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数据分析报告范文_数据分析报告范文大全

tamoadmin 2024-09-15 人已围观

简介1.数据分析报告怎样写2.怎么写好一份数据分析报告3.数据分析项目报告怎么写?4.一份难得的数据库市场分析报告5.数据密集型案例分析怎么写6.数据分析报告怎么写 数据分析报告写法介绍7.分析报告格式范文是什么?8.如何写好一份数据分析报告?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。

1.数据分析报告怎样写

2.怎么写好一份数据分析报告

3.数据分析项目报告怎么写?

4.一份难得的数据库市场分析报告

5.数据密集型案例分析怎么写

6.数据分析报告怎么写 数据分析报告写法介绍

7.分析报告格式范文是什么?

8.如何写好一份数据分析报告?

数据分析报告范文_数据分析报告范文大全

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。

数据分析报告怎样写

1、分析框架=剥洋葱+拆分

作为一个分析师,报告是重要的输出,就好比我们是产品经理的话,那这份分析报告就是你的产品,所以无论是从广度和深度来讲,你都要体现出你的思维来,这样广深结合,才能赢得别人认可和信任。

2、每页核心指标展示的逻辑?公式思维

当我们做好数据分析后,如何在一页PPT展示自己的分析变的更加重要,许多分析师在这块不知所措,有时候是用户趋势图,有时候又是行业规模图,其实背后的分析逻辑可能很清晰,但你所展示的方式和布局老让别人觉得还是思路混乱。

一页PPT要描述一个核心,而这个核心验证的数据分析过程,最好的方式就是公式思维,这样你呈现出来的指标才能和此页的主题相呼相应,即使有人现场挑战你,你也会对答如流。

3、指标对比的合理性?业务思维

常看到一些报告,无论什么产品、什么业务,都是几大指标,注册用户数、活跃用户数、首次购、重复购,复购率、客单价等等,可笑的不是指标本身,而是拿业务不同的2个指标来对比,说自己多优秀!

关于如何撰写一份优秀的数据分析报告的内容,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。

怎么写好一份数据分析报告

数据分析报告的写法:明确分析目的、拆解指标发现问题、给出结论、结合业务,给出建议和方案、撰写分析报告。

一、明确分析目的

在做任何事情之前,先想清楚做这件事的目的是什么。写数据分析报告也是,如果一开始就没有明确清楚目的,盲目开始分析,最后的结果很可能就是,分析了半天却离目标越来越远。所以搞明白研究这个事情的目的,是开始数据分析的第一步。

二、拆解指标发现问题

在明确清楚我们的分析目的后,就要针对我们的分析目标进行指标拆解,通过拆解指标去发现问题。拆解流程:明确分析目标;确定问题;拆解问题;拆解指标&拓展纬度布局。

三、给出结论

我们给出的结论需要和分析目的紧密相连,比如:目的是了解业务的现状,那结论可以是:该业务有问题x关键指标,每个指标的数值是xxx,有什么样的异常。

四、结合业务,给出建议和方案

如果数据不能驱动业务成长,那它毫无用处。下了结论以后,再结合对业务的理解,就可以就分析结果提出建议,甚至给出方案。

五、撰写分析报告

分析报告架构要清晰,参考经典的金字塔结构,结论先行,先重要后次要。以上统下的顺序也符合数据分析过程中拆解指标的顺序,更容易帮助读者理解你的分析思路。

数据分析项目报告怎么写?

每到周五,估计都会有很多童鞋为本周的周报发愁不已!今天就结合几个真实案例来教大家如何玩转数据分析报告。不过,场景的主角名字都做了简单的处理!

从此,每周五小B就什么事情都干不了,只有一件事情:分析数据,内心好崩溃啊!!!

别怕,您的好友草莓老师已上线,小草莓来支招。不就是数据报告嘛,so easy!  

