Googleデータアナリティクス：データを使ったストーリーテリング

# はじめに

本記事は、Googleデータアナリティクスのプロフェッショナル認定証のプログラムより、参照させて頂いています。興味を持った方は、是非受講してみてください。

https://www.coursera.org/professional-certificates/data-analytics-japanese

<img src="https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2358573/05522c3b-515a-bc49-aaa3-a0489a6b12b1.png" width="800">

# データストーリーテリング

データ ストーリーテリングとは データセットの意味を 聞き手に合わせてカスタマイズした ビジュアルとナラティブで伝えることです。 ナラティブとは、「物語」のことです。 

データストーリーテリングには 3 つのステップがあります。 

### <font color="MediumBlue">1.聞き手を惹きつける方法を知ること</font>

エンゲージメントとは、相手の興味や関心を 惹きつけて離さないことです。 聞き手を惹きつけることができれば 聞き手とつながりを持ち 同じストーリーを納得しながら 見てもらえる可能性が高くなります。 すべてのデータストリーテリングは 聞き手から始まります。 優れたストーリーテラーは まず誰が聞き手なのかを考えます。 

- 例えば、幼稚園の先生が クラスで読む本を選ぶとしたら 5 歳児に適した本を 選ぶと思います。 もし、高校レベルの小説を選んだら 複雑な内容に子供たちは混乱し 退屈して聞いてくれなくなるでしょう。

### <font color="MediumBlue">2.説得力のあるビジュアルを作成すること</font>

データにまつわる ストーリーを「伝える」だけでなく 「見せる」ことが大切なのです。 聞き手を旅に連れて行くように データが時間とともにどう変化するのかや 数値の裏にどんな意味があるかを 強調するビジュアルを作りましょう。 

- 例えば、ある化粧品会社が 自社の商品が購入された店舗と その購入額を記録しているとします。 このように表計算ソフトで データを他の人に伝えることもできますし この円グラフのような、 カラフルなビジュアルを 作成すれば、ビジネスパートナーとして 最も収益性の高い店舗と 低い店舗が一目瞭然になります。 より分かりやすく、かつ 興味深いビジュアルのアプローチですね。

### <font color="MediumBlue">3.引き込まれる語り口でストーリーを伝えること</font>

物語には始まりと 中間、終わりがあります。 収集したデータをプロジェクトの 目的と結び付け、分析から得られた 重要なインサイトを 明確に説明する必要があります。 そのためには、 データ ストーリーテリングを整理し 簡潔にすることが重要です。伝える方法によって、メッセージの 内容、ビジュアライゼーション、トーンが 変わります。

# １．聞き手を惹きつける方法を知ること

データストリーテリングにおける 3 つのステップのうち、 最初のステップとして 優れたストーリーテリングは 「誰が聞いているか」に 焦点を当てる必要があると学びました。 データアナリストは、 聞き手を惹きつけてこそ ストーリーを成立させることができるのです。 これから一緒にそれを探っていきましょう。

まず、 聞き手について知る必要があります。求めているリアクションを得るためには 聞き手の視点を理解する必要があるのです。 つまり、自分のプロジェクトが 相手にどのような影響を与えるかを 考えるのです。 そのためには、 いくつかの問いかけをする必要があります。 

- 聞き手はどのような役割を担っているのか？ 
- このプロジェクトにおける立場は？ 
- 自分が提供するデータインサイトから 何を得たいのか？

などです。 

### <font color="Darkcyan">メインメッセージ</font>

これらの問いかけに対する答えを考えたら 次はメインメッセージを選びます。 ストーリー全体の流れは この 1 つのカギに集約されるため メッセージは 明確かつ直接的でなければなりません。 

例えば、 ある雑誌のデータプロジェクトにおける メインメッセージについて 考えてみましょう。 例えば、読者データを見ると 最近、紙の雑誌の購読者数が 減っていることが分かるとします。 これは、 読者が雑誌の情報は古いと感じていることが 主な原因であることが 調査データから判明しました。 
- このことから、読者はより頻繁に 情報を手にすることができる出版サイクルを 好むのではないか、と 考えることができます。
-  しかし、それだけではありません。 読者からのアンケートデータでは、読者は 短い記事ですばやく情報を得られる 記事を好む、という結果も出ています。 

このデータからは、 多くの判断材料が生まれています。 大量のバラエティに富んだ情報を目の前にして 途方に暮れるかもしれません。 カギとなるメッセージを得るためには 数歩下がって、最も有用な部分のみを ピンポイントで抽出する必要があります。 すべてのデータが、 答えようとしている問いかけに 関連するわけではありません。 

### <font color="Darkcyan">スポットライト</font>

データアナリストとして重要なのは 重要度の低い部分をいかに適切に 削除するかです。 その方法の 1 つが、 スポットライトと呼ばれるものです。 

***<font color="MediumVioletRed">『スポットライトとは、 データをスキャンして 最も重要なインサイトを すばやく特定すること』</font>***


スポットライトを当てる方法は いろいろありますが 多くのデータアナリストは ホワイトボードに付箋紙を貼って 考古学者が発掘した 遺物の意味を理解するのにも似た 方法を好みます。 この方法では 分析で得たインサイトを それぞれ紙に書いて広げていき ホワイトボード上でそれを検証するのです。 

