運用でデータレポートを作成するにはどうすればよいでしょうか? 6 つのヒントをご紹介します。

諺にあるように、一枚の写真は千の言葉に値する。ある程度、チャートはデータパターンをより直感的に表示でき、テキストよりも理解しやすいです。

今日は、すべての最適化担当者がリーダーの前で才能を発揮し、人生の頂点に到達できるように、データ レポートの 6 つの方法を詳細に分析します。

データ集約分析は通常、特定のデータの最終結果を計算するために使用されます。つまり、リーダーが最も懸念している主要な中核指標です。

例えば、年間営業利益、年間消費コスト、年間純利益など、企業収益に直結する企業データ指標です。

統計を提示する場合は、一目でわかるようにし、意思決定者が最も関心を持つ企業の中核的な指標を直接提示する必要があります。

下の図に示すように、ダッシュボード コンポーネントは、会社の 3 つの主要指標 (年間総収益、年間消費コスト、純利益) を計算するために使用されます。また、ダッシュボードのデータ集計・分析機能により、「数字」が明確に表示され、年間の収益状況が一目で分かります。

発展傾向分析は通常、一定期間にわたる企業の財務状況を把握するために使用され、連続した範囲内での営業データや財務比率の傾向を直感的に示すことができます。

一方では、データの増加や減少に異常があるかどうかを分析して、企業の潜在的な問題を発見することができます。他方では、企業が将来の財務状況を予測し、発展の見通しを判断するのにも役立ちます。

このタイプの分析では、企業の発展傾向を直接示すことができます。通常、折れ線グラフは分析や統計に使用され、横軸は時間（年、月、日）を表し、縦軸は営業利益、費用支出、利益率などの指標を表します。

下図の通り、左軸は年間営業収益と費用支出の推移を示し、右軸は年間利益率の推移を示しています。これにより、会社の発展傾向や利益などの指標も明確に見えるようになります。

諺にあるように、比較を通してのみ判断を下すことができます。プロモーションデータ指標システム内の各データは、特定の指標を通じて同質の指標評価基準と比較され、プロモーション収益状況、各チャネルのプロモーション状況、トラフィック状況が明らかになります。

一般的に、比較分析の参照基準には次の 4 つの側面が含まれます。

1. 時間比較: 前期と前年同期の実績データと比較
2. 実体比較：先進企業や同業他社のデータと比較
3. 計画または予算のデータラインとの比較
4. 構造比較：構成分析に基づいて2つのデータの構成を比較し、財務指標の変化を分析する

データの比較と分析を行うときは、データのサイズを比較するために縦棒グラフと棒グラフを使用することをお勧めします。データ構造の比較を行うときは、比較分析に累積縦棒グラフと累積棒グラフを使用することをお勧めします。これにより、データの比較がより直感的になります。

さらに、分析の具体的な状況に応じて、他のチャートを使用することもできます。

たとえば、折れ線グラフの高線と低線を使用して、複数のプロモーション チャネルの最高コンバージョン率と最低コンバージョン率の比較を表示できます。また、レーダー チャート (弱い指標をすばやく比較して見つけるのに適しています) を使用して、数式のデータ指標の分類統計を比較することもできます。 （以下の数字と文章は、あるアパレル会社の財務指標をもとに作成しています）

構成構造分析法は、通常、オブジェクト内の各項目の構成要素に関するデータ分析を実行するために使用できます。

例えば、販促チャネルごとの消費構成の分析や、部門ごとの管理コスト構成の分析など。

通常、データ構造の構成を表すには、要素構成分析に円グラフ、ドーナツグラフ、パーセンテージ積み上げ棒グラフ、パーセンテージ積み上げ縦棒グラフなどを使用します。要素構成の数値を表すには、積み上げ棒グラフ、積み上げ縦棒グラフなどを使用します。

さらに、データの構成構造と階層構造の両方を分析する必要がある場合、多層円グラフが間違いなく最適な選択です。

下図に示すように、多層円グラフにより、四半期ごとの売上高分布を簡単に把握できます。同時に、各四半期に対応する月間売上高も四半期レベルでカウントされます。右側の積み上げ棒グラフは、各販売製品に対応する地域別パフォーマンスを示しています。

財務分析では、特定の指標や特定のタスクの達成状況を示す必要があることがよくあります。例えば、部門の業績完了状況、経費報告の進捗状況など。

さまざまな指標やタスクの進行状況をより直感的に表示するために、データの進行状況は一般的に積み上げ縦棒グラフ、積み上げ横棒グラフ、ガント チャートで表示されます。

財務データを分析する場合、データに影響を与える要因には主に 2 つの異なる意味があります。

1. 売上収益に影響を与える価格や数量の違いなどの要因分析。
2. ある指標から別の指標へのさまざまな累積的な影響。

マルチチャネルの影響要因に関するデータを分析する場合、ウォーターフォール チャートは間違いなく最適な選択肢です。ウォーターフォール チャートでは、データに対して差別化された統計を迅速に実行し、同時にデータに対する統計を蓄積できます。

上記は、データ分析を行う際によく使用する 6 つのデータ分析アイデアとそれに対応するデータ チャートであり、皆様のデータ分析や統計の参考としてご利用いただけます。

さらに、同じチャート タイプでも、異なるレベルの統計手法によって、データ チャートによって表現されるビジネス上の意味も影響を受けます。

以下の図に示すように、どちらも支払いタイプと契約タイプの数の統計的な比較ですが、左側のグラフは同じ支払いタイプに対する契約タイプの数の比較を表現することに重点を置いているのに対し、右側のグラフは同じ契約タイプに対する支払いタイプの数の比較を表現することに重点を置いています。

上記はチャート分析を行うための6つの主要な方法です。

この記事の著者は@Fanruan Data Application Research Instituteです。編集・発行は(Qinggua Media)です。転載の際は著者情報と出典を明記してください。

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