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数据分析报告的框架

数据分析报告的框架

作者: Delia时之沙 | 来源:发表于2019-01-24 08:53 被阅读12次

作为数据分析师,会经常写数据分析报告,那完整的分析报告应该长什么样子呢?

本文参考借鉴了别人整理的模板,后续会在此基础上进行总结。

原文地址:http://www.woshipm.com/data-analysis/677567.html

精华摘抄如下:

1、关键要素

项目背景:简述项目相关背景,为什么做,目的是什么

项目进度:综述项目的整体进程,以及目前的情况

名词解释:关键性指标定义是什么,为什么这么定义

数据获取方法:如何取样,怎么获取到的数据,会有哪些问题

数据概览:重要指标的趋势,变化情况,重要拐点成因解释

数据拆分:根据需要拆分不同的维度,作为细节补充

结论汇总:汇总之前数据分析的主要结论,作为概览

后续改进:分析目前存在的问题,并给出解决改进防范

致谢

附件:详细数据

2、每部分详细内容

项目背景 & 项目进度

项目背景,需要简述项目相关背景,为什么做,目的是什么。项目进度,需要综述项目的整体进程,以及目前的情况。这两点其实没什么可说的,如果对象是项目成员,可以写简单一些,如果对象是对项目不了解的人,则需要多写 一些,但还是要尽量用最简单的话,跟别人讲明白。

名词解释 & 数据获取方法

名词解释:关键性指标定义是什么,为什么这么定义。这点是很多人忽略的,其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言,点击率可以是点击次数/浏览次数,也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重,也可能按天去重。如果没有清晰的解释,不同人理解不同,对整个数据的可读性就大打折扣。

数据获取方法:如何取样,怎么获取到的数据,会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾,要经过数据清洗剔除噪声,也需要部分假设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可,让对方对于置信度有一个估计。

数据概览 & 数据拆分

数据概览,需要有重要指标的趋势,变化情况,重要拐点成因解释。

数据拆分,需要根据需要拆分不同的维度,作为细节补充。

这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势,则使用图,如果需要对方知道具体数据,则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。需要注意的点是:核心指标要少而关键,拆分指标要有意义且详细。同时如果是PPT的话,每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。

结论汇总 & 后续改进

结论汇总,基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总,形成完整的结论。

后续改进,需要在数据分析的结论和问题的基础上,对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。

坚持写作之23/365.

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网友评论

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