【データ分析】初心者必見!すぐ実践で使える「見せるデータ」

データサイエンティスト

はじめに

どうも、ビジボットです。前回書いた「【データ分析】データの分析を学びたい初心者必見!!やるべきメリットとは?」の続きです。データ分析は縁がないと思っても、今の時代嫌でもデータと向き合うシーンは出てきます。データを見慣れてない場合、何が表現されているかさえ理解出来ないので、どんどん見慣れていきましょう。私も見慣れたいって立場の一人です。

【データ分析】データの分析を学びたい初心者必見!!やるべきメリットとは?

1.見せ方と魅せ方

前回、Tableauを用いてデータ分析を行いましたが、今回も同様Tableauを使って見ていきます。また、データの表現について簡単な問題をやりましたがデータを見せる(魅せる)ことについて触れてます。今回のポイントとして一番大事な部分です。

https://www.tableau.com/ja-jp

見せる(魅せる)とは?

データを取り扱う上で、データの見せる状況によって様々な「見せ方」と「魅せ方」があります。相手にわかりやすく「見せる」方法と、相手にとても魅力的に伝える「魅せる」があります。両方ともケースによって使い分ける必要があります。

前回もやりましたが、以下問題は「見せ方」です。とても魅力的に魅せるデータではなく、わかりやすく「見せる」必要があるデータだからです。

【データ分析-問題1】9はいくつあるでしょう?

以下文字が羅列されている画像の中から「9」という数字を探しましょう。

データ分析-黒文字
データ分析-黒文字

上記画像は全部黒文字でただ数字を列挙している画像です。この中から「9」という数字を探す事は1つずつ数字見ていき「9」を探していくと思います。
見る側も大変で、作る側も考慮が一切足りません。

【データ分析-問題2】9はいくつあるでしょう?

以下文字が羅列されている画像の中から「9」という数字を探しましょう。

データ分析-赤文字
データ分析-赤文字

目立たせたい文字を色分けする事で割と簡単に「9」を見つけることができたと思います。これで見る側は赤い文字を数えれば数秒でカウントできます。
見る側は人によって物足りない部分もあると思いますが、作る側の配慮が見られます。

【データ分析-問題3】9はいくつあるでしょう?

以下文字が羅列されている画像の中から「9」という数字を探しましょう。

データ分析-赤文字と強弱
データ分析-赤文字と強弱

「見せる」と「魅せる」の違いはなんとなくイメージ付いてきたでしょうか?よく上司が社長に説明する為、必死にグラフデータを資料にまとめている姿を見かけたことはありませんか?

この行為の本質は「見せる」データを作成し、問題の仮説と検証を行なった結果及び、改善点の打診までを行うことがあるべき姿です。しかし、ほとんどの人は「見せる」データを作ることができず、都合の悪いことは隠して、いい部分だけを強調した「魅せる」データになってしまいます。この「見せる」データを作れない大きな理由は、データを見慣れていないからやり方のイメージが湧かなからです。

「魅せる」データも満足に作れない場合も多いと思いますが…

データの「見せ方」と「魅せ方」どちらも大切ですが、両方出来て損はないです。これを機にデータ分析の簡単な扱い方をマスターしましょう。

2.手段と目的の違い

見たいデータの形を決める前に、なぜそのデータがみたいのか?がポイントです。

見失いがちな本質

「見せる」データも「魅せる」データも、作りながら考えては効率が悪すぎます。例え出来たとしても結論までの過程で抜けがあるグラフだったりした場合は、データを見ている側もツッコミたくなります。

なので、あくまでデータ分析は目的の為の1つの手段として考えてください。

例)新しい支社を作りたい

例えば、データ分析する理由がタイトル通り「新しい支社を作りたい」という理由から行う場合、「新しい支社を作る理由はなにか?」によって見るデータが大きく異なってきます。

私の場合、「売上規模の拡大」を主たる目的として新しい支社を作るよう動きます。そうした場合いくつか「プラス要素」を追加します。

「利益率が良いところ」「利益が高いところ」を拠点に出来たら既存顧客のフォローが出来、ARPUも上がりRetentionが上がるかもしれない。という仮説を立てます。

3.データを分析する

はじめに、支社を作るのは場所を決めたいので「都道府県」別に売上データを左辺、利益データを右辺を並べます。色は利益率で分けることで、利益率が全体と比較して低いか高いかで色が分かれます(今回は赤が利益率が低いデータです)

都道府県別売上/利益データ
都道府県別売上/利益データ

次に、そのデータの中身を細かく(ドリルダウン)表示したいデータを作っていきます。

X軸に売上データ、Y軸に利益データを並べT字の分布図を作ります。色は「都道府県別売上/利益データ」同様、利益率が全体と比較して低いか高いかで色が分かれます(今回は赤が利益率が低いデータです)

