爱刨根知识网

  1. 首页 > 经验知识 > >

怎么写好一份数据分析报告 统计分析报告范文

生活经验知识分享

统计分析报告范文（怎么写好一份数据分析报告）
1 我认为一个好的分析报告应该要的结构

#2所有的分析报告都有一个大前提 — 了解报告的受众
知道他们是谁 ， 喜欢什么样的风格 ， 怎样的叙事过程 ， 才好判断报告的载体和形态 。
是用excel ， 还是用word ， 或者PPT和key note ？
是喜欢鲜艳的对比色 ， 还是稳重的商务色 ？
是总分 ， 还是总分总 ， 还是总分分 ？
是喜欢开门见山 ， 还是喜欢先扬后抑 ?
是希望逻辑严整 ， 还是喜欢单点突破按照模块去拆解？
是喜欢专业的词汇 ， 还是通俗易懂的大白话？
根据受众的数据理解能力 ， 去判断用哪种图表进行呈现 ， 做合适的解读 。
——如何了解？
在日常对接的琐碎数据需求过程中 ， 带入以下几个层面的理解：
① 需求的业务方是谁 ， 他们为什么需要这些数据 ， 怎么用这些数据（看 or 读）；
② 通过周期性的需求对接 ， 在哪些业务团队内可以拥有话语权 ， 在哪些场景下可以拥有数据的驱动决策权；
③ 摸清一个企业的组织架构 ， 哪些高层会真正用数据 ， 看数据的习惯和偏好 。
#3 汇报的9大要素
1）背景
脱离了业务背景的分析过程 ， 很容易被质疑 ， 站不住脚 。
为什么要做这件事情？谁的需求？做完这个事情之后能干什么？资源分配如何？
2）目标
可以把目标拆解成为几个阶段 ， 本期的目的是什么 ， 之后的计划是什么 。
因为在实际业务过程中 ， 分析的过程往往是循循渐进的 ， 不可能一次性的就把一个问苏州论坛网题剖析的特别清楚 ， 分阶段分步骤的完成某一个事情 。
3）重要结论
按照写议论文的方式 ， 总分总 ， 是最常见的结构 ， 总的部分 ， 就是结论了 。通过哪些数据去抽象成为问题、异常、趋势 ， 站在业务侧的角度进行具象 ， 形成典型的案例 ， 凝练语言和话术 。
结论前置的好处 ， 是帮助读/看报告的人节省时间 ， 快速聚焦到结论事项上 。
如果本身的话语权足够大的话 ， 还能减少决策链路 ， 直接进行策略抉择 ， 少了很多环节 。
举个例子：通过对各省用户在客服部门的诉求信息分析 ， 发现湖南和吉林两省的用户体量大（x） ， 新用户的占比高（x%） ， 在平台入驻、协议签订、商品发布几个环节的问题量 ， 高于平台平均水准x% 。
原因：经过对数据的拆解 ， 在两省的培训材料少、知识库覆盖面比较低 ， 语料素材匹配度不高；
策略：建议培训部门加强对知识库、语料的建设 ， 并针对两省用户的问题 ， 制定相应的策略；
价值：通过对知识体系的完善 ， 能够减少客服人员在基础问题上的人力投入 ， 加快问题响应解决率 ， 从而提升用户的使用满意度 。
4） 问题vs论点vs论据
大部分情况下 ， 一般的数据分析苏州论坛网到这里就结束了 ， 因为是总分的关系 ， 只需要暴露问题 ， 至于问题的解决 ， 是依赖于其他的团队 ， 或者部门的领导去拍板 。
针对前面的结论 ， 对每一项分开进行阐述 ， 支撑起重要结论的论点分别是什么 ， 以及对应的论据 。
在这个环节过程里面 ， 所需要组织的内容就是一套标准的数据分析过程 ， 即：
数据采集-数据处理-数据统计-数据可视化-数据结果
需要强调的是 ， 在整个分析的过程里面 ， 最好能够提前明确好统计的核心指标和维度 。
看待问题的视角有很多 ， 所以需要提前定下来一个框架 ， 从主视角、第二视角去对指标进行剖析 。
分析的方法 ， 就不在报告层面上展开了 ， 会在另外一个部分里面体现 。
5）小结
熟悉业务多一点的分析师 ， 会看的更远一些 ， 从业务的视角尝试进行数据解读 ， 即根因分析 ， 先定义异常 ， 然后去解释异常 ， 再之后去阐述异常 。
针对重要结论中的其他次要结果进行归纳 。如果说重要结论是给老板看的 ， 那小结的部分是给中高层的管理者看的 ， 他们必须要明白数据的构成 ， 前后的逻辑关系 ， 以及数据之间的勾稽关系 。
