网友提问:
如何写好一份数据分析报告?
优质回答:
一份完整的数据分析报告,通常包括 7 个模块,但这些模块并非一成不变,不同的领导、不同的客户、不同的数据,都有可能会影响到数据分析报告最终呈现出来的结果,不同模块所花费的时间和精力也不一样。
根据数据分析报告的情景,有些模块是可以省略的,比如说,附录并不是必须的。
下面我们逐一介绍数据分析报告的 7 个模块。
1. 标题封面
一个好的标题,能让读者在看到报告的一瞬间就产生阅读的欲望,也能让读者迅速理解报告的主旨。
标题一般要符合 SPA 原则:
(1)简单明确 Simple
(2)利益相关 Profit
(3)准确客观 Accurate
有时候,可以在标题中加入部分关键性的结论词语,以增加吸引力。
比如说,春节期间内推奖励翻番。
但是,强烈建议大家不要做「标题党」,如果文不对题,那么就是在浪费读者的时间,次数多了以后,你将会失去读者的信任。
在数据分析报告的标题封面页,可以注明报告的制作者、所在单位或部门、完成日期等信息。
2. 目录导航
目录主要是将报告的各模块呈现给读者,方便读者快速了解和查找报告的内容,起到一种导航的作用,让读者在看报告的过程中不迷路。
当报告的篇幅比较长时,可以对目录进行细分。
比如说,按照 4P 和 4R 营销理论,我们可以把分析正文细分为 8 个部分:
相应的目录导航如下:
一、背景说明
二、思路方法
三、结论建议
四、分析正文
1、产品分析
2、价格分析
3、渠道分析
4、促销分析
5、顾客关联
6、市场反应
7、关系营销
8、利益回报
五、附录
3. 背景说明
背景说明页,一般用于阐述项目需求、分析目的、市场情况、前提假设、概念定义、适用范围、数据来源等,以便让读者知道项目的前因后果,了解分析报告的严谨性和数据来源的可靠性。
为了让背景说明更具有吸引力,可以采用讲故事的 SCQA 模式:
(1)描述情景 Situation
(2)引发冲突 Complication
(3)提出问题 Question
(4)给予解答 Answer
比如说,去年销售额增长 20%,然而,利润却下降了 5%,如何提高利润率?请看下面的结论建议。
4. 思路方法
思路方法页,是为了便于读者理解报告的逻辑线索,可以包括分析的理论和框架、研究方法、算法模型等等。
比如说,在「腾讯00后研究报告中」,包含社会化理论、研究分析框架和研究方法等:
5. 结论建议
结论建议页,经常放在分析正文的前面,尤其是当报告给高层领导看时,因为这样可以大幅度节省高层领导的时间,毕竟,高层领导的时间是最宝贵的资源。
如果你能更加快速地传递有效的信息,那么就是在创造价值。
数据分析报告的价值,在于给决策者提供参考和依据,而决策者需要的不仅仅是找出问题,更重要的是解决问题。
所以,结论建议一定要简明扼要、抓住重点,得出的结论一定要严谨慎重、有理有据,给出的建议一定要合情合理、能落地执行,应该注意 3 个要点:
(1)搞清楚要建议的对象;
(2)符合业务的实际情况;
(3)不要回避不好的结论。
6. 分析正文
分析正文通常是数据分析报告中篇幅最长的模块,包括用来支持结论建议的论据和论证,一般符合金字塔原理,采用「总 – 分 – (总)」的结构。
在《结构化写作》这本书中,介绍了构建金字塔结构的 4 个原则:
(1)论:结论先行,强调的是一次表达一定要有清晰明确的结论,一次表达只支持一个核心观点或中心思想,并且要放在开头的位置;
(2)证:以上统下,强调上下层级之间的论证关系,上一层结论是对下一层信息的概括和总结,下一层信息则是对上一层结论的解释和说明;
(3)类:归类分组,强调分类的重要性,把具有相似性或相互关联的信息要按照一定的标准进行分类,归为同一个逻辑范畴;
(4)比:逻辑递进,强调同一层次、同一组信息之间要进行比较,同一逻辑范畴的信息必须按照一定的逻辑顺序进行排列。
7. 附录封底
附录中可以包含关键代码、元数据、参考文献等,以便让分析过程更加透明化,保证分析结果的可追溯性。
封底页还可以展示版权等信息,也可以配上一张美观的图片,写一些感谢之类的话。
根据需要,这部分内容也可以省略。
小结
本篇总结了数据分析报告的 7 个模块,分别是标题封面、目录导航、背景说明、思路方法、结论建议、分析正文和附录封底,根据业务的实际情况,其中有些模块是可选的。
数据分析报告的好坏,能够反映出数据分析师水平的高低。无论分析方法多么先进,如果不能将分析结果有效地组织和展现出来,就无法体现数据分析的价值。
因此,每一个数据分析师都应该高度重视数据分析报告。在实际工作中,可以结合业务的实际情况,学习优秀的数据分析报告,并且学以致用,多加锻炼,从而不断提升制作数据分析报告的能力,做出更多更好地数据分析报告。
文章作者:林骥
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其实没有什么数据分析报告,我接下来要讲的,就是写好每一次报告,让老板拍手叫好的秘诀。
先来看看什么是好的数据分析报告?
