データ操作分析レポート（データ分析レポートの書き方）

データ分析レポートの書き方は？

データ分析能力は、あらゆる民族の学生が身につけるべきスキルです。上司への報告でも、製品の最適化でも、適切なデータ分析は間違いなく効率を大幅に向上させます。この記事では、データ分析の全プロセスと、優れたデータ分析レポートの書き方を紹介します。

1. データ分析レポートの種類

データ分析レポートは、一般的に日次分析レポート、テーマ別分析レポート、総合分析レポートの 3 つのカテゴリに分けられます。最初の 2 つはデータ + 結論 + 提案の形式で書かれていますが、総合分析レポートは、業界環境調査 (競合製品データ分析) + 自社製品データの総合分析 + 結論 + 提案 という形式で書かれています。

1.1 日次分析レポート

レンダリングモード:

期間は固定されており、日次、週次、月次、四半期、年次レポートの形式で提示されます。特定のビジネスシナリオの定期的なデータ分析です。

目的：

日々の事業計画の実行を反映し、さまざまな側面から事業の現状に関するデータサポートを提供し、その影響と原因を分析します。

形式：

記述統計レポートは、日々のさまざまなビジネスデータを客観的に提示します。たとえば、A から C のシステムの場合、測定ディメンションは、日次/週次/月次売上、平均日次ユーザー離脱率、およびユーザー数の前年比および月次比の増加です。 A から B へのシステムの場合、システムの使用状況、ユーザーの ID の年次変化、システムによって収集されたドキュメントの数に焦点が当てられます。

しかし、TOB であれ TOC であれ、データを示した上で現象や原因を分析・判断し、将来の発展の傾向を予測し、一定の実現可能な提案を行うことが重要です。深さよりも幅に重点が置かれています。

このようなデータレポートを作成する際には、ビジネスシナリオに適合し、ビジネスシナリオに準拠した指標システムを構築し、重要な懸念事項であるデータ指標をリストアップし、データの異常な変動の理由を示し、最近注目されている重要なアクションの進捗状況を示すことに注意する必要があります。

特徴：

コンテンツは広範かつタイムリーで、さまざまなコア指標を網羅し、迅速に結果を生み出します。このタイプのデータ分析は適時性が短いことが多く、特定の機能ポイントへの投資の影響を調査するのに特に適しています。意思決定者が事業ラインの最新の動向を把握するのに役立ちます。

構成：

このタイプのレポートの形式は、広範囲のコア指標データ（コア指標データを時間単位で収集し、可能な限り広範囲をカバーする）+結論（変動の大きいデータの理由を分析）+提案（管理者の視点を活用するよう努める。発散的思考を使用して、合理的かつ実現可能な提案を提示する）を表示するというものです。

このタイプのレポートは比較的シンプルで、通常の Excel スプレッドシートと一定量のテキスト説明を使用して完璧に表示できる場合がよくあります。

1.2 特別分析レポート

レンダリングモード:

期間は決まっていませんが、大まかな方向性や目標を定め、ある課題について専門的な調査・分析を行うデータレポートです。

目的：

意思決定者が政策を策定したり問題を解決したりするための専門的な調査を提供するデータ分析レポート。

形式：

テーマ分析レポートでは、問題の具体的な説明、問題の原因の分析、実行可能な解決策の提案が行われます。毎日の分析レポートとは異なり、このタイプのレポートでは、レポートを作成する人がビジネスを深く理解し、データを掘り下げ、幅よりも深さに重点を置く必要があります。

特徴：

コンテンツは単一かつ集中的であり、中核的な問題に対処することを目的としています。

構成：

このタイプのレポートは、単なるデータ表示ではなく、データの統合と分析が必要です。砂時計モデルやイベント分析モデルなどの一般的な分析モデルを使用してデータを統合および処理し、対応するグラフを描画してデータのプレゼンテーションをより明確かつ直感的にします。

データを要約する際には、関連する理由をより広く考慮する必要があります。たとえば、電子商取引アプリの場合、システム自体の機能的なポイントを考慮するだけでなく、このトピックの観点から操作/製品の影響も考慮する必要があります。最後に、特定のトピックを改善/最適化するための合理的な提案が提示されます。

さまざまなグラフやデザインをより多くのビジネス レイヤーで表示する必要があるため、このタイプのレポートは、純粋なテキストの Word ファイルではなく、ppt または pdf での表示に適しています。

1.3 総合分析レポート

レンダリングモード:

