データ分析の分野において、正確で明確、かつ洞察力に富んだレポートは意思決定の重要なサポートとなります。しかしながら、データ分析レポートの作成において、データの正確性、表現の明瞭さ、方向性の正しさ、判断の合理性といった点で誤りを犯してしまう人は少なくありません。こうした誤りは意思決定者に誤解を招き、データアナリストの専門的評価を損なうことさえあります。

レポートを書くとき、この3つの単語は最も恐れられるものです。特に今は、多くの学生が年次レポートの作成に追われています。今日は、レポート作成でよくある4つの間違いを避ける方法と、よくある4つの課題への対処法について見ていきます。まずは「いいね！」をして、後で時間があるときに読んでみてください。

I. よくある4つのエラーの種類

エラー 1: データ エラー。

例えば：

単位が抜けていました。売上高 1,800 万が 180 と表記されていました。

l 数値の計算に誤りがあり、ユーザー数は 15,000 人ではなく 16,000 人でした。

l 不正なインジケーター: 1500 個のトランザクション数ではなく 1500 個のトランザクション数が使用されました。

このようなミスは非常に基本的かつ深刻です。正確なデータは分析の基盤となるため、データエラーはデータアナリストに対するリーダーの信頼を損なうため、決して犯してはなりません。

エラー 2: 文言が間違っています。

例えば：

この種の誤りは、言葉の選択ミスに起因します。数字自体は正しいものの、読む人が誤解する可能性があります。最善の対策は、報告書の作成後に、その報告書に詳しくない人にレビューしてもらい、すぐに欠陥を見つけてもらうことです。

▌間違い3: 方向が間違っている。

こうしたミスは、ビジネス感覚に欠け、数値データのみに焦点を絞り、意味のない陳腐な言葉を並べ立てるデータアナリストによく見られます。これを修正するには、より多くの実践を積み、ビジネスへの理解を深める必要があります。

▌エラー4: 判断が間違っています。

例えば

面白いように見えますが、実際はとてもぎこちないのです。

たとえば、すぐに次の 3 つの質問をしてみましょう。

今年の貴社の戦略目標は何ですか?

今年のユーザー数、売上高、利益目標はいくらですか?

4月に達成すべきユーザー数、売上高、利益の目標数値はいくらですか？

10人中9人が質問に答えることができませんでした。答えられたのは、たまたまその日に日報や月報を作成していた人でした。もちろん、これはデータマネージャーの責任だけではありません。多くの企業では、業務とデータの間のコミュニケーションがうまくいっていないことが多く、業務部門の担当者でさえ混乱していることが多く、ましてや他の人に対して明確に説明できないことさえあります。最も典型的な例を下の図に示します。

4種類のエラーの中で、判断ミスは最も対処が難しいものです。最初の3つは主にデータ自体に関連し、訓練によって改善可能です。しかし、判断ミスはデータ側で制御できるものではありません。企業が協力しない場合、あるいは意図的に情報を難読化した場合、データが自己防衛の手段を失ってしまう可能性が高くなります。そのため、判断ミスを個別に検討し、対処方法を検討する必要があります。

II. 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: 最初のレポートか n 番目のレポートか?

報告書の内容：結果／強みの評価／原因の分析／予測される傾向

レポートの背景: ビジネス側は予想していましたか/予想していませんでしたか?

書き始める前に、状況を理解し、準備不足の戦いを避けるというステップを踏む必要があります。

初めて結果を報告または発表する場合は、データだけを記載します。

良い評価か悪い評価かという問題であれば、評価基準を事前にビジネスチームに伝えておきましょう。

原因究明を目的とした分析であれば、ビジネス側の予測と組み合わせて、ビジネス側が懸念する課題を優先させる必要があります。

市場の動向を予測する場合は、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: ビジネス目標を定義します。

目標を明確に定義することで、判断基準を確立するための基盤が得られます。目標が明確になれば、判断基準はかなり正確になります。パフォーマンス、収益、ユーザー数など、単一指標で結果重視のデータである目標の場合、分解法を用いて現時点での判断基準を直接見つけることができます。

特記事項：運用チームが「オーガニック成長率を5%向上させることが目標です！」と伝えてきたら、非常に警戒してください。オーガニック成長率は直接収集される指標ではなく、固定値でもありません。オーガニック成長率を計測するアルゴリズムは数多く存在し、それぞれにバグがあります。つまり、オーガニック成長率に普遍的に適用できる単一のアルゴリズムは存在しません（下の図を参照）。

したがって、全員が覚えておくべきことは、判断が必要な場合は、事前に、事前に、事前にコミュニケーションを取ることです（重要なので3回言います）。例えば、来月の活動の効果を評価する場合です。事前にビジネスチームに尋ねてください。「どのような目標を達成したいですか？良いか悪いかを判断する基準は何ですか？」来月の見通しをビジネスチームに事前に伝えてもらうのが最善です。増加を予測する場合でも、減少を予測する場合でも、事前にコミュニケーションを取りましょう。そうすれば、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、ステートメントをチェックします。

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、比較できるデータセットを見つけて皆さんに説明します。ここでは詳細は省きますが、自分でどう見ても、必ずバグを見逃してしまいます。最善の方法は、事前にビジネスサイドの知り合いにレポートを見てもらえるようにすることです。その人があまり詳しくないほど、一目で問題点に気付く可能性が高くなります。

ステップ 4: 課題に対して冷静に対応します。

困難は避けられません。問題が発生した時は、慌てて議論したり、状況を変えたりしないでください。まずは状況を明確にしましょう。

データ自体に問題があるのでしょうか?

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

データに問題があったり、説明が不明瞭だったりした場合、それは私たちの責任です。私たちは毅然とした態度で責任を負い、間違いを認め、修正します。

ビジネス側が分析の視点に同意しない場合、コミュニケーションの問題のように思えるかもしれませんが、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、実践を通して改善することができます。

判断基準を私たちが提案したものの、事業部側が不適切だと感じた場合は、事業部側が提案した基準に従ってやり直す必要があります。これは純粋に技術的な問題であり、基準は全員の合意を得る必要があります。

判断基準がビジネスチームによって提案されたものの、後になって考えを変えた場合、ビジネスチームは自分たちの仕事が不十分だったことに気づき、それを隠そうとしている可能性が高いです。このような場合、ビジネスチームから非難されないよう、どのように対処するかを検討する必要があります。優れたレポートを作成するには、効果的な方法だけでなく、優れたコミュニケーションスキルも必要です。