Der Analytical Report

Um die Ergebnisse von Data Science kommunizieren zu können werden Analytical Reports erstellt. Nun, ein «Analytical Report» klingt nach einem eher trockenen, schwer verständlichen und inhaltlich vermutlich nicht nachvollziehbaren Dokument. Diesen Vorurteilen kann man aber gut entgegenwirken.

Definition der Zielgruppe

Jedes Dokument wird für eine bestimmte Zielgruppe erstellt. Ein Analytical Report stellt dabei keine Ausnahme dar. Einer Zielgruppe entsprechend müssen mindestens Wording und Umfang angepasst werden. Es kann aber gar nötig sein, individuellen Stories und Botschaften in einem Analytical Report im Vordergrund zu halten.

Bestandteile eines Analytical Reports

Klare Dokument-Struktur

Für jeden Dokumententyp gibt es verschiedene Empfehlungen für den sauberen und vollständigen Aufbau. Beim Analytical Report orientieren wir uns an folgender Struktur:

  1. Deckblatt
    Es klingt zu offensichtlich, wird aber allzu oft nur unzureichend umgesetzt. Ein Deckblatt sollte nebst dem Titel auch den Namen des Autors, dessen Zugehörigkeit/Firma, Kontaktdaten und das Publikationsdatum beinhalten
  2. Inhaltsverzeichnis
    Das Inhaltsverzeichnis stellt eine kleine Karte der folgenden Geschichte auf. Es soll die Hauptkapitel aufführen, damit sich der Leser ein erstes Bild des Reports machen kann.
  3. (Management-) Zusammenfassung
    Nichts ist wirkungsvoller, als den Kern der Argumente in wenigen Absätzen zu erläutern. Der Leser kann schnell entscheiden, ob es sich das Lesen des kompletten Reports lohnt.
  4. Einführung
    Das Einführungskapitel dient dazu die Ausgangslage zu erläutern und die damit verbundenen Probleme aufzuzeigen. Auch die Fragestellungen werden erläutert, welche der Report zu beantworten versucht.
  5. Methodik
    Von welchen Quellen wurden die Daten angezogen? Oder mussten durch Umfragen und Forschung gar eigene Daten gesammelt werden? Wie wurden diese Daten erhoben (Forschungsprozess). Dieses Kapitel beantwortet nicht nur diese Themen, sondern zeigt auch auf, wie die Daten verarbeitet wurden: Prozesse, Werkzeuge und Bewertungen.
  6. Resultate
    Der vielleicht spannendste Teil: Die Präsentation der Erkenntnisse. Mit ein paar einfachen Grundlagen-Erklärungen wird zuerst die Basis vermittelt. Das sind einfache Aufbereitungen einzelner Features (Spaltenwerte), die wichtig für die darauf folgenden statistischen Aussagen sind. Dem Detailgrad ist besondere Beachtung zu schenken: Je nach Zielgruppe bringen statistische Details wenig, dafür aber illustrative Grafiken, welche die Resultate zusammenzufassen.
  7. Diskussion
    Wenn die Resultate die zuvor definierten Fragestellungen nicht schon eindeutig zu beantworten vermochten, dient dieses Kapitel dazu, die Hauptargumente und Thesen daraus hervor zu heben. Damit soll auch Raum für Fragestellungen und Diskussionen geschaffen werden. Bei den Resultaten sind reine Fakten aufgeführt. Hier aber folgt die Interpretation daraus.
  8. Zusammenfassung
    Eine kurze Zusammenfassung der gefundenen Erkenntnisse und ein Ausblick auf möglicherweise weiterführende Analysen soll als Abschluss dienen.
  9. Referenzen und Anhänge
    Jegliche Quellenangaben, Referenzen und allfällige Anhänge finden wie üblich ganz am Schluss eines Dokuments ihren Platz.

Damit hat der Analytical Report nun eine klare Struktur und die Terminologie und Botschaften sind auf die Zielgruppe abgestimmt. Jede Zielgruppe kann damit ein verständliches, gut strukturiertes und nachvollziehbares Dokument erhalten, welche die Ergebnisse von Data-Science dokumentiert.

Beispiel eines Analytical Reports

Zur besseren Veranschaulichung haben wir ein Beispiel eines Analytical Reports unserer Website bereitgestellt. Der analytical report of the earthquake in Nepal behandelt das Schadensausmass auf die Gebäude im Kontext der dazu verwendeten Materialien.

analytical report of the earthquake in Nepal

Dieser Report wurde mittels PowerPoint umgesetzt und wurde anhand der oben aufgeführten Punkte erstellt. Da dieser Report für ein allgemeines Publikum und keine Bau-Ingenieure gedacht ist, haben wir selektive Punkte bewusst weggelassen oder vereinfacht.