LoginSignup
392
420

More than 1 year has passed since last update.

本記事は【学習計画】十週間で知識ゼロからのデータ分析入門の第六週の内容です。

目次

1.ダッシュボード作成経験を共有する理由

2.ダッシュボードとは何?

3.おすすめのダッシュボードツール

4.良いダッシュボードって論理的にどんなもん?

5.ダッシュボード作成をチャレンジ!

1.ダッシュボード作成経験を共有する理由

 今回はダッシュボード作成が難しいと思っている方、またはいいダッシュボードが作れないという方に、私のダッシュボード作成経験をシェアしたいと思います。
 私も仕事でダッシュボード作りに困ったことがあったので、今困っている人と私のノウハウを共有したらいいなぁと思います。

【本記事に出たダッシュボードは「FineReport」で作ったものです。一部はFineReportのデモサイトから(許可を得た上の利用)、あとは自分が作ったものです。無断転載はおやめください。♪(・ω・)ノ】 

2.ダッシュボードとは何?

 ダッシュボード(Dashboard)とは、もともとは自動車や飛行機の運転席の前にある速度計やエンジンの回転数、速度、ガソリン残量など走行するために必要になる情報を示す「計器盤」を指すものでした。ガソリン量やエンジンの回転数、など、車が前席正面にある内装部品全体を指した説もあります。さまざまなデータや情報を視覚化し、画面一つにまとめて一覧表示するBIツールのダッシュボード機能、またはビジネスツールとしてのダッシュボードは、自動車のダッシュボードにちなんで命名されたものです。

dashboard-111.jpg

 多くのBIツール(ビジネスインテリジェンスツール)や各種管理システムがダッシュボード機能を実装しています。複数のデータソース(CRM、ERPなどの社内システムや市場·競合情報など)からのデータを統合した管理画面を「企業ダッシュボード」、「経営ダッシュボード」と言います。

 車や飛行機の運転のように、ダッシュボードを一目でスピードやガソリン量やエンジンの回転数を分かります。優れたダッシュボードツールは、ビジネス上の意思決定を向上させるため、目的に応じてデザインされ、主要となるデータセットからデータ分析が行え、ひと目で状況を把握できるようなものであるべきです。

3.おすすめのダッシュボードツール

 今回は自社が導入しているBI・ダッシュボードツールFineReportでダッシュボードを作成したので、FineReportを簡単に紹介します。わりと使いやすいツールですので、お勧めします。

 FineReport の70重種類以上の HTML5 チャートは自己開発されており、BIダッシュボードをさまざまなサイズの画面にスムーズに表示できます。PCやタブレットはもちろん、会社の展示室やイベント会場、大きな会議室、都市交通管制センター、貿易ホールなどのビッグスクリーンにも対応できます。

lot2.png

 FineReportは90日間の無料全機能トライアルを提供します。
 無料トライアルはこちらへ
 FineReportの データ入力機能を使用してデータをデータベースに書き戻し、最新のデータをリアルタイムで視覚化できます。

4.良いダッシュボードってどんなもん?

 2012年に開催されたダッシュボード設計コンテストで、有名なデータビジュアライゼーションの第一人者Stephen Fewが、優れたダッシュボードの特徴につてい、以下の内容を掲げました。

图片.png
 私が訳してみました。適切ではないところがお許しください(笑)。

图片.png

 上記の基準によって、自分が作ったダッシュボードを評価してみましょう。

 でも基準は抽象的で把握しにくいので、例を使って、ダッシュボード作成を具体的に説明していきます。

5.ダッシュボード作成をチャレンジ!

準備:

FineReport製品HP:FineReportの機能をさらに知りたい

ダッシュボード作成の素材ダウンロード:Googleドライブ-ダッシュボードの素材

 下図の簡単なダッシュボードを例に作成のポイントを説明します。
图片.png

①指標

 経営者やマネジメント担当者にとって、一目瞭然の指標から業務本質を見抜き、意思決定を助けるダッシュボードは必要です。多すぎのチャートと指標を表示しますが、指標の間に関連がなさそうなダッシュボードはよく見られるでしょう。

 正しく指標を立てるには四つの原則があります。

  • 定量的指標と定性的指標

 定性的指標より定量的指標を優先するのは一般的です。定量的指標は店舗の売上、年間契約率など数字で表示する指標です。定性的指標は過去経験に基づき、数値化が難しい指標(ポジション、顧客満足度)です。