1、首先,小B首次花点时间将需要分析的数据导入到BDP,并且制作不同的仪表盘(即不同的数据报告,只是叫法不同嘛),通过各种可视化图表让数据结果一目了然,比如这样的~

肯定需要对数据图表进行一些解释说明嘛,点击仪表盘右上方的”图文混排“,插入”文本“即可进行文字描述,比如这样的~

2、这不是还得花1天的时间进行数据分析嘛?别急,“神功能”来啦,快屏住呼吸,它,它,它就是“替换/追加”功能,在工作表页面的右上方哦~

因为小B每周要分析的数据指标都是一致的,所以小B每周只需要追加本周数据,然后在仪表盘右上方全局筛选一下本周,数据报告即可瞬间呈现本周最新数据,整个操作过程最多不超过1分钟,哪里需要1天呢,周五完全可以做很多其他的事情咯,从此可告别重复劳动啦!  

当然,要是觉得追加数据都麻烦,那小草莓建议直接将后台数据库接入到BDP,只要数据库数据更新,在BDP上的数据报告结果也就更新了,是不是炒鸡快啊!放心,BDP是一个云端数据平台,接触不到用户的数据,所以大胆接入数据库吧,这样分析效率能大幅提高呢!

3、分享报告:最后只需轻轻点击仪表盘右上角的“分享”—“我要分享”,领导就能立马查看你的数据报告。如数据有改动,分享的数据结果可以实时同步,超赞!针对这个场景小草莓讲的比较详细,因为数据报告是很多人在职场中都会遇到的需求,比如销售人员、市场营销人员、财务人员、招聘人员等。岗位虽不同,但思路都类似,希望上述内容能帮到你和身边的小伙伴!

小D在公司专门负责微信运营,平时除了写文章、策划互动活动等工作,当然数据反馈少不了,而且领导要求分别保存每周微信公众号的数据,一年下来手里有一堆的表格,零零散散,一不小心就丢了,好忧桑啊!

小草莓来支招:在BDP,若需更新本周新数据,可“追加”或者“接入数据库”,具体操作见场景1;为了一一保存每周数据,小D可复制上周的数据仪表盘,在新的仪表盘全局筛选下每周的时间段,仪表盘分别以不同时间段命名,这样数据都能在一个地方保存啦,麻麻再也不用担心我啦~

小P在公司专门给不同的客户制作不同的数据分析报告,有人力、财务、游戏、购、活动、调研、电商、招生、服装零售、市场活动等各个方面,需求简直五花八门,每周客户还要实时的数据结果,偶尔客户还嫌弃报告的可视化效果不好,天呐~

小草莓来支招:不管是哪个数据报告,都离不开数据分析,小P每次都在BDP上做好,分别命名成不同的文件夹名称,以便于保存管理。BDP做出来的可视化那时相当好啊,受到客户的一致好评啊!做好的可视化报告可以一键分享给客户,每周一更新数据,客户就能看到实时同步的结果,再也不用每周发邮件打扰客户啦,而且工作效率大大提高了~  

一起感受下BDP的可视化效果。你想要什么样的可视化效果,都可以寄已通过拖拽制作!

立即登录BDP,1分钟制作你的专属数据分析报告,简答又高效!

一份难得的数据库市场分析报告

进度性:由于日常数据通报主要反映的执行情况,因此必须把执行的进度与时间的进展结合起来分析,观察比较两者是否一致,从而判断完成的好坏。为此,需要进行一些必要的计算,通过一些绝对数和相对数据指标来突出进度。

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:反映执行的基本情况、分析完成或未完成的原因、总结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。

数据密集型案例分析怎么写

目录

- 数据库分类维度:关系型/非关系型、交易型/分析型

- NoSQL数据库的进一步分类

- OLTP市场规模:关系型数据库仍占营收大头

- 数据库市场份额:云服务和新兴厂商主导NoSQL

- 开源数据库 vs. 商业数据库

- 数据库三大阵营:传统厂商和云服务提供商

最近由于时间原因我写东西少了,在公众号上也转载过几篇搞数据库朋友的大作。按说我算是外行,没资格在这个领域品头论足,而当我看到下面这份报告时立即产生了学习的兴趣,同时也想就能看懂的部分写点心得体会分享给大家。

可能本文比较适合普及性阅读,让数据库领域资深的朋友见笑了:)

数据库分类维度:关系型/非关系型、交易型/分析型

首先是分类维度,上图中的纵轴分类为Relational Database(关系型数据库,RDBMS)和Nonrelational Database (非关系型数据库,NoSQL),横轴的分类为Operational(交易型,即OLTP)和Analytical(分析型,即OLAP)。

