Googleデータアナリティクス：マキャンドレスの法則

# 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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今回、どうすれば聞き手が皆さんの 発見をよりよく理解し、解釈できる形で データをプレゼンテーションに 盛り込めるかついてお話します。 

# どのようなデータを入手したのか、 聞き手に理解してもらう

まず、データ収集時に どのようなデータを入手したのか、 聞き手に理解してもらうことです。 また、 新たに関連するデータが出てきた場合や 別のデータが必要であることが判明した 場合にもそれを伝えましょう。

前回の分析では、数年にわたるアボカドの オンライン検索に関するデータを使いました。 

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収集したデータには、 「アボカド」という単語を含む あらゆる種類の検索結果が含まれています。 このような説明によって、 これがどんなデータなのか、 どんな問いかけに対する答えにつながるか を、聞き手が理解しやすくなります。 アボカドという言葉を含む検索結果として 収集したデータからは、アボカド全般の 関心についての問いには答えられますが、 アボカドを加工したワカモレなど 特定のものに関して知りたい場合は 検索データのその部分をよりよく理解する ためにおそらく別のデータを収集する必要が あるでしょう。 

# 初期仮設

次に、初期仮説を立てます。 初期仮説とは、データによって証明または 反証しようとする理論です。 

この例では、私たちの事業タスクは 月ごとの平均価格をまとめることでした。 ここでの仮説とは、
- **「アボカドの需要には 食料品店チェーンが 来年の計画に反映すべき 明確な傾向がある」**

ということです。 プレゼンテーションの早い段階で 仮説を確立しましょう。 そうすれば、データを提示するとき 聞き手は正しいコンテキストで それを理解できます。 

# ビジュアライゼーションを使って説明する

次に、事業タスクに対する解決策を ビジュアライゼーションを使って説明します。 

たとえば、前回使用したグラフでは アボカドという単語の検索トレンドを 年ごとにビジュアライゼーションしています。 ローデータのままでは理解するのに 時間がかかるかもしれませんが 優れた例やビジュアライゼーションがあれば 聞き手もプレゼン内容を理解しやすくなります。

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## マキャンドレスの法則

効果的なビジュアライゼーションは 内容と同じくらい重要であると 覚えておきましょう。 そこで役立つのが、「マキャンドレスの法則」です。 そこで、この手法を改めて理解し 自身のビジュアライゼーションに 当てはめてみましょう。 マキャンドレスの法則は、 ピラミッドのように 一般的なものから 具体的なものへと移行します。

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### <font color="MediumBlue">1.提示するグラフィックの名前を 紹介する</font>

まず、最も基本的な情報から始めます。 そうすることで、 聞き手の注目を集められます。 前回検討したフレームワークと、2 つの データビジュアライゼーションがあります。 マキャンドレスの法則に従って グラフの名前を紹介しましょう。 グラフの名前は「アボカドの年間検索トレンド」 とはっきりと書かれています。 

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このように、発表の際には タイトルを聞き手と共有することで どこに注目すればいいのか、 このグラフが何なのかがわかるようにします。 

### <font color="MediumBlue">2.聞き手が抱くであろう疑問に あらかじめ答える</font>

具体的には、ハイレベルな情報から始めて 聞き手にとって有益な、最低レベルの 情報にまで落とし込むのです。 そうすれば、グラフを見た時点で簡単に 答えがわかることを理解しようとして 聞き手の注意が散漫になることを防げます。 私たちは、このデータがいつ、どこで、 どのように収集されたか という情報を追加して、この データ ビジュアライゼーションを構成しました。 これは多くのステークホルダーから 寄せられる最初の疑問、 「データはどこから来て、何を網羅するか？」 に答えるものでもあります。 

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そこで、2 つ目のグラフに戻り このグラフを最初に見たとき 聞き手が抱くであろう 疑問について考えてみましょう。 このデータ ビジュアライゼーションはとても 面白いもののパッと見てわかりづらいため 聞き手はどう読んだらいいのか 疑問に思うかもしれません。 そこで、このグラフを見せたらすぐに その疑問に対する答えとなる説明を スピーカーノートに加えます。 「これは、冬の時期が上で夏の時期が下 を示しており、 中央から離れるにしたがって 『アボカド』の検索数が多いことを示します」 などです。 これで、疑問や問いかけに対する答えを プレゼンテーションの中に盛り込めます。 聞き手から聞かれる可能性のある 問いに対する答えを用意したら、

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### <font color="MediumBlue">3.インサイトを示す</font>

次は データビジュアライゼーションがもたらす インサイトを示します。 詳細を説明する前に、全員が同じ認識を 持つことが重要です。 このスライドには、グラフから得られる 最も重要なインサイトを 聞き手が理解できるよう、 カギとなるまとめを書き入れます。 

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- ここでは、このデータが、毎年一貫した 季節的な傾向、 トレンドがあることを聞き手に示します。 
- また、10 月から 12 月にかけては、アボカドへの オンライン上の関心が低下していることも わかります。 これは、 ぜひとも共有したい重要なインサイトです。
- アボカドは夏の旬の果物ですが 検索数のピークは 1 月と 2 月になっています。 アメリカではこの時期、多くの人が チップスにワカモレをつけて食べながら スーパーボウルを観戦するのです。 

これで聞き手は、次に進む前に知っておく べきまとめを押さえることができます。 

### <font color="MediumBlue">4.インサイトを裏付けるデータを 提示する</font>

これは聞き手を驚かせるチャンスでもあるので できる限り多くの例を挙げましょう。 アボカドのグラフの場合、具体的な例を 挙げる価値があるでしょう。 

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- 月別のトレンドグラフでは 具体的な週を示します。 「2018 年 11 月 25 日の週は、 検索スコアが 49 程度でしたが、2 月 4 日の週は 検索スコアが 90 になっています。 オンライン検索の高まりと落ち込みを グラフのデータが明確に示しています」 といった具合です。 

### <font color="MediumBlue">5.なぜそれが重要なのかを聞き手に伝える</font>

これが「つまり何か」を伝える瞬間です。 なぜこのインサイトが興味深く、 重要なのでしょうか？ これは、 ソリューションがビジネスに与える影響と ステークホルダーが取るべき明確な行動を 提示する良い機会です。

このデータが食料品店のステークホルダーに 何をもたらすのかを伝えましょう。 

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- まず、10 月から 12 月の間に アボカドへの関心が低くなることを説明します。 
- また、1 月下旬から 2 月上旬にかけて スーパーボウルの開催に伴うアボカドへの 関心の高まりに備えることができます。 
- これで、 夏から春にかけての仕入れの最適化を 検討できるようになるのです。 

各項目にはもう少し詳細がありますが 基本的なインパクトの内訳はこんな感じです。 


- マキャンドレスの法則を使って プレゼンテーションの中で ビジュアライゼーションを活用しましょう。 
- 自分自身にこのように問いかけてみてください。 ***<font color="MediumVioletRed"> 「このデータポイントやグラフは、人々に 理解してもらいたいポイントを裏付けているか」 </font>*** プレゼンテーションにデータを追加するたびに 聴き手のことをよく考えてみるのです。