジネス ワークフローに密接に関連しています。誰もが認める成果を達成できること。

したがって、提案を導き出すときは、数字だけにとらわれないでください。特に、この質問のような「結果の数字」にとらわれないでください。ただそれにこだわるだけでは、「あなたは私が怠け者だと言うが、私は怠け者ではないと言う」というような幼稚な議論になってしまいます。問題が発生するプロセスを詳しく調べる方法を見つけることによってのみ、答えを見つけることができます。

3. 問題を解決するためのアイデア

それを特定のプロセスに関連付けると、データがプロセスを定量化し、問題を確定するのに非常に役立つことがわかります。

たとえば、最も単純な提案は「早く辞める」ですが、これは合理的に聞こえますが、実際には少なくとも 3 つの抜け穴があります。

1. 何時に家を早く出ればいいのか分かりません。6時でしょうか? 7時ですか？ 8時ですか？ただ「早く出て行け」と言うだけでは何も言わないのと同じです。それを定量化する必要があります。
2. 何か特別な理由があるのか​​どうかは分かりません。おそらく、少女は泣き出してしまいます。「前日は夜中まで残業して、次の日は起きられないなんて普通なの！！！出かける前にフォーマルな服を着てメイクをするように言われるのは普通じゃないの！！！私が忙しいから責めるの、うううう」…具体的な場面を区別せずに定量化しても、説得力がありません。
3. その特別な理由が本当かどうかは分かりません。彼女が本当に忙しいのか、それとも一昨日の夜中までパーティーに出かけていたのかは神のみぞ知る。さらに問題なのは、答えを直接導き出すことができるデータが欠落している可能性があることです。あなたは彼女のボーイフレンドではないのに、彼女が前の晩にパーティーに出かけたか、残業したかをどうやって知るのですか?

直接的な証拠がない場合は、段階的に進めていく必要があります。

1. まず利用可能なデータを整理し、基本的な分析フレームワークを確立します
2. 具体的なシナリオを探り、異常な状況を排除する方法を見てみましょう

このようにしてのみ、私たちは根拠を十分に持ち、理性を持って他人を説得することができるのです。

4. 質問への回答の順序

最初のステップは、利用可能なデータを確認することです。

通勤に関しては、実際にはそれほど多くのプライバシー情報は必要ありません。

2 番目のステップは、基本的な分析フレームワークを確立することです。

基本的な分析フレームワークでは、さまざまな予期しない状況や特殊なシナリオは考慮されず、ビジネスの最も基本的なデータ ロジックのみが考慮されます。

たとえば、通勤の場合、出発地（Li Qianying が住んでいる地域）と到着地（会社）を選択するだけで、Amap を開いて次の情報を確認できます。

• どれくらい離れて
• 地下鉄に乗るとどれくらい時間がかかりますか？
• 乗車料金はいくらですか、また所要時間はどのくらいですか?

この基本情報があれば、距離が本当に遠すぎるかどうかを判断し、多くの言い訳や疑いを排除することができます (以下を参照)。

3 番目のステップは、定量化できる特殊なケースについて説明することです。

かわいい女の子を見たらすぐに噂話をしてはいけません。それは議論を引き起こす以外、何の役にも立ちません。まず、残業時間やタクシー代など、データを収集できる明らかな問題を計算します。このようにして、本当に不公平な労働の分担があるかどうか、そして他の人が不当に扱われているかどうかがわかります。第二に、人々が言い訳をすることも防ぐことができます（本当に残業していない場合）。

ステップ 4: 推奨事項を導き出します。

上記の準備により、導出の提案は正当化され、非常に具体的なものになります (以下に示すように)。

5. 実際の作業に戻る

もちろん、上記は単なる面白い例ですが、現実の問題をはっきりと反映しています。

• 事業部門は往々にして自己中心的な考え方をしており、提案もすべて自分たちの利益や表現したいことばかりになっています。彼らは事実を考慮するのが面倒で、詳細な分類などする気もありません。
• データ部門は数字のゲームに巻き込まれ、数字の計算に重点を置きすぎてビジネス プロセスを無視し、結局は数字について話すだけで数字で止まってしまうことがよくあります。

これでは正しい結論や提案を導き出すことにはつながりません。最善のアプローチは、プロセスから始めて、段階的に進み、ロジック ツリーを構築することです。しかし、アルゴリズムモデルの概念は過去2年間で広く流布しており、ビジネス側とデータ側は、LR、CNN、XGBOOSTを押し上げれば、コンピューターが次のように話すことができるようになると考えるようになりました。「李千英、私は全知のAlphaGoです。今月遅れたのはあなたのせいです」...これにより、さらにジョークが生まれました。

もちろん、これらすべては、結果データとプロセス データのどちらを見ているのかを区別できなければならないという基本的な前提に基づいています。あるとき、生徒が陳先生に尋ねました。「先生、戦略的思考力を高めるにはどうしたらいいですか？ 今はすべてがうまくいっているのに、コンバージョン率が上がらないのはなぜですか？」

答え: あなたは今、ピンクの唇を突き出して不満そうな表情を浮かべる李千英です。「私は毎日とても積極的に仕事に行っているのに、なぜいつも遅刻するのでしょうか?」... 答えを見つけたいなら、結果だけを心配するのは無駄です。プロセスをより深く掘り下げなければなりません。

したがって、数字を積み重ねたり、たくさんの円やボックスを配置したりしないでください。正しい方法は、特定の問題を具体的に分析することです。

著者: 地に足のついた教師チェン

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