按照习惯我们先看关系型数据库,左上角的交易型类别中包括大家熟悉的商业数据库Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix,也包括开源领域流行的MySQL(MariaDB是它的一个分支)、PostgreSQL,还有云上面比较常见的SQL Azure和Amazon Aurora等。

比较有意思的是,SAP HANA正好位于交易型和分析型的中间分界处,不要忘了SAP还收购了Sybase,尽管后者今天不够风光了,而早年微软的SQL Server都是来源于Sybase。Sybase的ASE数据库和分析型Sybase IQ还是存在的。

右上角的分析型产品中包括几款知名的列式数据仓库Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza(已宣布停止支持),来自互联网巨头的Google Big Query和Amazon RedShift。至于Oracle Exadata一体机,它上面运行的也是Oracle数据库,其最初设计用途是OLAP,而在后来发展中也可以良好兼顾OLTP,算是一个跨界产品吧。

再来看非关系型数据库,左下角的交易型产品中,有几个我看着熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等;右下角的分析型产品包括著名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks(这2家已并购),Bigtable(来自Google,Hadoop中的HBase是它的开源实现)、Elasticsearch等。

显然非关系型数据库的分类要更加复杂,产品在应用中的差异化也比传统关系型数据库更大。Willian Blair很负责任地对它们给出了进一步的分类。

NoSQL数据库的进一步分类

上面这个图表应该说很清晰了。非关系型数据库可以分为Document-based Store(基于文档的存储)、Key-Value Store(键值存储)、Graph-based(图数据库)、Time Series(时序数据库),以及Wide Cloumn-based Store(宽列式存储)。

我们再来看下每个细分类别中的产品:

文档存储 :MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等

Key-Value存储 :Redis Labs、Oracle Berkeley DB、Amazon DynamoDB、Aerospike等

图数据库 :Neo4j等

时序数据库 :InfluxDB等

WideCloumn :DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等

多模型数据库 :支持上面不只一种类别特性的NoSQL,比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。

OLTP市场规模:关系型数据库仍占营收大头

上面这个基于IDC数据的交易型数据库市场份额共有3个分类,其中深蓝色部分的关系型数据库(RDBMS,在这里不统计数据挖掘/分析型数据库)占据80%以上的市场。

Dynamic Database(DDMS,动态数据库管理系统,同样不统计Hadoop)就是我们前面聊的非关系型数据库。这部分市场显得小(但发展势头看好),我觉得与互联网等大公司多用开源+自研,而不买商业产品有关。

而遵循IDC的统计分类,在上图灰色部分的“非关系型数据库市场”其实另有定义,参见下面这段文字:

数据库市场份额:云服务和新兴厂商主导NoSQL

请注意,这里的关系型数据库统计又包含了分析型产品。Oracle营收份额42%仍居第一,随后排名依次为微软、IBM、SAP和Teradata。

代表非关系型数据库的DDMS分类中(这里同样加入Hadoop等),云服务和新兴厂商成为了主导,微软应该是因为云SQL Server的基础而小幅领先于AWS,这2家一共占据超过50%的市场,接下来的排名是Google、Cloudera和Hortonworks(二者加起来13%)。

上面是IDC传统分类中的“非关系型数据库”,在这里IBM和CA等应该主要是针对大型机的产品,InterSystems有一款在国内医疗HIS系统中应用的Caché数据库(以前也是运行在Power小机上比较多)。我就知道这些,余下的就不瞎写了。

开源数据库 vs. 商业数据库

按照流行度来看,开源数据库从2013年到现在一直呈现增长,已经快要追上商业数据库了。

商业产品在关系型数据库的占比仍然高达60.5%,而上表中从这列往左的分类都是开源占优:

Wide Cloumn:开源占比81.8%;

时序数据库:开源占比80.7%;

文档存储:开源占比80.0%;

Key-Value存储:开源占比72.2%;

图数据库:开源占比68.4%;

搜索引擎:开源占比65.3%

按照开源License的授权模式,上面这个三角形越往下管的越宽松。比如MySQL属于GPL,在互联网行业用户较多;而PostgreSQL属于BSD授权,国内有不少数据库公司的产品就是基于Postgre哦。

