一份靠谱的数据分析报告都有什么套路?

简介: 在这个人人都是数据分析师的时代,写好一份数据分析报告的重要性不言而喻。但一份靠谱的数据分析报告都有那些套路呢?  1、清晰的分析目标 这是结果导向的数据分析工作的出发点。只有明确分析目标,才能有一个良好的驱动过程。

在这个人人都是数据分析师的时代,写好一份数据分析报告的重要性不言而喻。但一份靠谱的数据分析报告都有那些套路呢?

image


1、清晰的分析目标

这是结果导向的数据分析工作的出发点。只有明确分析目标,才能有一个良好的驱动过程。无论是目标驱动还是分析过程驱动,你后续的数据分析工作和分析报告里所要呈现的全部内容事项都是紧紧围绕着这个目标主题而服务的。在开始数据分析之前明白要做什么很重要,如果你是主动要做一份数据分析报告,目的自然很清楚;但这样的主动性,在职场里并不多见,那么当你的上司请你制作一份数据分析报告的时候,就需要和他做一次开放而愉快的沟通。在沟通之前,请梳理好你的问题和疑问,沟通的目的最终也是为了明确分析的目标。同样在数据分析报告制作完毕以后,也需要检查这份报告有没有达到你的上司的预期。如果你更努力一点儿,做的更出彩一些,是否能超出他的预期给他一个大的惊喜呢?

2、简约的分析框架

和软件系统的架构思维是一致的,在开发动工之前,架构和框架要先行。一份贴切而简约的框架(或者称作提纲)就是数据分析报告的骨骼,它能够很好地阐释数据分析报告的“有形”。一份有形也有范儿的报告,不用聚焦到内容和结论,就足以让管理者心动和惊叹。如果你的分析框架有:数据基础、分析层次、架构够清晰、主次够分明。也一定会让上司一目了然,并且对你刮目相看。

3、精炼的分析知识和信息

这需要回顾你年少时,做数学证明题目的经历。首先没有结论,只有论证过程,你不会拿到满分。这是一个基本的常识和准则,但工作了又有太多人就把这样的知识交还给数学老师啦。其次,节省文字也是一种美德。要知道你不是在写小说、散文,不需要你演绎过程和情节。数据分析报告是一种严肃而没有情调的工作,在开始之前就需要你先收起,那颗追求文艺,追求文案优美的心。我想说的是,分析结论一定是要在分析结果上的提炼,把分析结果提炼成分析的知识和信息,这样传达给上司的东西才是有价值、有意义的。另外,分析知识和信息一定是在有数据支撑的基础之上进行提炼,不容忍有任何主观的臆断和“拍脑袋”的做法。所以,最后,在将分析结果精练为分析知识和信息后,你需要再次审视数据支撑和分析知识的匹配与吻合程度。如果你在报告里对某一观测值做了预测分析,就请也一并列出这个观测值的数据趋势;否则,就安静谦逊一点,不要没事在报告里瞎BB,这是一个数据分析师的基本素养,也是避免你的上司将数据分析报告仍在你脸上的前提。

4、严谨而简要的分析过程

你的分析过程或许比较艰难和凌乱,但这样的过程就千万拜托不要表现在你的分析报告里了。你使用了什么样的数据源,使用了什么样的分析工具、采用了什么样的数据分析方法等等这一切,只需要简明扼要、严谨而综述地说明分析过程得概要就好。因为常见而易用的数据分析过程和方法其实并没有太多,爱读书的人都会懂得。所以,你不用担心管理者看不懂,也没必要花太多时间和精力、浪费文字介绍你经历了什么样的鬼,使用了什么样高大上的数据分析方法。

