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如何写数据分析报告,如何写好数据分析报告

2020-10-20 07:07阅读(61)

UiBot有款机器人,能够自动生成分析报告。就在UiBot Store上就能找到。这款软件,能批量抓取数据然后分析,摘录,生成报告。 如何写好数据分析报告

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UiBot有款机器人,能够自动生成分析报告。就在UiBot Store上就能找到。这款软件,能批量抓取数据然后分析,摘录,生成报告。

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下面是更多关于如何写数据分析报告的问答

如何写好数据分析报告?

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内容来自用户:罗颖

如何析报告

  如何做好一份数据报告  现有数据分析报告当中存些问题,我们对现有的数据分析报告当中的问题进行分析,来找到如何做出更高质量的数据分析报告。  一、基础数据的采集缺乏科学依据  基础数据的采集对于整个数据分析报告具有非常重要的意义,基础数据采集的科学性决定了这个数据分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时,建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说,当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析,一个项目刚形成,从无到有的时候,基础数据一般采用一手的数据,因为它没有历史的轨迹来遵循,所以用一手数据资料来进行分析。一手数据的采集方法比如:问卷调查、观察、抽样技术等等,来对一手数据进行分析。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等,数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据,以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的数据分析报告来看,很多基础的数据就是简单的摆在那里,没有数据,数据提示,没有对基础数据严谨的分析。

如何写好数据分析报告

那要从多个角度去分析数据

如何写好数据分析报告

如何写好数据分析报告

我认为一份好的分析报告,有以下一些要点:

首先,要有一的框架,跟盖房子一样,好的分析肯定是有基础有层次,有基础坚实,并且层次明了才能让阅读者一目了然,架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂,这样才让人有读下去的欲望;

第二,每个分析都有结论,而且结论一定要明确,如果没有明确的结论那分析就不叫分析了,也失去了他本身的意义,因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的,所以千万不要忘本舍果;

第三,分析结论不要太多要精,如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了,很多时候分析就是发现问题,如果一个一个分析能发现一个重大问题,就达到目的 了,不要事事求多,宁要仙桃一口,不要烂杏一筐,精简的结论也容易让阅者接受,减少重要阅者(通常是事务繁多的领导,没有太多时间看那么多)的阅读心理门 槛,如果别人看到问题太多,结论太繁,不读下去,一百个结论也等于0;

第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程,不要有猜测性的结论,太主观的东西会没有说服力,如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了;

第五,好的分析要有很强的可读性,这里是指易读度,每个人都有自己的阅读习惯和思维方式,写东西你总会按照自己的思维逻辑来写,你自己觉得很明白,那是因 为整个分析过程是你做的,别人不一定如此了解,要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读,所以要考虑你的分析阅读者是谁?他们最关心什么?你必须站 在读者的角度去写分析邮件;

第六,数据分析报告尽量图表化,这其实是第四点的补充,用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论,当然,图表也不要太多,过多的图表一样会让人无所适从;

第七、好的分析报告一定要有逻辑性,通常要遵照:1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题,这样一个流程,逻辑性强的分析报告也容易让人接受;

第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的,做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的,如果你连分析的对象基本特性都不了解,分析出来的结论肯定是空中楼阁了,无根之木如何叫人信服?!

第九、好的分析一定要基于可靠的数据源,其实很多时候收集数据会占据更多的时间,包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员 提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台,最后才在收集的正确数据基础上做分析,既然一切都是为了找到正确的结论,那么就要保证收集到的数据的正确性, 否则一切都将变成为了误导别人的努力;

第十、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案,你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析,那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚 第发现了问题及问题产生的原因,那么在这个基础之上基于你的知识和了解,做出的建议和结论想必也会更有意义,而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题 的人,请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的;

十一、不要害怕或回避“不良结论”,分析就是为了发现问题,并为解决问题提供决策依据的,发现产品问题也是你的价值所在,相信你的老板请你来,不是光让你 来唱赞歌的,他要的也不是一个粉饰太平的工具,发现产品问题,在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了;

十二、不要创造太多难懂的名词,如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词,那么你写出来的价值又在哪里呢,还不如你直接过去说算了,当然如果无可避免地要写一些名词,最好要有让人易懂的“名词解释”;

十三、最后,要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人,包括那些为你上报或提取数据的人,那些为产品作出支 持和帮助的人(如果分析的是你自己负责的产品),肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助,而且我想你也不是只做一锤子买卖,懂得感谢和分享成果 的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。 本回答被网友采纳

怎么写好一份数据分析报告

        写好一份数据分析就需要数据分析师需要进行思考:

(1)数据分析的需求方是谁,是公司的领导层还是销售,还是市场团队或者产品团队。

(2)企业有什么样的资源,企业有什么样的数据,如何将需求方与数据本身的价值进行串联,这是一个非值得思考的方向。

1.最常见的数据分析案例

        在企业中同样一份数据报告的需求方有很多,但肯定不是全部的人都需要。作为数据团队,如何将有效的数据传递给最需要的人,这样才能更大更好的发挥数据本身的价值。

2.数据分析师需要思考

        在一个企业中,对于各个部门员工的数据培训是不可少的,由于数据报告主要面向企业内部的员工,如何让员工具有一定的数据解读能力就显得非常必要。优酷土豆杜长嵘在数据分析与数据可视化技术聚会上说到:“数据团队按照周与月为单位,为内部员工做数据培训,长久下去数据团队在企业内的地位就会得到显著提升。”

企业知识管理同样是数据团队重要的工作之一,数据团队将每天分析完的数据转化为知识,让每一个需要的人都可以随时随地的得到想要的数据信息。也就不再需要让数据团队将已经存档完毕的数据从新拿出来。

3、数据分析师的十个重要技巧 

        这是很多人在进行数据解读时犯的错误,只是关注数据的相关性,从相关性解释数据的因果性。作为数据分析人员需要掌握以下十种重要的技巧:

第一:会用一款或以上的数据分析工具

第二:经常浏览数据统计的网站

第三:在数据分析前先进行调研 

第四:在分析数据的时候用户体验的角度出发的么并不是以公司利益为主。

第五:了解数据采集的方式以及数据内容和质量内容

第六:熟悉各种样式低量和定位的不同

第七:做一个饥渴的探索者

第八:在企业内部有效的沟通着

第九:街头智慧

第十:防御中带有进攻。

        在企业中,数据分析师的角色十分重要。没有数据指引的企业犹如没头苍蝇到处乱飞,相比之下,企业的决策层可以根据数据挖掘提供的相关报表完成企业战略发展的制定。对于数据分析师来说,如何将企业收集的杂乱数据进行分析处理,最终为其他部门提供一份清晰明朗的数据报告就显得格外重要。

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