数据库三大阵营:传统厂商和云服务提供商

前面在讨论市场份额时,我提到过交易型数据库的4个巨头仍然是Oracle、微软、IBM和SAP,在这里William Blair将他们归为第一阵营。

随着云平台的不断兴起,AWS、Azure和GCP(Google Cloud Platform)组成了另一个阵营,在国外分析师的眼里还没有BAT,就像有的朋友所说,国内互联网巨头更多是自身业务导向的,在本土发展公有云还有些优势,短时间内将技术输出到国外的难度应该还比较大。(当然我并不认为国内缺优秀的DBA和研发人才)

第三个阵容就是规模小一些,但比较专注的数据库玩家。

接下来我再带大家简单过一下这前两个阵容,看看具体的数据库产品都有哪些。

甲骨文的产品,我相对熟悉一些的有Oracle Database、MySQL以及Exadata一体机。

IBM DB2也是一个庞大的家族,除了传统针对小型机、x86(好像用的人不多)、z/OS大型机和for i的版本之外,如今也有了针对云和数据挖掘的产品。记得抱枕大师对Informix的技术比较推崇,可惜这个产品发展似乎不太理想。

微软除了看家的SQL Server之外,在Azure云上还能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB开源数据库。应该说他们是传统软件License+PaaS服务两条腿走路的。

如今人们一提起SAP的数据库就想起HANA,之前从Sybase收购来的ASE(Adaptive Server Enterprise)和IQ似乎没有之前发展好了。

在云服务提供商数据库的3巨头中,微软有SQL Server的先天优势,甚至把它移植到了Linux拥抱开源平台。关系型数据库的创新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner(也有非关系型特性),至于它们具体好在哪里我就不装内行了:)

非关系型数据库则是Amazon全面开花,这与其云计算业务发展早并且占据优势有关。Google当年的三篇经典论文对业界影响深远,Yahoo基于此开源的Hadoop有一段时间几乎是大数据的代名词。HBase和Hive如今已不再是人们讨论的热点,而Bigtable和BigQuery似乎仍然以服务Google自身业务为主,毕竟GCP的规模比AWS要小多了。

最后这张DB-Engines的排行榜,相信许多朋友都不陌生,今年3月已经不是最新的数据,在这里列出只是给大家一个参考。该排行榜几乎在每次更新时,都会有国内数据库专家撰写点评。

以上是我周末的学习笔记,班门弄斧,希望对大家有帮助。

参考资料《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》

s://blocksandfiles/wp-content/uploads/2019/03/Database-Software-Market-White-Paper.pdf

扩展阅读:《 数据库&存储:互相最想知道的事 》

尊重知识,转载时请保留全文。感谢您的阅读和支持!

数据分析报告怎么写 数据分析报告写法介绍

手把手教你撰写数据分析报告!附核心案例解析!

探潜数据分析

也许你会遇到以下几个场景:

场景一:作为运营人员,每月月末老板会问你当月的运营数据,微博、小红书作为公司的主营渠道,在投入比差不多的情况下,小红书的曝光量和转化率比微博要高出一倍,而其他竞品公司这两个渠道数据不相上下。你不想放弃微博这个渠道,需要说服老板 ,给到一个逻辑清晰的分析报告进行呈现。

场景二:身为一名销售主管,因为受到疫情影响,公司总体销售额相比于去年下降了20%,但是你朋友的公司同样是销售为主,业绩不仅没有下跌,还提升了15%。通过咨询你发现,他们公司将大部分产品的销售都改成了线上,还与几个知名带货主播达成合作,在各个平台打响了知名度。此时你想试着用这个方法提高公司销售业绩,多年职场经验告诉你,要有一份详细的数据分析报告才能和团队达成共识。

场景三:作为一名应届生,你进入了心仪很久的公司实习,如果做得好就可以留下转正,但是同期进来的小伙伴实力都不弱于你!在工作中你发现,你的领导很重视下属的数据思维,希望所有的汇报都可以结合数据阐述,他认为缺少逻辑和数据支持的工作汇报统统都是空口无凭,耍流氓!此时如果你能向领导证明你基于数据的逻辑思维能力,并且在工作汇报的时候展示出来,转正的机会基本就属于你了!

