规范性:日常数据通报基本上成了数据分析部门的例行报告,定时向决策者提供。所以这种分析报告就形成了比较规范的结构形式。一般包括以下几个基本部分:反映计划执行的基本情况、分析完成或未完成的原因、总结计划执行中的成绩和经验,找出存在的问题、提出措施和建议。这种分析报告的标题也比较规范,一般变化不大,有时为了保持连续性,标题只变动一下时间,如《XX月XX日业务发展通报》。
时效性:由日常数据通报和性质和任务决定,它是时效性最强的一种分析报告。只有及时提供业务发展过程中的各种信息,才能帮助决策者掌握企业经验的主动权,否则将会丧失良机,贻误工作。对大多数公司而言,这些报告主要通过微软Office中的Word、Excel和PowerPoint系列软件来表现。
1、确定报告框架
先确定分析报告的主体架构,只有清晰的架构,才能规划好整个报告的主题,结构才能让阅读者一目了然。同时要找准论点、论据,这样能够体现出强大的逻辑性。
2、数据源的获取
数据源是数据分析的基础,很多分析报告在进行数据的挖掘收集时,缺乏科学依据性,逻辑性差,保证正确全面的数据源很重要。
3、数据处理
数据处理的目的:从大量的、杂乱无章的数据中抽取出对解决问题有价值、有意义的数据。将多余重复的数据筛选清除,将缺失数据补充完整,将错误数据纠正或删除。
4、数据分析
结论明确精简:结论要根据数据说话,力求结论做到严谨、专业。每个分析都有结论,而且结论—定要明确,分析结论不要太多要精,—个分析对应—个最重要的结论就好了,分析就是发现问题,只要发现重大的问题就达到目的了。
严谨的推导过程:分析结论—定要基于严谨的数据分析推理过程,不能有猜测性的结论,这是因为主观的东西会没有说服力。
有实际应用性:数据分析报告要客观公正,发现问题并提出解决方案。既然在了解产品并在了解的基础上做了深入的分析,才可能比别人都更清楚地发现了问题以及问题产生的原因,那么在这个基础之上根据自己的知识,做出的建议和结论,就能够让整个过程都十分的有意义。
5、可视化展示
分析数据的时候尽量要用数据说话,选用生动的图表等来展示报告的分析结果,才能够更加直观的展示结论。从而能得到一个更有说服力的结论。
了解整理数据来源或者采集数据;理解数据、处理数据;用工具Excel、数据库等对数据进行处理。
掌握数据整理、可视化和报表制作:数据整理,是将原始数据转换成方便实用的格式,Excel在协同工作上并不是一个好工具,报表FineReport比较推荐。项目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一类BI工具,有没有好好培训学习,这些便捷的工具都能淡化数据分析时一些重复性 *** 作,把精力更多留于分析。
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