期間は決まっておらず、マクロ的、地球規模の視点から、部門の業務やその他開発状況を総合的に評価するために段階的に実施されることが多いです。

目的：

グローバルな視点から、製品または事業ラインの包括的な開発を意思決定者に提示します。製品の将来の開発方向を特定するのに役立ちます。

形式：

総合分析レポートはテーマ別分析レポートと似ていますが、視点が一つから複数に変わり、さまざまな指標を体系的に検討し、現象間の内外のつながりを調べる点が異なります。

特徴：

これは、製品またはビジネスの全体的な機能を客観的に評価することを目的とした、長期にわたる包括的かつ体系的な分析です。また、類似の競合製品を分析することで、レポートの内容を改善し、レポートの説得力を高めることもできます。

構成：

このタイプのレポートはより広い範囲をカバーし、より多くのチャートやグラフが含まれる場合があります。レポートは ppt/pdf またはホワイトペーパーの形式で作成することをお勧めします。データを分析する際には、自社製品に焦点を当てるのではなく、業界の観点からドリルダウンデータを収集することが重要です。

たとえば、各モジュールの総合的なパフォーマンス能力を分析すると同時に、この分野の類似ソフトウェアのパフォーマンス能力も調査し、本質を抽出して不要な部分を省き、システム能力の総合的な向上を目指すことができます。

2. データ分析レポートの構成要素

2.1 データ分析レポートを書くためのアイデア

文章を書くときは、重要なことを最初に書いて次に副次的なことを書き、全体像を最初に書いて次に詳細を、結論を最初に書いて次に理由を、結果を最初に書いて次にプロセスを書いてください。

まず結論を出し、それを統合して分類・グループ化し、論理的に進めていきます。

2.2 データ分析レポートの要素

2.2.1 全体的なアーキテクチャ

合計-部分-合計。データ分析レポートには特定の構造要件はありませんが、合計-詳細-合計の構造が最も実用的で効果的であることがよくあります。重要な結論を述べ、あまり重要でない内容については簡単に触れ、あるいは細かい詳細を直接無視することもできます。この構造により、読者の印象が深まり、レポートから重要な情報を素早く得ることができます。

2.2.2 タイトル

1 つ目は、基本的な観点を説明するタイプです。観点文で表現し、レポートの基本的な観点を指摘します。

2 番目のタイプはコンテンツの概要です。このタイプのタイトルは、データに反映された基本的な事実を説明し、読者がコンテンツの要点をすばやく把握できるようにします。

3 つ目のタイプは分析テーマ型です。このタイプのタイトルは 1 つ目のタイプと似ており、分析対象、範囲、時間、方法、内容などを反映するために使用されますが、違いは、作成者自身の意見を表現しないことです。

4 番目のタイプは、質問提起です。レポート内のすべての分析対象を質問の形で提起し、読者の注意と思考を引き付けます。

ただし、どのタイプのレポートを使用する場合でも、レポートのタイトルは長すぎてはならず、簡潔で意味が明確なものにする必要があります。タイトルは20語を超えないようにしてください。必要に応じて、メインタイトル+サブタイトルの形式で提示することもできます。

2.2.3 カタログ + フロンティア

このモジュールは主に、比較的長いレポートを対象としています。記事が短く、目次や冒頭部分がない場合は無視できます。

目次: レポートの分析的思考を示すことを目的としており、記事に対する読者の全体的な印象を表します。長すぎても、簡潔すぎてもいけません。

最先端：

分析の背景 + 分析の目的 + 分析のアイデア。分析背景では、主に分析の主な理由、分析の意義、その他の関連情報（業界の発展状況など）を伝えます。分析の目的は、分析によってどのような効果がもたらされるか、またはどのような問題が解決できるかを読者に理解させることです。

通常、分析の目的と背景は、1 ページの 1 つのセクションにまとめることができます。

分析のアイデア:

実際、これはレポート作成者に完全なデータ分析を実行する方法をガイドするために使用されます。この部分では主に、分析する必要がある内容と方法を決定します。データ分析で使用されるアルゴリズム、ツール、モデルなどを示すなど、データ分析機能のレベルを反映します。

2.2.4 本文

本文はレポートの中で最も長い部分です。ここでトピックが展開され、議論が展開されます。この部分では、すべてのデータ分析の事実と意見を含む、筆者自身の洞察と研究結果を述べます。

