データ分析の分野では、データメトリクスにおける異常の特定と分析が極めて重要です。しかし、どの変動が正常で、どの変動が真の異常なのかを正確に判断することは、多くのデータアナリストにとって課題となっています。この記事は、データ変動の背後にあるビジネスへの影響を理解し、真の異常を特定し、その原因を詳細に分析するための包括的なガイドを提供します。

「データを監視し、異常な指標変動の原因を分析する」ことは、データ分析において一般的なタスクです。この要件は一見シンプルに見えますが、実際には多くの人が混乱を招きます。どの程度の変動が「重大な」とみなされるのでしょうか？なぜ、変動が軽微に見えるにもかかわらず、ビジネス側が非常に不安になり、その理由を尋ねることがある一方で、変動が大きくてもビジネス側が急いでいない場合もあるのでしょうか？

この問題を正しく解決するには、数字そのものに注目するだけでなく、データの変動の背後にあるビジネスへの影響を理解することが鍵となります。そうすることで初めて、真の異常と通常の変動を区別できるようになります。一見異常に見える通常の変動も…

異常に見えても実際には正常な変動には 3 つの種類があります。

1. 景気指標の季節変動

2. ビジネス指標のライフサイクルの変化

3. 積極的なビジネスアクションによって引き起こされる変化

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、季節パターンやライフサイクルの傾向を把握し、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。これが、基本的な判断基準を確立し、基本的なミスを回避する唯一の方法です（下図参照）。

私たちが真に焦点を当てるべきなのは、通常の開発の流れから逸脱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、ビジネス上の問題を示唆しており、詳細な調査が必要です（下の図を参照）。

小さな変動であっても監視する必要があります。

典型的な例は、収益とコストという2つの主要指標の変動です。収益とコストは、ほとんどの企業にとってKPIです。収益の増加と経費の削減は中核的な事業目標であるため、これら2つの指標には月、週、日単位まで具体的な要件が定められています。事業が円滑に運営されていることを確認するためには、たとえ小さな変動であっても調査する必要があります。

例えば、今日の売上KPIが1,000万であるにもかかわらず、実際の数字が990万しかない場合、明らかに異常値があります。不足している10万がどこに行ったのかについては、販売チャネルごとに分析することで、問題の原因を突き止めることができます（下図参照）。

KPIの短期的な変動は「パフォーマンス不足」として説明できますが、数週間連続してパフォーマンスが低い場合は、ビジネス能力の不足や手法の誤りなど、より深刻な問題が示唆されている可能性があり、さらなる調査が必要です。隠れた問題1：ROIの変動

収益/費用比率を併せて見ると、より多くの洞察が得られます。理論的には、収益は費用が発生したときにのみ発生するはずなので、収益と費用は一定の割合で同時に発生するはずです。

2 つの指標の関係がずれている場合は、次の例のように異常値が発生する可能性が高くなります。

投資は増加し続けています。しかし、収益は停滞したままです。

投資額はまだ十分ではありませんが、収入は依然として増加中です！

これらはすべて問題です。

このような状況では、典型的な症状として、事業のROIが異常に高い、または低いことが挙げられます。いずれの場合も、原因を調査する必要があります。ROIが異常に低い場合は、事業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が異常に高い場合は、事業の腐敗や無駄遣いに関連する、何か怪しい点があることを示唆しています。

注意！この種の問題は、データアナリストには見落とされがちですが、財務・経営管理部門では容易に検出できます。モニタリングレポートは収益とコストが別々に作成され、コストは財務勘定ごとに分類されていることが多く、データアナリストにとって理解しにくいからです。そのため、モニタリングレポートを作成する際は、収益とコストのKPIを組み合わせることで、結論を導きやすくなります。隠れた問題2：トレンドの異常

KPIが達成されなかったのではなく、指標の傾向が間違っていたことが原因である場合もあります。例えば：

売上は一時的に目標を達成しましたが、コストは上昇しています。

以前は傾向が良かったのですが、最近急に悪くなってしまいました。

所得の伸びは鈍化し、転換点に近づいている。

こうした状況は、多くの場合、経営陣やビジネス関係者の間で不安を引き起こし、「異常な活動」の特定とそれに続く詳細な分析の要求につながります。

これらの異常の一部は、営業担当者によって引き起こされます。例えば、下図に示すように、月末の急激な売上減は、営業担当者に大きく依存している多くの企業でよく見られます。これは、営業担当者が販売目標達成が目前に迫っているにもかかわらず、目標達成を隠蔽するために意図的に発注を遅らせているためです。このような状況が頻繁に発生すると、在庫準備、実績計算、コスト管理、そしてビジネス分析に矛盾が生じるため、必ず調査する必要があります。