看完这三个场景,也许你会发现!数据分析渗透在生活和工作中的方方面面,不管是向上汇报,向下管理,亦或是提升职场竞争力,都需要掌握数据分析能力,并且产出一份有理有据、逻辑清晰的分析报告!

数据分析报告的目的是:向读者展示在数据分析过程中得到的分析结论、可行性建议和其他有价值的信息,从而让读者对结果有正确的理解和判断,并根据分析结论作出有针对性的、可执行的战略决策。

数据分析报告的作用是:解析分析过程——展示分析结果——提供决策参考

看到这里也许有小伙伴就会有疑问了,“数据分析报告究竟是什么呢?”、“数据分析报告要包含哪些内容呢?”“撰写报告的时候有什么要注意的地方吗?”、“有没有撰写的思路呢?”。不要担心,接下来我会结合多年数据分析的经验和大家一一解答!

一、什么是数据分析报告?

团队需要分享、沟通,数据分析师需要洞察数据、分析结果分享给企业领导、团队同事、大众媒体及更多的利益相关方,通过数据分析报告对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性,提供科学、严谨的依据,降低项目投资的风险。

数据分析报告是项目可行性判断的重要依据。任何欣欣向荣的企业,都是建立在所开发的优质项目基础上的。

数据分析报告的类型分为两种,一种是追踪型的分析报告,一种是研究型的分析报告。

追踪型的分析报告:对日常业务数据高频率的展现,关键在于发现问题,而不是解决问题。它一般用于回答“怎么了”。这类报告往往是通过数据对业务现状进行描术和问题发现,常见的有周日报,行业现状分析报告等。

研究型的分析报告:用于回答“怎么了”、“为什么”以及“怎么办”。这类报告往往是为了解决某种特定的业务问题,基于数据分析结果提供有效的解决方案,常见的有问题诊断报告,决策建议报告。

二、写报告之前你需要知道的4件事

1.了解数据分析报告的组成要素

来源:探潜BDA数据分析课程

2.明确什么是好的以及不好的数据分析报告

一份·好的数据分析报告建议包含一下内容:

一共包含五部分内容:摘要、关键字、目录、正文(包括标题、引言、文献综述、研究问题过程、结论与建议)、参考文献(不少于5篇)

比如这样!(以下是报告部分截取内容)

来源:探潜BDA数据分析课程

并且满足以下数据分析要求:

研究方法要求:

结合:定量分析与定性研究

分析流程要求:

体现:数据收集→数据处理→数据分析→数据可视化

分析方法建议:

运用:对析、分组分析、交叉分析、回归分析等方法进行分析(不限以上分析方法)分析工具要求;

一份好的报告一般需要至少包含描述性分析和诊断性分析,也就是要根据要分析的目标至少给到一个现状的评估,问题的诊断,再给出合逻辑的对应方案。

判断是否是好的报告,主要看分析逻辑是否合理·、图文是否呼应、内容是否清晰易懂、给出的决策性建议是否可以落地实施等等!

3.确定分析行业和目标

在工作中,可能是老板或者雇主给了我们一个数据分析的目标,我们只需要根据既定的目标去解决问题。

比如公司的某一个产品订单量下降了20%,老板希望你可以找到下降的原因以及给出可落地执行的方案!这个就是一个比较清晰地数据分析目标了!

可能考虑到是最台的优惠力度不够,或者其他竞品在价格上面更有优势,那到底是哪方面的原因导致的呢?这些就需要你进行一个初步的分析。

除了以上场景,这里主要和小伙伴们介绍,在自己的项目当中如何寻找数据分析行业和目标。

1.寻找自己感兴趣的领域

“兴趣是最好的老师”,有了兴趣才有前进的动力,才有进行分析和探索的冲动和欲望。

2.寻找熟悉的行业和业务进行分析

选择熟悉的方向比选择不熟悉的方向更节省时间和经历,你可以有更多的时间寻找合适的数据和数据的清洗、分析和探索中,避免将太多的经历放在背景的了解和业务的分析上。

3.寻找自己擅长的或者有的方向

在这里给大家列出3个比较常见的行业和3种数据分析方向,可供大家参考!