5、 流畅的分析综述文案

我想,你的语文该不会真的是体育老师教的吧?数据分析报告里最忌讳的是,你以你自己的磕磕碰碰的思维逻辑,制作了一份同样拖泥带水、蜿蜒曲折的报告。分析过程因为是你做的,所以只有你能看得懂来龙去脉。除了你,管理者和其他人读起来都很累。那么你在撰写报告的时候有没有站在管理者的角度去思考,他会怎样阅读?所以,首先需要积极转变思路和视角,你需要站在管理者审阅的角度去制作一份数据分析报告(如果可以的话,你找出那份他曾经公开称赞过的某人制作的分析报告,在开始之前好好拜读它)。并且他只愿意花10多分钟的时间读完这份报告,并能清楚地获得你想要给他转达的分析知识和信息。所以,报告对数据的解读流畅性十分重要。通过什么样的数据分析过程和结论,来表达什么样的数据分析观点和知识。你的解读语句要能够很好地驾驭和覆盖住这一切。否则数据分析报告读起来依然会很累。

6、 可视化的分析结论

在商务智能领域,很流行一句话:让数据来自我解释或者让数据来说话。所以,你还在用文字来阐释数据分析报告的结果和结论吗?在这个大数据时代,有太多可视化的分析工具,优秀的数据分析师,从来不会停下学习的脚步,擅于用可视化图表、用更优良的数据分析编程语言来让分析过程和结果更具有竞争力。有大部分免费的PC版本分析工具可以使用。再者,退一步讲,若你精通SQL和EXCEL,其实也基本用不着其他可视化的分析工具。如果仅仅是制作一份精美的数据分析报告,给你EDW权限和EXCEL也足够用啦。因为数据分析的套路其实都蛮简单,难的是你不熟悉使用SQL、EXCEL技能也略懂一点点,又不愿意去学习新的数据分析编程语言……那你的核心竞争力体现在哪里?随便拉一个数据库开发人员,你的SQL写的有他的好?随便啦一个报表开发人员,你的可视化效果做的比他好?所以,如果你不懂的谦虚又不爱学习,趁早改行算了。这个行业里根本就不缺乏人才。我认为,作为数据分析师你的高度是要同时在数据库开发和报表开发人员之上;否则没有一点点拿得出手的软实力,你被取代的可能性就越高。因为,他们当中的任何一个人,凡是有点思路和想法,就会比做的比你好。

我其实想说的是,用图表代替大量堆砌的数字会有助于管理者和你的上司更形象更直观地看清楚运营的现状和问题以及你数据分析报告里所呈现的分析结论、知识或者信息。当然,凡事都需要有度,图表也不要太多,过多的图表一样会让人无所适从。需要注意的另外一点是,使用合理而贴切的图表进行数据可视化的阐释,该用折线图的时候就折线图,该用雷达图的时候就雷达图…如果这样的问题区分不清楚,你的可视化图标只能是画蛇添足而不是锦上添花。

7、 反应现状和问题,提出方案与建议

我认为这是很关键的一点,也是去考量一个数据分析师有没有潜力的最直接的方式。你在基础的数据之上做了深入的分析,那么这个过程就决定了你比别人都更清楚数据分析报告所呈现出来的现象和本质,以及他们的来龙去脉。你所要做的不仅仅是解读数据分析的结果,如果只做到这一步,我认为只能算是一名合格的数据分析师。优秀的数据分析师,通常都会在分析结果之上,进一步深入挖掘、探索和研究: 导致分析结果现状和问题的真正原因,并给出的分析知识和信息之上给出建议和解决方案。而且这是你的管理者或者上司常常都会期望看到的结果,因为他不仅仅希望你是那个发现问题的人,而且也期望你能够凭借你的经验和认识成为那个解决问题的人。

本文转自d1net(转载)