いくつかは、次のようなより深刻な問題に関係しています。

製品のライフサイクルが終了しました。

潜在的なターゲットユーザーが枯渇

マーケティング刺激は疲れる

これらの曲線は継続的に低下しており、低下の兆候が見られたら、ビジネス側から早期に警告を発する必要があります。なぜなら、これらの長期的な傾向は多くの場合、テストによる確認が必要であり、管理が非常に困難になるからです。実際に問題が発生したときには、対処するには手遅れになっている可能性があります。

隠れた問題3: プロセスの異常

インプレッション数、ユーザーログイン数、特定のサービスへのトラフィックなど、多くの指標はプロセス指標から変化します。これらはKPIのプロセス指標であるため、変化があればKPIの結果に影響を与える可能性があり、注目を集めます。

1つ目のタイプは、トラフィックの上昇と下降が同時に起こることです。これは最も理解しやすいタイプで、例えばトラフィックが減少すれば、それに応じて収益も減少します。この種の問題はデータで直接観察でき、容易に発見できます。重要なのは、上昇と下降が同期していない場合、例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、質の低いトラフィックが大量に流入している可能性が高いということです。質の低いトラフィックは、多くの場合、ビジネスの不正や無駄遣いと関連付けられるため、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つ目のシナリオは変動です。例えば、トラフィックは減少したものの、コンバージョン率は上昇し、総収益目標は達成できたとします。これは異常と言えるでしょうか？もちろんです。この変化は、ユーザーニーズの変化、チャネル特性の変化、製品の魅力の変化など、より深刻な問題を示唆している可能性が高いです。こうした深刻な問題を特定するには、複雑な分析が必要です。そのため、このような変化が発見された場合は、速やかにビジネスチームに報告し、詳細な分析を開始することが不可欠です。

3つ目のタイプ：構造変化。例えば、A、B、Cという3つのチャネルがあるとします。以前はチャネルAに依存していましたが、現在はチャネルAが減少し、チャネルCが増加しています。これは異常と言えるでしょうか？もちろん、異常です。なぜなら、実際のビジネスが予算から乖離しているからです。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。これもまた複雑な問題です。このような兆候を発見したら、ビジネスチームに改めて注意を促し、詳細な分析を開始することが不可欠です。隠れた問題4：関連する異常

関連する異常とは、問題となっている指標が主要KPIとは直接関連していないものの、事業運営に関連している場合を指します。これは、ビジネスステークホルダーに大きな不安をもたらします。例えば、世論のケースで言えば、リーダーが朝起きて自社製品を批判する動画がトレンドになっているのを見たら、間違いなく気分が悪くなり、「何か異常なことはないか？」と尋ねるでしょう。たとえKPIが正常であっても、リーダーは不安を抱えるでしょう。そのため、下図のように、内部データと併せてデータを解釈する必要があります。

注意！関連する異常は、「期待していた良いことが起こらなかった」という意味にもなります。例えば、オペレーションスタッフ向けのトレーニングセッションを開催したところ、出席率は90%、トレーニング後のテストの平均スコアは100点満点中90点でした。来月のイベントは間違いなく成功するだろうと大喜びしていました。しかし、終わってみると、何も変わっていないように見えます。これを見て、「一体何が起こっているんだ？」と疑問に思い、「何か問題があるのだろうか？」と自問自答してしまいます。

したがって、経営陣や事業関係者から「何か異常なことはありませんか？」と尋ねられたら、「何が正常か」を明確に定義してもらいましょう。これが、彼らの懸念を真に理解し、根本原因に対処する唯一の方法です。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. 包括的なデータ指標システムを確立する

2. システム内の問題指標の位置を明確に定義します。

3. 指標の過去の傾向を理解する

4. ビジネスオペレーション/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。

これが、数字だけに頼るのではなく、データを通してビジネスの異常を真に特定する唯一の方法です。多くの人が異常分析で失敗するのは、監視指標システムが最初から断片的で粗雑であり、指標間の相関関係が欠如しているためです。彼らは単に数値を計算し、必要に応じてビジネスに送信するだけで、実際の監視は行いません。