■すべてをまとめる
▼すべてをまとめる
▼プレゼンテーションのフレームワーク
事業タスクを理解する
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
測定指標を含める
※フレームワークの目的は、ビジネス上の課題に結びつく論理的なつながりを作り出すことです。
また、聞き手にデータに関するコンテキストを提供し、最も重要な情報に集中できるようにすることです。
▼プレゼンテーションにデータを盛り込む
データを提示する
初期仮説を立てる
（データで証明または反証しようとする理論のことです。
データに関するコンテキストを聞き手に伝える方法は、フレームワークの定義に関連するものです。）
マキャンドレスの法則
1. グラフィックの名前を明記する
2. 明らかに聞かれるであろう質問には、前もって答えておく
3. グラフィックのインサイトを説明する
4. そのインサイトをサポートするデータを引用する
5. なぜそれが重要なのかを聞き手に伝える
▼学習ログ：プレゼンテーションスライドを評価する
タイトル、サブタイトル、日付を含めているか
スライドを論理的な順番に並べているか
時系列でアジェンダを示しているか
スライドに記載するテキスト（文字）の量を制限し、聞き手がスライド上の各テキストを 5 秒以内に読み取れるようになっているか
事業タスクから始めているか、事業タスクに焦点を当て、事業タスクのコンテキストで情報をフレームワーク化できているか
初期仮説を立てているか
使用した事業指標を示しているか
ビジュアライゼーションを活用しているか
グラフィックにタイトルを記載しているか
グラフにタイトルを記載しているか
全般的な話から具体的な話になるように進めているか
スピーカーノートを使って、話の要点を押さえているか
まとめの内容を含んでいるか
▼ブリタニー：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
▼プレゼンテーションを段階的に評価する
・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 ・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▼コナー：乱雑なデータプレゼンテーションの例
▼コナー：優れたデータプレゼンテーションの例
▼成功するプレゼンテーションの秘訣
データを分析すること
分析結果をプレゼンテーションすること
▼ガイド：データ分析結果をプレゼンテーションする
▼学習ログ：プレゼンテーションを評価する
・プレゼンテーションを評価するためのチェックリストは以下の通りです。
注意を引くようなオープニングでしたか？
大まかなアイデアから話し始めて、その後具体的な内容を話せていましたか？
短い文章で簡潔に話せていましたか？
データビジュアライゼーションを表示した後、5 秒間待機しましたか？
特定のポイントで意図的に間合いを取っていましたか？
声の高さを一定に保っていましたか？
目的を持って立ち止まったり、動いたりしていましたか？
良い姿勢を保っていましたか？
話しながら聞き手（カメラ）を見ていましたか？
伝えたいことは明確でしたか？
最後にその分析結果がなぜ重要なのかを説明しましたか？・スライドも同じように振り返ってみましょう。
タイトルとサブタイトルはこれから発表する内容を適切に説明するものでしたか？
プレゼンテーションの日付、またはスライドショーの最終更新日を記載していましたか？
聞き手が読みやすいフォントサイズになっていましたか？
どのような測定指標を使用したかを提示しましたか？
効果的なビジュアライゼーション（グラフやチャートなど）を盛り込んでいましたか？▼プロフェッショナルなプレゼンテーション
▼プレゼンテーションの振り返り
▼質問を想定する
同僚に意見を求める
思い込みをゼロにする
（例：ステークホルダーがGDPの意味を知っているとは限らない）
回答集を準備する
データの制約を考える
▼Q&A（質疑応答）に向けて準備する
・プレゼンテーションの前に確認したいこと
質問を組み立て、準備する
上司や他のアナリスト、または会社やチームの親しい人たちとプレゼンテー ションについて話し合う
マネージャーや他のアナリストに、過去にどんな種類の質問が聞き手からされたかを聞いてみる
スライドや分析資料に対するコメント、フィードバック、質問を求める
遅くともプレゼンの 24 時間前には、難しい質問や 曖昧な箇所についてブレインストーミングを行い、不測の事態に備える
プレゼンテーションの練習をして、足りない情報を補ったり、緊張を和らげたりする・プレゼンテーションの間に意識したいこと
発見したことに対して、効果的かつ正確に説明できるように準備しておく
想定される質問に対応する
一つの質問でプレゼンテーションが脱線しないよう、対面でのフォローアップを提案する
質問に答えるために、補足のビジュアライゼーションやコンテンツを付録または参考資料として追記する▼異論や反論に対処する
データ分析についての異論
分析についての異論
調査結果についての異論
▼Q&A（質疑応答）のベストプラクティス
プレゼン資料の最後にアペンデックスをつける
回答は短く簡潔に。
同僚にインサイトを持っている人がいたら参考にする
▼フィードバックを求める
▼コナー：データ翻訳のエキスパートになるために
大切なのは目的を明確化すること
プレゼンは簡潔に。
プレゼンテーションに論理的な流れがあること。
視覚的に効果のあるプレゼンにすること
いかに理解しやすいか。
▼ウィークリーチャレンジ4
3回やって、78.13%で不合格でしたー。
24時間立たないとチャレンジできない。
2日目のチャレンジ、3回目で100%で合格でしたー。
復習しないとだめだなぁ
▼コースチャレンジ
3回目のチャレンジで96.67%で合格、
またギリギリ。
次は11月11日から。
コメント