来源:探潜BDA数据分析课程

最后再给大家列出几个和大家工作相关的分析方向:

做财务工作可以研究金融方向的数据分析

做运维工作可以做人力管理的数据分析

做销售工作可以做目标客户和销量的分析。

在确定了分析行业后,就要明确数据分析的目标,这里从增长的维度和降低的维度和大家介绍!

增长维度:分析收入的增长和效率的增长

降低维度:分析成本或风险的降低。

一句话概括就是:在明确目标行业之后,通过对比目标行业过去和现状,从理想和现实的冲突入手,寻找增长收入、提升效率、降低成本或控制风险的方法。

4.寻找合适的数据

明确了想要分析的行业和分析目标之后,就可以开始收集数据。收集数据的时候有一个共同的问题就是如何寻找合适的数据进行分析?可能有伙伴会问,“我不会爬虫能不能找到合适的数据进行分析呢?”

答案是肯定的!这里分为两种情况,一个是从自身的工作中寻找数据,另外一个是从公开的信息源获得数据。

1.从自身的工作中寻找数据

首先需要思考自己工作中有没有需要改进的地方,这个可以作为分析目标。然后寻找是否有数据可进行量化 。有的时候数据并不容易获得,比如从公司的新系统或者是内置的数据库当中获得数据。也可以去收集数据,比如通过问卷调查的形式来收集数据,这就是一个可以数据数据的渠道或者方式。

通过工作来寻找数据的好处,第一个是可以对背景知识有更好的了解,另一个是通过数据寻找到对工作的改进点,那数据分析项目的成果也可以向老板进行汇报,从而提升职场竞争力,得到老板器重。

2.从互联网中寻找数据

如果没办法从工作中寻找数据,那可以试试从互联网中寻找,有以下三种的方式:

第一种:从网络数据竞赛平台、数据分析社区获取公开数据集

如:Kaggle、科赛(和鲸)、阿里云天池等

第二种:通过数据搜索引擎搜索

如: Google Dataset Search

第三种:爬虫

通过程序语言爬虫: Python、R语言等通过傻瓜式爬虫工具:后羿、集搜客等工具

第四种:常见的论坛搜索

如:github,csdn等

什么样的数据更有利于分析呢?建议伙伴们可以从以下4个维度选择:

来源:探潜BDA数据分析课程

最后还有一个维度,可以根据业务背景,思考是否有合适的业务指标可以进行拆分,首先看底层的指标数据是否掌握,如果掌握就可以通过拆分数据指标进行分析,然后再去找对应所需的数据。

举个例子:关于天猫双十一美妆产品销售情况的数据集

我们通过拆分销售指数据指标,来看对于总销量的影响因素是什么、对于单价的影响因素是什么 ,从而找到美妆产品的销售规律 ,然后再提出对应的销售建议,这个就是整体的一个思考思路。

然后影响销量和单价因素,可能会是不同的品牌还有产品的评价量,所以一个就是通过平台量来看产品的质量和产品的口碑,还有一个就是不同品类的产品,比如化化妆品、护肤品或者其他类的工具, 哪些品类在市场上更受消费者欢迎,这就是大概的一个分析思路,找到这些数据就可以开始进行分析了。

三、如何撰写数据分析报告

1.标题

标题的撰写要直接、确切、简洁,并且应力求新鲜活泼、独具特色、增强艺术性。好的标题不仅可以激发读者的阅读兴趣,还要体现数据分析的主题。

标题常用的类型有:

a.概括主要内容:重在叙述数据反映的基本事实,使读者一眼就明白报告的重心,如《XXX公司订单量比去年增长15%》《2022年公司运营业务呈高速增长》等;

b.解释基本观点:用观点句表示和点明数据分析报告的基本观点,如《不可忽视潜在购买客户的保有》《口红产品是公司发展的重要支柱》等;

c.提出问题:用设问的方式提出报告分析的问题,引起读者的注意和思考,如《订单量下降是什么造成的》《公司未来3年的发展规划在哪》等;

d.交代分析主题:反映分析的对象、范围、时间、内容等情况,并不点明分析师的看法和主张,如《发展公司业务的途径》《2022年部门业务对析》等;