利益分布図
利益分布図

ドリルダウンの設定

余談ですが、両方のデータを作ったらTableauの機能でドリルダウン設定をしていきます。

データ分析でドリルダウンは非常に便利です。画面上でデータを表現するにはかなり限られた見せ方しかできませんが、より細かく見たいデータをクリックアクション等することで、一時的にフィルターがかかり見たいデータがすぐ見れます。

以下の場合、「グラフ図」を選択(クリック)したら「分析図」に反映します。さらに、選択(クリック)した値をクリアしたら、すべての値を表示(フィルター解除)にするという設定です。

tableau - ドリルダウン
tableau – ドリルダウン

分析用データの完成

ドリルダウン設定が完了したら、あとはデータを見ていきます。

全体が表示されている状態で、グラフ図の「大阪府」の売上、利益共に1番高いです。しかし、この場合は大阪に本社が存在しているとします。次に「東京都」ですが、売上も利益も低いです。東京も支社があるが実績に伸び悩んでいるとします。※東京の不調な理由は後ほど分析してみましょう

売上データのダッシュボード
売上データのダッシュボード

作った2つのデータを組み合わせて簡単ですが、スッキリまとまったデータが作成できました。

4.分析結果

気になるデータをクリックするとデータの詳細(ドリルダウン)が出来、左の図が該当データだけにフィルターがかかった状態でビューに表示されます。

売上データのダッシュボード - 愛知
売上データのダッシュボード – 愛知

分析結果から、既存顧客のフォローが出来、ARPUも上がりRetentionが上がりやすいのは、現行でも利益率が高いことから、「愛知県」と「兵庫県」に可能性が高い、支店を作るのは「愛知県」と「兵庫県」が候補として強いと言えます。

あくまで言えるというだけで、絶対そうしたほうがいいというところまで今回は分析していません。

もし可能であればピックアップしたエリアだけにフィルターをかけ、年ごとの推移を作り成長率もみていくと今一番勢いがあるエリアや順調に成長しているエリアの判断が付きます。

今回あげたエリアは実は年々下降傾向にあるかもしれないので、実際に行う時に取り扱うデータは様々な角度からみていく必要があります。
※これも最初に決めるべき「新しい支社を作る理由はなにか?」に、今一番勢いがあるエリアと定めることで、それを分析する必要があると判断付きます

以下成長しているのかを見てみます。

詳細比較

先ほど、支店を立てたほうがいいかもしれない愛知と兵庫と、不調な東京について触れました。ここでは該当のエリアを「推移」と「月比較」でみていきます。

売上 - 利益推移
売上 – 利益推移

愛知県のデータ

2019年まで売上は右肩上がり、しかし利益は2018年から2019年にかけて減少している傾向にある。この場合月ごとに2018年と2019年を比較してどこに減少の兆しがあるのかをみてみます。

すると、全体的に下降傾向にある中で6月~8月、10月~11月の減少が激しいです。支店を立てるにはちょっと不安定かな?という印象です。

愛知 - 月別
愛知 – 月別

兵庫県のデータ

2016年から1年ごとに落ちたり伸びたりとしているが、年単位で見ると傾向線的には右肩上がりになっている。この場合月ごとに2018年と2019年を比較してどこに減少の兆しがあるのかをみてみます。

すると、昨年と比較すると群を抜いて9月と11月の成長が大きく、次に1月と7月と12月が大きい。過去4年で成長はしているが、落差の激しいエリアでもあるので支店を作る判断をするのは早計かもしれません。

東京データ

2018年までほとんど利益がほぼ横ばい、売上は傾向線的に若干の右肩あがりだが2019年で大きく成長しています。この場合月ごとに2018年と2019年を比較してどこに減少の兆しがあるのかをみてみます。

すると、9月の利益成長が大きく、次に3月、11月、12月が大きいです。愛知と兵庫と異なる点は落ち込みが少ない点です。この分析をする前は「東京も支社があるが実績に伸び悩んでいるとします。」と言っていたデータも今では2020年の数字進捗に期待が持てるエリアに早変わりです。

このように、様々なデータを比較することでなんとなく、多分といった感覚で仕事している状況からすぐに打破できます。何より、考え方の幅が広がります。

どのようなデータがみたいかを目的をブレずしっかり持って、比較していきましょう。この記事を読んだだけでも、この見方をしたらもっと違うことが言えるかもしれない。など、気になった人もいるはずです。

まずはたくさんの分析データに触れることから徐々に始めていきましょう!

ちなみに、作ってて「愛知と兵庫は大阪本社から近いので支社を建てる必要がない」というツッコミをしながら作成していました
同じ共感者が出てくれることを祈ってます…笑

今回はここまでとして、次回の記事は未定です。本年もありがとうございました。来年も楽しい1年になりますように。