データ分析レポートを書く際は、目的や結果などの重要な情報を明確に伝えることが求められます。今回は、データ分析レポートを書くときに大切な4つのポイントを、論文作成における「IMRAD形式」の観点から解説していきます。
データ分析とは？
まずは「データ分析」とは何なのか、概要から整理してみましょう。
データ分析とは、あるビジネスを行ううえで必要となる情報や数値を集め、その情報をカテゴリーごとに分類したり優先順位を決定したりして、傾向や統計などを出して解釈することをいいます。
例えば、営業マン1人あたりの獲得件数の平均値を算出し、それに基づいて翌月の目標を決めることもデータ分析に含まれます。かつては膨大で扱いきれなかったデータも、近年はシステムによって早く処理できるようになり、さまざまな観点からデータ分析ができるようになっています。
初めてのデータ分析
〜DSKマーケティングチームと一緒に学ぼう〜
データ分析は敷居の高いものに思われがちですが、実はもっとシンプルです。
本紙では、電算システムのマーケティングチームメンバーが登場し、データ分析についてのお話をさせて頂きます。 是非、データ分析の理解を深め、データ活用の一歩を踏み出せるきっかけになれば幸いです。
データ分析の重要性
データ分析の重要性は、以下のポイントにあります。
- 現状の把握
- 現状に基づいた将来の予測
- 問題点の発見
- 新たな可能性の発見
- ビジネスにおける迅速な意思決定
データ分析をすれば、あるビジネスの売上やマーケット規模といった現状把握ができます。現状の傾向がわかれば、試算によって将来を予測することができます。問題点や課題の発見につながることもありますし、新たな可能性を発見できることもあるでしょう。そのうえで企業活動の方向性や予算を、迅速に決定することができます。
データ分析レポートで大切な「IMRAD形式」とは
IMRAD形式は、論文の書き方においてメジャーな形式で、データ分析レポートにもよく用いられます。IMRAD形式は「Introduction（序論）」「Materials and Methods（材料と方法）」「Result（結果）」「Discussion and Conclusion（考察と結論）」で構成されています。
1. 序論
まずは、IMRAD形式の「序論（Introduction）」部分の書き方のポイントを整理していきましょう。序論は、レポートの導入部分です。
- どんなデータ分析を行っているのか
- データ分析を行った背景・理由
- データ分析によって求めている結果
まずは、これらのポイントをわかりやすく伝えるようにしましょう。序論では専門用語は なるべく使わず、一般的に理解できる言葉で書くのが望ましいです。
2. 材料と方法
序論を終えた後は、「Materials and Methods（材料と方法）」の部分に移ります。データ分析を行った際、どんな方法を使ってデータを収集したのか、どのような材料（資料）で結果を出すのに至ったのかを明らかにするセクションです。
- いつ、どこで収集したデータなのか
- 分析の対象となる分野・期間など
- 数値を算出するためにどのような計算をしたのか
このような分析方法を明確に伝えることが重要です。このセクションでよりわかりやすく伝えるコツは、「他の人が見ても分析を再現できるか」を考えながら書くことです。
3. 結果
次は、IMRAD形式の3番目にあたる「Result（結果）」の書き方を見ていきます。ここは、データ分析の結果を述べる重要なセクションです。序論で伝えた目的や分析するに至った背景をもとに、どのような結果になったのかを具体的に伝えましょう。
誰が見ても結果がわかるように伝えるためには、グラフや表を活用して可視化するのが効果的です。分類分けや名前、単位のほか、参考として比較対象なども記載すると理想的です。
4. 考察と結論
IMRAD形式の最後のパートは、「Discussion and Conclusion（考察と結論）」です。データを分析した結果を受けて、レポート作成者はどのように考察し、どのような結論に至ったのかを述べる、締めの部分です。
問題点や課題は解決されたのか、新しい発見はあったのかを記載したうえで、将来への展望などを明らかにしていきます。その理由を説明し、結論を伝えてレポートを締めます。
レポート作成に役立つツールを紹介
最後に、データ分析のレポート作成に役立つ便利なツールを紹介します。膨大なデータを扱うことになるため、ツールをしっかり活用して効率的にレポート作成を進めていきましょう。
BIツール
BIツールは、売上データや顧客データをはじめとした膨大なデータを高速で分析してくれるツールです。売上アップやコスト削減、新規顧客獲得など、目的に合わせたデータを高速で処理・抽出でき、グラフや表を活用したレポート作成機能も最初から使えるようになっています。
大量のデータを扱うデータ分析では、Excelなどの一般ソフトでは時間がかかる、あるいは処理しきれないことが多いため、効率的なデータ処理にはぜひBIツールを活用したいところです。
Excel
Excelは、広く知られているデータ分析ツールの一つです。オフィスソフトであり、専門的なデータ分析ツールよりも扱える人が多いため、定番ツールとして必要に応じて活用するといいでしょう。
ただし、BIツールと違ってデータ分析に特化しているわけではないため、分析にある程度の時間を要します。目的に応じたデータ分析を臨機応変に行うのには限界があるため、より効率的なデータ分析を行うなら、BIツールの導入は欠かせないでしょう。
まとめ
データ分析レポートを作成する際は、目的や方法、結果、考察といった重要なポイントをわかりやすく伝えることが重要です。そのためには、IMRAD形式というメジャーな論文形式を用いることをおすすめします。分析の際はBIツールやExcelなどのツールを活用して効率的に分析し、レポート作成を進めていきましょう。
なかでも Google が提供するBIツール「Looker」を活用すること、作成したダッシュボードのURLを共有するだけで、ユーザ部門でもドリルダウンでデータ分析が行うことが可能です。手軽にデータ分析を業務に取り入れたい方におすすめです。
また、電算システムでは、Looker に関する各種関連サービスを提供しています。導入を検討されているお客様には、Looker PoC無料ご支援も行っていますので、是非お気軽にご相談ください。