2.目录

目录也就相当于数据分析大纲,它可以体现出报告的分析思路。目录可帮助读者方便快捷地找到所需的内容,因此,目录中要列出报告主要章节的名称和对应的页码。对于比较重要的二级目录,也可以将其列出来。

部分读者没有时间阅读完整的报告,仅对一些以图表展示的分析结论有兴趣,当书面报告中没有大量图表时,可以考虑将各章图表单独制作成目录,以便日后更有效地使用。

3.摘要

摘要是对报告中内容概述,也就是报告内容重点介绍,摘要是以提供文献内容梗概为目的,不加评论和补充解释,简明、确切地记述文献重要内容的短文。其基本要素包括研究目的、方法、结果和结论。具体地讲就是研究工作的主要对象和范围,用的手段和方法,得出的结果和重要的结论,有时也包括具有情报价值的其它重要的信息。

撰写摘要是要注意以下8点:

a.摘要中应排除本学科领域已成为常识的内容;切忌把应用在引言中出现的内容写入摘要;一般也不要对论文内容作诠释和评论(尤其是自我评价)。

b.不得简单重复题名中已有的信息。比如一篇文章的题名是《几种中国兰试管培养根状茎发生的研究》,摘要的开头就不要再写:“为了……,对几种中国兰试管培养根状茎的发生进行了研究”。

c.结构严谨,表达简明,语义确切。摘要先写什么,后写什么,要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯,互相呼应。摘要慎用长句,句型应力求简单。每句话要表意明白,无空泛、笼统、含混之词,但摘要毕竟是一篇完整的短文,电报式的写法亦不足取。摘要不分段。

d. 用第三人称。建议用“对……进行了研究”、“报告了……现状”、“进行了……调查”等记述方法标明一次文献的性质和文献主题,不必使用“本文”、“作者”等作为主语。

e.要使用规范化的名词术语,不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的,可用原文或译出后加括号注明原文。

f.除了实在无法变通以外,一般不用数学公式和化学结构式,不出现插图、表格。

g. 不用引文,除非该文献证实或否定了他人已出版的著作。

h.缩略语、略称、代号,除了相邻专业的读者也能清楚理解的以外,在首次出现时必须加以说明。科技论文写作时应注意的其他事项,如用法定计量单位、正确使用语言文字和标点符号等,也同样适用于摘要的编写。摘要编写中的主要问题有:要素不全,或缺目的,或缺方法;出现引文,无独立性与自明性;繁简失当。

4.引言

数据分析报告的引言是以简短的篇幅介绍报告背景和目的,提出研究要求的现实情况,以及相关领域内前人所做的工作和研究的概况,说明本研究与前工作的关系,当前的研究热点、存在的问题及作者的工作意义,引出本文的主题给读者以引导。三言两语预示本研究的结果、意义和前景,但不必展开讨论。

写作要点:

(1)开门见山,不绕圈子。避免大篇幅地讲述历史渊源和立

分析报告格式范文是什么?

1、分析报告一般都要写一段导语,以此来说明这次情况分析的目的、对象、范围、经过情况、收获、基本经验等,这些方面应有侧重点,不必面面俱到。或侧重于情况分析的目的、时间、方法、对象、经过的说明,或侧重于主观情况,或侧重于收获、基本经验,或对领导所关注和情况分析所要迫切解决的问题作重点说明。如果是几个部门共同调查分析的。

2、还可在导语中写上参加调查分析的单位、人员等。总之,导语应文字精练,概括性强。应按情况分析主旨来写,扣住中心内容,使读者对调查分析内容获得总体认识,或提出领导所关注和调查分析所要迫切解决的问题,引人注目,唤起读者重视。

3、主体是分析报告的主要部分,一般是写调查分析的主要情况、做法、经验或问题。如果内容多、篇幅长,最好把它分成若干部分,各加上一个小标题。

4、结尾的写法灵活多样,一般有以下几种:(1)自然结尾。如果主体部分已把观点阐述清楚,作出了明确结论,就不必再硬加一条尾巴。(2)总结性结尾。为加深读者的印象,深化主旨,概括前文,把调查分析后对事物的看法再一次强调,作出结论性的收尾。(3)启示性结尾。在写完主要事实和分析结论之后,如果还有些问题或情况需要指出,引起读者的思考和探讨,或为了展示事物发展的趋势,指出努力方向,就可以写一个富有启示性的结尾。(4)预测性结语。有的报告在提出调查分析情况和问题之后,又写出作者的预测,说明发展的趋向,指出可能引起的后果和影响。这是在更广阔的视野上来深化主题。

如何写好一份数据分析报告?