既然是分析,一定是结果,也必须有结论,有观点。
但很可惜的是,很多人往往做的是:数据报告。最重要的特征是,一堆表格,一堆图的堆砌,恨不得把相关的内容都放上去,就怕PPT页数不够似的。
不说什么长篇大论的文字了,就说一些注意点吧:
数据分析报告的内容模板:
报告架构:
利用工具做数据分析报告:
其实,很多人都觉得excel/ppt是可以做报告的,再不济还有python,其实对于普通人来说,BI工具才是最好的选择,我们的分析目的是什么?就是把这个过程和结论说清楚,越简单越好。
工具的话,FineBI可以用,是一个分析利器,内置图表和操作方式都是很不错的。
如果对数据分析工具有兴趣,私信我回复“BI”就可以有工具了。
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要写数据分析报告,首先要找数据。一般可以在国家跟各地市统计部门,一些行业组织和协会找统计数据,比如CNNIC,CDAC,还有行业分析机构和公司,比如移动互联网的艾媒咨询,投资的清科。
中国信通院:http://www.miit.gov.cn
CNNIC:http://www.cnnic.net.cn/
艾媒:http://report.iimedia.cn/reportList.jsp
World Bank Open Data :World Bank Open Data
Kaggle datasets:Datasets | Kaggle
有了数据以后,分析的思路可以先看一些咨询机构相关行业的数据报告作为参考,比如国家统计局、行业协会、咨询机构(如麦肯锡、尼尔森、德勤、艾媒等)。
一般来说,都会从行业背景、市场概况、优秀案例分析、用户调研、未来趋势这些角度去分析等等。报告深度就看你自己的分析水平和洞察力了。
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写好报告的技巧先不细说,什么是一份好的数据分析报告是要明确的
首先,好的数据报告一定是有观点的报告,而不是一份平铺直叙的数据流水账。数据分析师通过报告是要阐述,分析,解构甚至是回答业务的问题,而不是用一堆数据堆砌出来一些现象。
其次,好的数据报告页数不能多,甚至有极端的要求是不管什么报告都必须十页之内。这就要求数据分析师能够精炼自己的观点,每一页都能把观点、论据和相互之间的关联讲清楚。
另外,好的数据报告是要能用业务语言把数据和问题、答案讲出来,从而能够顺利的跟业务同事达成共识,从而起到推进业务或是项目的作用。
一份好的数据报告不是为了数据而数据,数据只是为了讲清楚观点和结论的工具和依仗,并不是唯一。
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写好数据分析报告,首先要清楚数据分析报告的目的,防止跑偏。其次是要进行数据收集和整理,将无用的数据剔除,将需要的数据整理,按照不同的类别,进行汇总。第三是进行数据分析,可以采用一些数据分析的工具,简单的数据分析可以用表格、柱状图、饼图等,专业性强的就要用专用数据分析软件了。最后就是撰写分析报告了,可以按照前期数据收集情况、数据分析的目的、数据分析采用的工具、数据分析结论,可能存在的风险等,撰写详细的报告了。
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