  • 経営目標に直結した指標と経営目標からかけ離れた指標

 指標は部署と会社の目標に関するものでなければなりません。さもなければ、行動の道しるべになれないし、部署と企業の成長に何の役にも立ちません。

  • 現状指標と予測指標

 現状指標は現状を把握するための指標であるのに対して、予測指標は未来に何が起こるか予測する指標のこと。現状指標と予測指標が企業の運営状況によって設定されます。

  • 相関関係指標と因果関係指標

 相関関係と因果関係は統計学の二つの分析手法です。相関関係とは「一方の変数の増減にあわせて、もう一方の変数も増減する」関係のこと。こういう関係がある指標を一つのグラフ(例:折れ線グラフ+棒グラフ)に表示できます。一方、因果関係とは「Aが原因となってBという結果が起きる」関係のこと。こういう関係がある指標を一つのグループに表示したほうがいいです。
图片.png
 以上のデータを基づいて、全国の売上高を主要指標、地域別、販売員別、商品別などをサブ指標とされています。(データはFineReportビルトインのデータベースから取り出した)

图片.png

②レイアウト

  本を読むとき人の視線が上から下へ移して、それに真ん中は一番注目される位置なので、重要な指標を上または真ん中に置いたほうがいいと思います。

  FineReportのキャンバス式のデザイン画面で、各コンポーネントを画面にドラッグし、別々に設計します。コンポーネントはお互いに影響しませんが、主要情報とサブ情報間の関係によってコンポーネント間の連動を実現できます。

  企業システムの場合、データベースがいつも更新されるので、必要に応じて各コンポーネントのデータ更新の頻度を設定しておいてください

  下記は、指標が多くて複数の階層がある場合におすすめのレイアウトで、伝えたい情報を明確にすることができます。
图片.png
图片.png
图片.png
資料提供:FineReport

③配色

 合理的なレイアウトによって業務指標をより階層的に表示する一方で、合理的な配色によって見た目を向上させます。

 背景色として、白などの浅い色より、黒、青藍などの暗い色のほうは効果がいいと思います。

 おすすめの背景色は以下に示されています。
图片.png

 見出しとグラフが目立つように、テキストを浅い色に、グラフをやや明るい色に変更します。

图片.png

 また、暗い画像を使ってもいいです。透明度を10%ぐらいに設定することはもっといい効果をもたらします。

 配色が苦手な方はStephen Few氏の記事の日本語訳データの可視化 グラフの配色に関する9つのルールを参照してください。

④グラフ

 指標と伝えたい情報を元に適切なグラフを選択してください。単にオシャレなチャートを選択すると、意味不明のダッシュボードになります。
图片.png

 実例では、縦棒グラフ、円グラフ、地図の三種類のグラフしかありませんが、指標を明確に表示しています。経営層にとって、一番知りたいのは全体的な状況で、そのあとは地域別、商品別や販売員別の状況なので、見やすい数字カード、縦棒グラフと円グラフを使用しました。地域別の売上データを直感的に表示するために、全体の売上高は地図に重ねて表示します。

 

⑤動的効果

 静的なダッシュボードに活気がないと感じられるので、動的でインターラクティヴな効果を追加します。

 実例では、地域別に売上高を分析したいので、地図を利用しました。都道府県をクリックすると、ほかのグラフのデータはそれとともに変化します。

 必要に応じてほかの動的効果を加えてもいいです。

 動的効果①
2019-03-01_10-31-39-.gif

 動的効果②

2019-03-01_11-37-51.gif

資料提供:FineReport

⑥飾り

 真ん中の見出しをよりはっきりさせるために、その両側に画像を追加します。

图片.png

 ほかの指標を区別するために、見出しとコンポーネントの背景画像を設定します。最終的に以下の効果になります。
图片.png
 
 最終的に以下の効果になります。
ダッシュボード.gif

 データの整理と集約がデータアナリストとエンジニアにとって難しくないことですが、それだけじゃ優れたダッシュボードになれないでしょう。以上に挙げてみたポイント、ぜひ参考にしていただきたい。

 効率的にダッシュボードの作成、データの分析などをしたい場合、FineReportをお勧めします。本記事の実例はただ作成のポイントを挙げましたので、ほかのステップを省きました。詳しいのはFineReportのヘルプドキュメントをご参照ください。

そのほか

【学習計画】十週間で知識ゼロからのデータ分析入門シリーズ、今迄の記事:


ツイッターでデータ分析・可視化、仕事のスキルについての面白い情報をシェアしています。よかたっら覗いてください!:sparkles:

392
420
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
392
420