值得说的一个点在于 ， 不管通过数据分析得出来的结果如何 ， 都会对应一套说辞 。如果数据呈现的结果是趋好的 ， 那为什么好 ， 在哪些层面上做的比较好 ， 为什么？
是因为产品做了一部分改动 ， 发了新的版本、优化了部分模块、改善了用户体验？还是因为运营做了一部分活动 ， 强化了用户的感知 。或者是因为市场环境发生了变化 ， 促使了用户不得不去使用 。
如果数据呈现的结果是不好的 ， 那为什么不好 ， 在哪些细节上可以体现出来 ， 为什么？
是因为产品做了一部分改动 ， 发了新的版本、模块改造、链路变化 。还是因为运营做了一部分活动 ， 但是活动的人群样本选错了 。或者是因为市场环境发生了变化 ， 用户的选择性更多了 。
6）策略
大部分情况下 ， 分析报告到小结部分就结束了 。到决策这个层 ， 本质上来说已经超出了普通分析师的职责 。因为策略本身 ， 应该是数据归属管理部门该去干的事情 ， 通过暴露出来的问题 ， 判断每个问题对问题的影响程度 ， 做不同的决策 ， 数据部门本身不具备决策权 。
资深一些的分析 ， 会根据自己对业务过程的理解 ， 拟定各种差异化的策略 ， 供业务团队去选择 ， 增加解决问题的可能性 ， 这个过程在企业里面的落地 ， 就是数据驱动业务的过程 。
针对分析过程中发现的问题 ， 能够制定且落地的手段和方法 。
策略的制定过程 ， 很大程度上是需要依赖于多团队协同的 ， 所以这时候就需要去搞人际关系 ， 寻找各个业务团队的切入点 ， 这样才能拉到更多的资源支持 。
人际关系的过程是一套腹黑管理学 ， 也不在报告本身这个层面体现 ， 后面会有单独的环节去介绍 。
7）需求和资源
不可否认 ， 这是绝大多数数据分析从业人员都会忽略的一个主体 。
花了大量的时间 ， 去做需求的沟通对接 ， 反复的拆解需求 ， 找准数据来源 ， 做繁琐的清洗和处理 ， 最后统计分析出核心的问题所在 ， 汇报完就结束了 。
这里只需要问几个问题：
① 如果要评论这份报告的意义 ， 谁可以给你做后盾；
② 如果要评价这份报告的影响 ， 哪些人可以来支撑它的合理性；
③ 如果要评估这份报告的价值 ， 它应该值多少钱 。
意义、影响、价值 ， 这三个层面分别对应了做这份报告的背景 ， 即谁是需求方 。
报告的协同部门 ， 即谁参与方 ， 无论是确定数据来源的部门 ， 还是核对数据口径的部门 ， 或者是参与数据解读的部门 ， 都是协同方 ， 应该事先去做好沟通确认的工作 ， 避免数据结果被质疑 。
做报告所花的人力、精力 ， 即从有想法开始、到策划框架、到数据采集、到报告发布 ， 一共投入了多少人日 ， 每个人一天大概多少钱 ， 总体成本 ， 就是这份报告的基础价值体现；再对数据的应用范围进行估值 ， 大致上就是报告的全部量化产出了 。
8）跟进计划表苏州论坛网
做完汇报 ， 常规来说 ， 分析的事情就告一段落了 ， 逐项的策略执行需要一段时间的沉淀 。主动一点的人会去关注事后action的部分 ， 谁在什么时间节点应该要交付什么内容 ， 通过数据监控进行业务反馈 。
做到这个部分 ， 才是真正的数据闭环 ， 虽然这个部分可能不是全权由自己负责 ， 但是必须关注整个过程中 ， 数据的流向 ， 所做的策略 ， 以及落地的方式 。
9）价值评估
最后一层就是价值评估 ， 前面说了报告本身的量化过程 ， 这个部分的主要点在于数据本身的价值、分析的影响层面、策略的适用范围、跨部门协同过程建设、虚线团队管理等几个方面 。
#4 写在最后
第一层【前言部分】1、背景 2、目标
第二层【分析内容】3、重要结论 4、问题vs论点vs论据 5、小结（合 ， 分层级 ， 为了使重要结论更清晰）
第三层【决策部分】6、策略
第四层【资源整合】7、需求和资源
第五层【数据管理】8、跟进计划表 9、价值评估
在报告主体之前 ， 最好能明确报告的业务适用范围 ， 内容中涉及到的指标 ， 数据采集的渠道 ， 抽取样本的时间 ， 作为说明页 ， 插入到内容之前 。
【怎么写好一份数据分析报告 统计分析报告范文】

    推荐阅读


    上一篇：朋友圈说说心情短句,绝对深入人心！

    下一篇：职称计算机考试综合练习及答案！ 职称计算机考试试题