目录
相关文章
|
4月前
|
存储 数据挖掘 数据处理
DataFrame探索之旅:如何一眼洞察数据本质,提升你的数据分析能力?
【8月更文挑战第22天】本文通过电商用户订单数据的案例,展示了如何使用Python的pandas库查看DataFrame信息。首先导入数据并使用`head()`, `columns`, `shape`, `describe()`, 和 `dtypes` 方法来快速概览数据的基本特征。接着,通过对数据进行分组操作计算每位顾客的平均订单金额,以此展示初步数据分析的过程。掌握这些技能对于高效的数据分析至关重要。
45 2
|
7月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 算法
python数据分析——在面对各种问题时,因如何做分析的分类汇总
Python数据分析是指使用Python编程语言对数据进行收集、处理、分析和可视化的过程。Python是一种非常流行的编程语言,具有简单易学、代码可读性高、生态系统强大的特点,因此在数据科学领域得到广泛应用。
205 0
|
机器学习/深度学习 算法
量化交易分析:4000多只股票2015-2022年历史数据分享,供小伙伴们学习交流
量化交易分析:4000多只股票2015-2022年历史数据分享,供小伙伴们学习交流
量化交易分析:4000多只股票2015-2022年历史数据分享,供小伙伴们学习交流
|
SQL 数据采集 分布式计算
EMPS:个人做数据分析处理的4重境界
自从事数据科学行业以来,便每天在与各种数据处理打交道,当然这里的数据处理是多方面的:既有数据采集和读写,也有数据清洗与变换,当然还有数据分析和挖掘。从主用工具的角度来看,大体上经历了这4重境界:Excel->MySQL->Pandas->Spark,姑且就称之为EMPS吧。
218 0
EMPS:个人做数据分析处理的4重境界
|
数据采集 数据挖掘 大数据
一文看懂:行业分析怎么做?
在工作和面试中,很多小伙伴会遇到“对XX行业进行分析”的要求。一听“行业分析”四个字,好多人会觉得特别高大上,不知道该怎么做。今天给大家一个懒人攻略,小伙伴们可以快速上手哦。
288 0
一文看懂:行业分析怎么做?
|
SQL 人工智能 Oracle
做了三年数据分析,给你的几点建议
还有一个多月,我工作就满3年了。在职场上,3年是个坎,意味着从初级转到中高级,但前提是能力跟得上工作年限。 我第一份和第二份工作,是做的数据运营,现在这份工作,title是商业分析师。因为专业不是数学、计算机类的,所以相当于转行,但也是理工科,有编程基础,所以相对文科生来说会稍微轻松点,但转行之路并不轻松。 之前看到很多想转行的朋友,会问比如,女生适不适合做数据分析、文科生能不能做好数据分析、数据分析做什么的,这样的问题。 今天想写的,是三年来的一个总结,也写一下我是如何从一个连Excel都不会的菜鸟慢慢成长的经历。想必像BAT这样的大牛不会是我的读者,那我就自作主张的把读我这篇文章的朋
182 0
|
数据挖掘 搜索推荐
带你读《广告数据定量分析:如何成为一位厉害的广告优化师》之二:广告数据分析中的统计学原理
这是一部面向初级广告优化师、渠道运营人员的广告数据分析和效果优化的实战指南。数据分析功底的深浅,决定了广告优化师能力水平的高低。这本书一方面告诉读者成为一名厉害的广告优化师需要掌握的数据分析技能,以及如何快速掌握这些技能;一方面又为读者总结了SEM广告、信息流广告、应用商店广告数据的分析方法论和效果优化的方法,以及多广告推广渠道的统筹优化。书中提供大量真实数据案例,助你提升广告数据分析的理论深度和业务水平。
|
数据可视化 BI
技术人最不该忽视可视化数据分析!
阿里妹导读:在这个“人人都是数据分析师”的时代,阿里的同学几乎都在参与数据的采集、加工与消费。数据可视化作为连接“加工——消费”的重要一环,其质量至关重要。优秀的可视化能促成卓越洞见,糟糕的内容则让所有的努力失去意义。今天,阿里高级产品经理沉砂为我们详细介绍数据可视化工具以及如何选择有效图表。
8887 0
|
算法 数据挖掘
写好一份数据分析报告的13个要点
写一份好的数据分析报告很重要,因为分析报告的输出是整个分析过程的成果,是评定一个产品、一个运营事件的定性结论,更很可能是产品决策的参考依据。本文将写好一篇分析报告的要点总结如下。
2176 0