この部分はデータ チャートとテキストの組み合わせで提示する必要があり、さまざまな部分間の論理的な関係に注意を払う必要があることに注意してください。このセクションを書くときは、次の原則に従うことができます。

1. 核となる結論が最初にあり、論理に基づいている

ほとんどのデータ分析は問題の発見を目的としているため、結論は正確である必要がありますが、長すぎてはなりません。レポートでは、分析の背景と目的、解決すべき問題に基づいて、明確な回答と結論を示す必要があります。

結論が多すぎると逆効果となり、混乱を招きます。一般的に、レポートには要約した結論が 1 つまたは 2 つだけ必要です。

分析を行う際は、推測的な結論を出さず、客観性を維持するようにしてください。たとえ、いくつかの合理的な推測が直感的に検証できず、実現可能でない場合であっても、それらの推測が合理的かつ部分的に検証された証拠に基づいていることを保証し、推測であることを示すことが必要です。

さらに、アナリストは「悪い結論」を避けるべきではありません。データが正確で控除額が妥当であるにもかかわらず、事業や製品に問題があると判明した場合は、それを直接指摘すべきです。

2. 実際の業務に基づいた合理的な提案を行う

まず、レポートを書くときに非常に重要なポイントは、誰に向けて書いているのかを明確にすることです。さまざまなターゲット オブジェクトが異なる位置に配置されているため、問題をさまざまな角度から検討し、多くの場合、次の特性に従います。

上級管理職は方向性を重視しており、分析レポートではビジネスに関する詳細な洞察を提供し、潜在的な機会を指摘する必要があります。中間管理職や従業員は、分析結果に基づいて、現状を改善するためにどのような具体的な対策を講じることができるか、具体的な戦略に焦点を当てます。

第二に、実際のビジネス状況に基づいて提案を行い、計画の実現可能性に注意を払い、「大きな約束をして盲目的に推論する」ことを避ける必要があります。

3. 読みやすさを向上させるために、できるだけグラフィックを使用する

大量の数字やテキストを積み重ねる代わりにグラフを使用すると、読者は問題と結論を明確かつ直感的に理解しやすくなります。チャートの要素が完全であるかどうかに注意してください。レポートを書くときは、写真を直接掲載しないでください。代わりに、タイトル、凡例、単位、脚注、画像の出典に注意してください。

では、チャートを生成するかどうかをどのように決定すればよいでしょうか?

グラフを作成する前に、自分自身に問いかけてください。「もし自分が読者だったら、このグラフを見た後どう感じるだろうか？」欲しい情報を効率的に入手できるでしょうか？答えが「はい」の場合、ここでチャートを生成できます。

また、グラフを作成するときは、1 つのグラフが 1 つのポイントを反映することに注意し、変数を制御して、読者が核心的なアイデアをすばやく把握できるようにする必要があります。

さらに、チャート モデルの選択は複雑になりすぎないようにする必要があります。たとえば、単純な棒グラフ、円グラフ、折れ線グラフを使用して情報を伝達できる場合は、記事をより「高級感」のあるものに見せるためだけに、サンチー チャート、関係図、サンバースト チャートなどの複雑なモデルを使用しないでください。

典型的な例を以下に示します。

まとめると、レポートを書くときは、読者の視点から分析レポートを書き、内容をわかりやすくし、標準的で慎重な言葉遣いを心がけてください。

2.2.5 結論

これを見ると少し混乱するかもしれません。結論が最初にあり、最後にも結論があります。こう書くと結論が2つあるということではないでしょうか？結論 - 最初の結論: データやグラフに導くことを目的とした、いくつかの小さなポイントの結論です。最後の結論はより包括的なものであり、すべての結論の要約として理解できます。

たとえば、携帯電話のさまざまなコンポーネントが携帯電話の売上に与える影響に関する調査レポートを分析してみましょう。

まず結論:携帯電話の画面サイズ、携帯電話の重量、レンズのピクセル、その他のコンポーネントが売上に与える影響。

最終結論:これらのコンポーネントの中で最も影響力のあるコンポーネントを指摘し、ピクセルの増加、重量の削減など、いくつかの建設的な最適化の提案を提示します。

概念を理解した後、結論を書くための重要なポイントを紹介しましょう。

結論は、分析された実際のビジネス シナリオと組み合わせた包括的な分析と論理的推論を通じて形成された、厳密で正確かつ明確な全体的な議論です。結論を書くときは、結論と現状の説明の違いに特に注意してください。例: X社の今四半期の収益は100万人民元で、前年同期比10%増加しました。

これが私たちが望む結論でしょうか?実は違います！

これは会社の現在の状況の説明にすぎません。この現象を独自のサマリー モジュールに統合する場合は、会社の数字の意味を解釈する必要があります。

この100万元は会社の総収入の何パーセントを占めるのでしょうか？現在の市場状況を考慮すると、10% の成長率は速いのでしょうか、それとも遅いのでしょうか?これらを整理して述べると、現状の説明ではなく要約になります。最後に、分析した問題に基づいて独自の合理的な提案をします。結論と提案を 1 ページに記述できます。

3. プロセス全体のデータ分析を実現するにはどうすればよいでしょうか?

