データ運用週報（高品質なデータ週報または月報の作成方法）

高品質な週次または月次データレポートを作成する方法

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日常業務において、データ分析は「医者」の役割を果たすことがよくあります。製品、運用、戦略、市場のいずれであっても、現在の製品の健全性を評価し、次の段階の戦略的方向性を的確に策定するには、定期的なデータ分析レポートが必要です。週報・月報（以下、週報）は最も直感的で一般的な方法です。

週次データ レポートの目的は、以下に示すように、「レポート コンテンツ」と「レポート オブジェクト」に基づいてサーフェスを形成することです。

水平 – レポートの内容

• ビジネスの健全性の測定: ユーザーの行動データに基づいて、日々のデータ変動の原因を調査し、戦略の反復の有効性を測定します。
• ビジネスチャンスを探る: 最近のホットなイベント、ホットなアプリ、ホットな機能を通じてビジネス開発の機会を探り、上級管理職やビジネス関係者にガイドとなる提案を提供します。

たとえば、デジタル コレクタブルの検索インデックスは最近大幅に増加しました。それは価値があるのでしょうか？それをやるべきか？

垂直 – 報告先

週次レポートを作成する前に、レポート対象が誰であるかを把握する必要があります。レポート オブジェクトごとに焦点が異なり、それがコンテンツの重点に直接影響します。

• 上級管理職に報告: 市場動向に注意を払い、データ分析と調査に基づいて意思決定を行い、ビジネス価値に基づいてどの程度のリソースを投資するかを検討します。
• 中間管理職に報告: 戦略的方向性に焦点を当て、データ分析に基づいて製品戦略を策定し、既存の戦略の有効性を評価します。

週次レポートの目的が明確になったら、何を報告する必要がありますか?そして、どのような形で表示されるのでしょうか?これはデータを学ぶ学生にとって最も懸念される問題となっています。ここで、Charmander は、参考として使用できる一般的なレポート形式を共有しますが、これに限定されるものではありません。

内容には、週次レポートの概要、コアデータ、来週の計画が含まれます。

週次サマリー

要約では、過去 1 週間の核となる内容を数文で説明し、1 ～ 2 分以内に全員が全体像を理解できるようにします。上司は一般的に忙しく、製品の最新状況、発生した問題、下された決定などを迅速に把握する必要があります。したがって、要約の内容はデータよりも結論に重点を置く必要があります。

要約については、定性的な結論、定量的な結論、ビジネス上の理由、影響期間の「4段落」の要約方法を参考にし、次の図のように、1つの文で結論を明確に述べます。

コアデータ

コア データ モジュールは、主にビジネス概要コンテンツ、変更分析コンテンツ、探索的特別分析コンテンツの 3 つの側面をカバーします。

• ビジネス概要コンテンツ：ビジネスのノーススター指標の現状と動向、そして「異常」に重点を置いて、一目で結論が明らかになるようにします。
• 変更分析内容: ディメンションによるドリルダウン分析、ビジネス概要の詳細な解釈、チャートとテキストの組み合わせの有効活用。
• トピック分析コンテンツを調べる: このモジュールは必須ではありません。トピックを分析します。実現可能な結論があれば、ここに反映させることができます。

来週の予定

週次レポートでは、次の週のデータおよびビジネス関係者の作業計画を上司に知らせる必要があります。コンテンツのこの部分は、多くの場合、ビジネス上の同僚とのコミュニケーションの後に作成されます。内容は論理的で、1、2、3 ポイントの形式で簡潔かつ明確に提示する必要があります。

データ変更分析とクエリについては、Xiaohuolong が以前の記事で堆積方法を共有しています。公式アカウント「Xiaohuolong Talks about Data」にアクセスすると、 「異常分析アイデアマップ」が添付された次の3つの記事を読むことができます。

• 異常分析のアイデア：指標の異常な変化の理由を 30 分以内に見つけるにはどうすればよいでしょうか。
• 異常な寸法のトラブルシューティング: トラブルシューティングの指標が変わったときに、異常な寸法をすばやく見つける 3 つの方法は何ですか?
• 異常な動きの問題の定量化: 異常な指標の動きを調査する場合、市場全体への貢献をどのように定量化すればよいでしょうか?

最後に、毎日のデータを報告するときに注意すべき点をいくつか説明し、落とし穴に遭遇していないかどうかを確認しましょう。

1. コンテンツ - データ品質: データレポートの最も基本的な要件は、データに誤りがないことです。データ エラーは次の理由で発生する可能性があります。

• 基礎となるデータの問題: 基礎となるデータ ロジックと、それがフィルター処理されているかどうかを完全に理解する必要があります。スクリーニングは行われましたか?
• 指標定義の問題: 指標定義が正しいかどうか、またビジネス ニーズを満たしているかどうか。
  たとえば、機能浸透率 = 機能ページ露出 uv/dau または機能浸透率 = ホームページ機能タブクリック uv/dau。両者の違いは読み込みが成功するかどうかにあり、場合によっては大きな差が出ることもあります。
• 指標の理解に関する問題: いくつかの指標は類似した意味を持つため、誤解を避ける必要があります。間違えやすい指標の計算方法は注釈に記載しておくことをお勧めします。たとえば、ctr = クリック数 / インプレッション数。 uctr=クリックしたユーザー数/表示したユーザー数。

2. コンテンツ - データの結論をビジネス上の結論に変換する: レポートを出力する前に、単にデータを説明するのではなく、ビジネス上の同僚とコミュニケーションを取り、ビジネスの観点から結論を述べる必要があります。ここで注意すべき点は、問題が比較的隠れていて特定されていない場合は、結論を急がないことにあります。週次レポートでは、問題はまだ解決中であり、後日報告される旨を記載できます。

3. レポート – ビジネスの観点から問題を伝える: 多くのデータ サイエンティストはレポート作成時に間違いを犯します。データの現在の状態について多くを語りますが、結論が出ず、データがなぜそのようになっているのかがわかっていません。私たちの報告対象はビジネスリーダーであることが多いため、ビジネスの観点からデータを議論する必要があります。

4. レポート – 製品の改善の出力: ビジネスにとって価値のあるデータ コンテンツを発見し、それをレポートに反映できれば、大きなプラスになります。

5. 効率性の向上 - 週次レポート テンプレートを作成する: 週次レポートは毎週のルーチン作業の一部であるため、効率性の向上が必要です。効率を向上させる方法はたくさんあります。 Excel VBA テンプレートとプラットフォームベースの分析データの自動出力は、どちらも参考として使用できる優れた方法です。

6. 効率性の向上 - 分析アイデアの沈殿: 沈殿はレポートの効率性を向上させるために不可欠であり、分析方法論は他のアプリケーション シナリオに転送できます。

上記は今回の内容共有です

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