Googleデータアナリティクス：プレゼンテーションのフレームワーク

# 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

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# プレゼンテーションのフレームワーク

データの調査結果を分かりやすく伝えるには プレゼンテーションの大枠となる フレームワークが必要です。これは
- 事業タスク
- 測定指標

との 繋がりを改めて論理的に明確にするものです。 

:::note info
事業タスクとは、データ分析で解決できる ビジネス関連の疑問または課題のことです。 
:::

フレームワークによって、
- 聞き手はデータを 理解するためのコンテキストを 把握できるようになります。
- プレゼンテーションの間、 最も重要な情報に集中できます。

プレゼンテーションの フレームワークは、 事業タスクを理解することから始まります。 ローデータは多くの人にとってそれほど 意味をなしません。 しかし、事業タスクのコンテキストに沿って データを提示すれば、聞き手はより簡単に データを読み解けるようになります。 そうすることで、プレゼンテーションが より有益なものとなり 聞き手に知識を与え、行動を起こさせます。 そのため、早い段階で事業タスクを 理解することがカギとなります。

# フレームワークを活用した例

ある食料品店チェーンと 仕事をすることになったとします。 彼らは、アボカドのオンライン検索と トレンドを把握し 季節ごとの仕入れを決定するのに 役立てたいと考えています。 プレゼンテーションでは、 この課題に焦点を当て 情報を構成していきます。 このスライドのプレゼンテーションを 見てみましょう。 

### <font color="MediumBlue">事業タスク</font>

まず、この事業タスクに焦点を当てて プレゼンテーションを始めます。

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この 2 枚目のスライドでは、 ディスカッション用の目標を追加しました。 

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それは
- **「アボカドのオンライン検索履歴の 概要を共有すること」** 
    - **「アボカドの検索数が年々 どのように増加しているのか、 これがビジネスにどのような意味を持つのか」**
- **「過去のデータを用いて、 オンラインでの アボカドの検索の季節的なトレンドを 検証する」**
    - **「季節ごとの傾向を理解する ことで仕入れの必要性を予測し 計画を立てるのに役立つ」**
- **「さらに調査すべき領域が あれば議論する」**

ここで、プレゼンテーションの 次のステップに触れます。 聞き手が何を得られるのか、 プレゼンテーションの概要を明示するのです。

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また、共有する情報がどう事業タスクと 結びついていくのかを示します。 これは、ストーリーのあらすじを 描くようなものです。 データ ビジュアライゼーションでも 同様のことができます。 

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このビジュアライゼーションは、アボカドの 年間検索回数を示すものです。 アボカドの年間検索数のグラフを示す場合 次のような文をつけるとよいでしょう。 

- **「このグラフは、昨年アボカドのオンライン 検索が最も多かった月を示しています。 今年も同じ月にアボカドへの関心が高まると 予想できます。」**

これをスピーカーノートとして 使うこともできます。 これは、プレゼンテーション中に 覚えておきたい重要なポイントを 追加するのに最適な場所です。 これらのノートは、プレゼンテーションモード では聞き手には見えないので プレゼンテーション中に参照できる 優れたリマインダーとなります。 さらに、事前にスピーカーノートを使って プレゼンテーションを共有し 聞き手が内容をより理解しやすいように することもできます。

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このデータを使って、食料品店は需要を予測し 顧客の関心に合った十分な量のアボカドを 仕入れる計画を立てられます。 このように、 事業タスクでデータをフレームワーク化し 理解しやすくすることは一つの有効な方法です。

### <font color="MediumBlue">ビジネス指標</font>

また、どのようなビジネス指標を 使っているかにも触れることで、 ビジネス指標の立ち位置とのつながりも 明示できます。 聞き手に自分の発見がもたらす 影響を理解してもらえるのです。

では、アボカドのプレゼンテーションに使う 測定指標について考えてみましょう。 

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ここでは数年にわたり、さまざまな月の アボカドのオンライン検索回数を追跡し トレンドと需要を予測します。 プレゼンテーションの中で この点を説明することで 聞き手は私たちがどのようにデータを使用 したかを簡単に理解できます。 これらのデータポイント、つまり 日付や検索数だけでは聞き手にとって 有益ではないようなことも 測定指標としてどのように組み合わせたかを 説明することで、共有するデータがより 意味のあるものになります。

もう 1 つ、 データ ビジュアライゼーションに関する例として 測定指標を含めることで、聞き手に沿った フレームワークを作ることができます。

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- このデータには、どの期間をカバーしているか という説明があります。
    - **「このデータは、2004 年から 2018 年までの Google 検索クエリです」**
-  データをどこから集めたかについては 
    - **「検索クエリは米国のみに限定しています」**
- そして、トレンドがどのように測定されているか すばやく説明しています。
    - **「Google トレンドのスコアは 100 で正規化されています」**

このように、聞き手がデータを整理する ための測定指標を理解することで、 グラフもより理解しやすくなります。