- 重要なのは、細かいことに こだわるのではなく、広く普遍的な アイデアやメッセージを探しましょう。 
- 何度も出てくるアイデアやコンセプト、 よく繰り返される数字や言葉などを 探してみてください。
- もしかしたら、つながっていたり パターンがあるものが 見つかるかもしれません。 

このようなものをホワイトボードに ハイライトしたり まとめたりしていくのです。 

次に、見つけたものを調べてみます。 数字の裏にある意味を探るのです。 これは、どのインサイトが ビジネス上の課題解決に 最も役立つか、求めていた答えかを 特定するために行います。 このように、 スポットライトを当てることで カギとなるメッセージを 導き出すことができます。 

ただし、長すぎるメッセージは 一番大切な結論を伝えられない 可能性があるため カギとなるメッセージは 明確で簡潔なものにすることを 忘れないようにしたいものです。 簡潔で分かりやすいメッセージは 短く、要点がまとまっているため 聞き手の興味を惹きつけやすくなります。 

# 2.説得力のあるビジュアルを作成すること

説得力のあるビジュアルの 作成方法を学び、 興味を引き、人を説得できるデータ ストーリー を語れるようにするための良いツールの 1 つがフィルターです。 ィルタリングとは 特定の条件を満たすデータのみを表示し、 それ以外は非表示にすることです。

またフィルターを使って各データポイントを 強調したり非表示にすることもできます。 例えば、外れ値を含む散布図がある場合 外れ値がなければどのような散布図になるかを 調べることもできます。 しかし、これはフィルターがどのように 機能するかを示すための単なる例であり 外れ値だからといってデータポイントを 削除してもよいわけではありません。 外れ値は重要な観測値であり、場合によっては 一番興味深いものである可能性もあります。 ダッシュボードから外れ値を削除する前に 必ずデータ探偵の気持ちになって 外れ値を調べてください。 。

# Tips) 乱雑なデータプレゼンテーションとは

- ストーリーや論理的な流れがない
- タイトルがない
- テキストが多すぎる
- フォーマットに一貫性がない（テーマがない）
- 最後に提案や結論がない

乱雑なプレゼンテーションの最大の課題は、論理的な流れがないことです。データビジュアライゼーションが理解しにくく、何の紹介も説明もなく表示されていることにも注目してください。聞き手は、自分たちが何を見ているのか、なぜ見せられているのかがまったく理解できません。 聞き手は、何の助けもなくデータの意味を理解しなければならない時、迷い、混乱し、取るべき行動が不明瞭になる可能性があります。

# Tips) 優れたデータプレゼンテーションとは

- プレゼンテーションのタイトルと最終更新日がある
- 流れや目次がある
- 切り替え用のスライドがある 
- データをビジュアライゼーションで説明している（繰り返しテーマとしても使用されている）
- 箇条書きのアニメーションがある
- ビジュアライゼーションの上に注釈がある
- 論理的な展開と進行がなされている 
- データの制約（注意事項） ー データからはわからないことにも触れている

優れたプレゼンテーションは、冒頭の目的から最後の結論に至るまで、データを通じて聞き手を論理的に導きます。データビジュアライゼーションが共通のテーマで紹介され、それぞれの結論の前に配置されるよう配慮されていることに注目してください。優れたプレゼンテーションは、聞き手の人々に事実とデータを提供し、データの意味を理解させ、その理解を活かして変化や良い行動を起こしたりする方法など、気づきを与えます。


# Tips) 新人データアナリストのためのプレゼンテーションスキル

- 私がデータを使ったプレゼンテーションで 苦手なのは 私が「目障りなグラフ」と呼んでいるものが 頻繁に使われていることです。 目障りなグラフとは、データや色が多すぎて 煩雑でプレゼンターが何を言いたいのかが わからないようなものです。 
- もうひとつのコツは、 プレゼンを楽しくすることです。 1 時間も話し続け、 自分の声しか聞こえないような 部屋にいたいとは誰も思わないでしょう。 なので私はちょっとしたゲームやクイズ、 動画を入れたり 聞き手に質問を投げかけたりして 聞き手が十分に関心を持ち、質問してくれる ようにしています。 
- さらに私がプレゼンテーションで心がけて いることは、ストーリーテリングです。 良いストーリーは誰からも好まれます。 うまくいけば聞き手の距離を縮め そのストーリーなしでは成り立たないくらい、 聞き手を魅了することができるのです。 
- 最後のアドバイスは、 その場にいる味方を知ることです。 私はよく、 大きなプレゼンテーションをする前に その場にいるであろう人の 1 人か 2 人に 前もって自分のプレゼン内容を伝えておきます。 そうすることで、 フィードバックを得られるだけでなく その他の人たちにも これから発表する数字に納得してもらえるか、 整合性が取れているかどうかを確認できます。 これまで何度もそのような味方となって くれる人に助けられました。 多くの質問を受けたり 分析に抜けがあると指摘されたりしたとき そのような味方がいれば 発言して後押ししてくれて、 発表に信憑性を持たせることができるのです。