データ分析レポートの構成要素を理解した後、正式にレポートの作成に進みます。データ分析を行う際には、多くの場合、次のようなプロセスに従ってアイデアを構築し、記事を執筆します。

ステップ1 ターゲットの決定:

目標は上司、他部署、顧客から与えられることが多いです。目標が上司から提示された場合、上司の異なるアイデンティティも、上で述べた分析全体の方向性に影響を与えることに注意してください。

自発的なデータ分析の場合は、目標が野心的すぎる、レポートが全体的に空っぽ、または読み物としての価値が低いといった状況を避けるために、利用可能なデータに基づいて方向性を決定する必要があります。

ステップ2 データ取得:

データの埋め込み後に DataInsight レポートを使用したり、SQL ステートメント、クローラー、ユーザー調査アンケートなどを使用してデータベースを照会したりすることで、貴重なデータを取得できます。

ステップ3 データのクリーニング:

データはクロールによって取得されることが多く、クリーニング プロセス中にコア コンテンツが抽出され、Web ページ コードや句読点などの不要なコンテンツが削除され、フィールド タイプが変更されます。

ステップ4 データの照合:

客観的なデータを、特定の次元に従って分析可能なデータ形式に整理します。このステップでは、Excel、echarts、SQL などのツールを使用して、分析目標を組み合わせて主要な指標を計算できます。

データが表形式の場合、いくつかの二次指標を計算できます。テキストデータの場合は、まず変換してからキーワード→ラベルの方法でカウントしてから統計を取ることができます。

ステップ5 説明分析:

このステップは分析能力をテストする上で最も重要なステップです。データを記述し、指標に関する統計をまとめる必要があります。従うべき原則と方法をいくつか示します。

1 つ目はデータ記述 (データの基本的な状況の特徴付け) です。これは基本的に、データの総数、期間、時間の粒度、空間範囲、空間の粒度、データ ソースなどの次元から特徴付けることができます。モデリングの場合は、データの極値、分布、離散性なども考慮する必要があります。

2 つ目は指標統計（レポート コンテンツの一部）で、変化、分布、比較、予測という 4 種類の指標統計ロジックが含まれます。

1. 変化:時間の経過に伴う指標の変化。増加として表されます (前年比、前年比など)。

2. 分布:地理的分布、ユーザー グループの分布、製品の分布など、さまざまなレベルでの指標のパフォーマンス。

内部比較と外部比較の 3 つの比較。内部比較には、チーム比較と製品ライン比較が含まれます。外部比較は主に市場環境や競合他社との比較です。コントラストは実際には分布と重なりますが、分布は良い面や悪い面を見つけるために使用されるのに対し、コントラストは良い面や悪い面の理由を見つけることに重点を置いています。

4. 予測:現在の状況に基づいて、次の分析期間の指標値を予測します。このステージの出力は多くの場合チャートになります。

ステップ 6 洞察:

できる限り結論を要約し、やり過ぎないようにしてください。あまりにも異なる結論を導き出す。

ステップ7 レポート作成:

• レポートを書くときの主なロジックは次の点に従います。
• 背景と目的によってレポートの論理（どのような問題を解決するか）が決まります。
• 基本データは、相手にどのようなデータを使用したか、そのデータがどの程度信頼できるかを伝えます。
• ページ コンテンツは特定のロジックに従って構築する必要があり、目標はレポート目的の問題を解決することです。
• 要約と結論は不可欠です。
• 次の戦略やトレンド予測により、レポートの内容がさらに改善される可能性があります。

言い換えれば、それは実際には議論文の書き方です：論題（背景） - 序論（目的） - 証拠の列挙（図表＋結論） - 論題の論証（要約と結論） - 結論（戦略または予測）。

著者: qianyuqu、Tencent IEG フロントエンド開発エンジニア