インタラクションデザイナー必修コース: データ分析の原則

一見乱雑に見える大量のデータに直面して、情報を抽出して処理し、必要な情報を取得し、その情報を適用してニーズを合理的に議論し、最終的な設計決定を促進する方法は、すべてのインタラクション デザイナーにとって必須のコースです。

私の意見では、データ分析は難しいです。現在の限られたデータ リソース (多くの場合、ほとんどのデータは製品マネージャーと運用部門が管理しています) を使用して、整理、分析し、結論を導き出します。

インタラクション デザイナーはどのようにしてデータ分析機能を開発できるでしょうか?

まず、データの収集と分析に対する意識を持ち、データのソースを理解する必要があります。

次に、データを取得した後、データ間の相関関係を見つけ、内部の意味を深く掘り下げます。

第二に、基本的なデータ分析手法を習得し、実際の戦闘に適用します。

最後に、分析結果を後続の作業に適用して、分析結果を検証します。

このようにして、サイクルが繰り返され、専門的な習慣と作業プロセスが形成されます。

日々の仕事から、データを分析する際に注意すべき原則を以下にまとめました。皆さんと共有したいと思います。ぜひご参加ください。

1. データ分析の目的を明確にする

データを分析するには、まず目的を明確にする必要があります。なぜそのようなデータを収集して分析したいのでしょうか。目的が明確になって初めて、次にどのようなデータを収集し、どのように収集するかを総合的に把握できます。もちろん、目標は複数の小さなポイント（たとえば、ユーザーはホームページでどのようなコンテンツを閲覧するのか、ページ上のログイン ボックスはどの程度重要なのかなど）にすることができます。これらのポイントが解決すべき実際の問題である限り、それらをリストアップして 1 つずつデータを収集します。

分析の結果によってプロジェクト全体が変わる可能性がありますが、データのサポートがあれば、プロジェクトまたは要件が新たに開始されたり、詳細が調整されたりします。

2. データソースを理解して収集する

分析目的に挙げたポイントに基づいて分析フレームワークを構築し、優先順位に従ってデータを収集します。同時に、データがどのように生成され、どのように取得されるかを理解する必要があります。仕事で使われるデータ統計ツールには、Golden Arrow、Microscope、CNZZ Statisticsなどがあります。これらの統計ツールは、データを便利に収集するために使用できます。同時に、インタラクションデザイナーはフロントエンドとのコミュニケーションを維持し、データ統計の方法を理解し、適切な場合に統計ディメンションを追加し、フロントエンドの学生に統計コードの埋め込みを手伝ってもらう必要があります。

3. データ分析の手法を習得する

インタラクション デザイナーとして、比較分析、グループ分析、構造分析、平均分析、クロス分析など、いくつかの基本的なデータ分析手法を習得する必要があります。これらの分析手法に基づいて、現在の状況、原因、将来について予備的な理解を得て、より詳細な分析に進むことができます。たとえば、現在の状況分析は、現在のサイトまたはページの閲覧およびクリック状況のデータ統計とホットスポット分析に適用でき、ユーザーの閲覧経路と焦点を導き出すことができます。因果分析は問題に焦点を当て、答えを見つけるためにさらに深く掘り下げます。将来分析を使用すると、製品マネージャーとコミュニケーションをとり、将来の製品計画に関するデータを交換できます。

4. 分析結果を伝える

分析結果を伝える前に、手元にある情報だけに基づいて判断を下さないように注意してください。手元にある証拠が実際の状況を十分に反映するのに十分でない場合、特に 1 つのデータ次元だけを見ている場合は、データ分析の結果に基づいて決定を下すときに間違いを犯しやすくなります。インタラクション デザイナーは、先を見越して、プロダクト マネージャーが尋ねる可能性のある質問を考慮し、それに答える必要があります。コミュニケーションを効率的かつ有意義なものにします。

5. 誤解を招く分析結果

データは誤解を招く可能性があります。最も有名な例はシンプソンのパラドックスです。アメリカの大学に法学部と経営学部という二つの学部が開校したとき、人々は性差別があると考えました。

法科大学院：（女性の入学率が高い）

ビジネススクール: (女性の入学率が高い)

大学のデータだけを見ると、女子の入学率は男子より高いですが、総合評価では女子の入学率は男子より低いです。

これを回避するには、ビジネスに基づいて関連関係に影響を与える可能性のあるいくつかの潜在的な要因を測定するために、適切にグループ化し、特定のグループの重みを調整する必要があります。

6. データがすべてではない

初期データはユーザーのニーズを探るために使用でき、中期データは製品機能をフィルタリングするために使用でき、後期データは製品の成功または失敗を反映するために使用できます。プロセス全体を通じて、データは製品マネージャーとインタラクション デザイナー間の証拠やコミュニケーション コンテンツとしても機能します。

しかし、データが万能ではないという事実を認識する必要があります。すべての問題を反映できるわけではありません。初期の分析では必ずしも革新的なブレークスルーや潜在的な需要点が見つかるとは限りませんが、その後の効果検証では非常に説得力のあるものになることがよくあります。客観的な姿勢でデータに注目し、さまざまな視点からデータを見て、製品マネージャーと効果的なコミュニケーションを維持する必要があります。

上記の原則に加えて、データ分析中に次のような状況も避ける必要があります。

1. プロジェクトは緊急であり、時間が足りない

データ分析の初期段階では、データの収集、データの整理、データの分析、レポートの要約など、実行すべき事項の計画を立てます。各コンテンツに必要な時間を見積もり、重要なリンクをマークし、時間を合理的に調整します。

2. 収集に重点を置いているが、分析が不十分

データ分析の焦点は、大規模なデータの収集ではなく、分析に置く必要があります。十分なデータ情報を入手したら、すぐに整理と分析のフェーズを開始する必要があります。データ収集に多くの時間を費やし、締め切りまでに分析する時間がほとんどない場合、最終的に提出するものは表面的な要約にしかなりません。深く分析されたデータレポートだけが本当に価値があります。

3. データの適時性に注意する

データは過去に実際に何が起こったか（ユーザーの好み、広告の効果など）を教えてくれます。しかし、時間が経つにつれて、データもそれに応じて変化します。データは時間に敏感です。あまりに昔のデータは現在の状況を反映していない可能性があり、設計上の決定に使用できません。データがリアルタイムであればあるほど、現在の問題に対してタイムリーな調整を行うために使用できるようになります。

最後に、データ関連の本をいくつかお勧めします。

1. 統計は嘘をつくことがある - ダレル・ハフ

2. マイケル・ミルトン著『初心者のためのデータ分析』

3. 「初心者はデータ分析ができないなんて誰が言った」 - 張文林、劉暁露、狄宋

4. 「ウェブサイト分析の実践: データを活用して意思決定を促し、ウェブサイトの価値を高める方法」 - Wang Yanping および Wu Shengfeng

元のタイトル: インタラクションデザイナー必修コース: データ分析の原則

キーワード: ウェブサイト運営、データ分析、インタラクティブデザイン