分析报告可以通过分析数据来验证功能是否有效,猜想是否正确,以便对之后的版本进行相应的调整。写作流程如下:

1、确定报告受众和分析目的

无论写什么类型的数据分析报告,都要先搞清楚报告给谁看,不同的受众对一份数据分析报告的期待是不一样的。

比方说一份对集团零售业务毛利额下滑原因的分析报告,集团领导更想看到数据分析的结论和建议,而各个业务部门更关注导致下滑的具体业务原因,所以针对不同的受众,我们撰写报告的侧重点也不同。其实就是要清晰报告的分析目的,解决什么问题,想要达到什么预期。

2、框架、思路清晰作为数据分析结论输出最重要的部分,一份优秀的数据分析报告要能够准确体现你的分析思路,让读者充分接收你的信息,所以在制作报告时,框架和思路要清晰。

3、保障数据准确

写一份报告,获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据集、导出处理数据,最后才是写报告,如果数据不准确,那分析的结果也没有意义,报告也就失去价值,因此在收集整合数据时需要注意数据是否靠谱,验证数据口径和数据范围。

分析报告书写注意事项

1.、数据只是量化事物的手段,它代表了一个客观情况,没有好与坏,对与错,无感彩

数据具有天然的客观性,无论我们是否触碰它,它已经发生并且不会改变,所以当面对海量的数据时,更像一个“求知者”,要做的是去读取它,分析它,解读它。

2、根据业务与对产品功能的认知了解,定义核心分析指标

提出数据需求的过程往往是一个数据分析报告的源头,所有的分析都来自你最初定义下的指标。而提出数据需求是一个“界定产品目标,根据目标提出设,预判产品效果”的过程,要求对这些过程有着清晰的预判与掌握。

3、分析数据要胆大心细

要对数据足够敏感,能够敏锐的发现数据中的隐含信息,并通过逻辑去推理,进一步提出大胆的设与追问,最后通过进一步的跟踪和其他手段去验证。

数据分析报告价值不言而喻,麦肯锡、罗兰贝格或者波士顿等著名咨询公司,仅仅凭借报告就可以赚几十万或者上百万的收入。但如此有价值的数据分析报告,并不是都可以做的出来的,接下来我会结合自己的一些经历,对数据分析报告进行一次大剖析。

1)数据分析报告怎么制作出来的?

无论是数据,还是现在炒的很热的大数据,分析流程都是一样的。完整的数据分析流程包括以下部分:商业问题理解,数据梳理,数据清洗,数据分析,制作报告,解决问题。

这是一个闭环、不断优化的过程,只要最终没有充分解决问题,这个流程就会不停迭代循环下去。

具体每一个环节如何理解呢?

第一、商业问题的理解:这个模块是为了明确分析思路及目标的,我们报告目的是什么,需要用什么样的分析思路,就是在这个模块进行思考。

第二、数据梳理:这个阶段是数据准备工作阶段,主要思考的问题是,需要什么数据源,具体数据源要什么样的字段以及思考集方法。

第三、数据清洗:所谓的数据清洗,就是数据的集、整理及加工,最终得到适合分析的数据形式。其中数据整理和加工包括方面和角度很多,譬如去重、处理缺失值、异常值处理等。

第四、数据分析:包括两个部分,第一部分就是基础统计分析,譬如对析,交叉分析,时间序列分析等。而第二部分则是建模挖掘,当然这个部分得看具体需要。如果需要,则应进行相应的建模算法操作,从而得出相关结论。

第五、制作报告:这里就是将得到的相关数据分析结果进行可视化操作,最终输出的形式可以多种多样,但是常见的还是以PPT、Dashboard为主,并且这里还要写明具体结论。

第六、解决问题:任何的报告并不是自嗨,还需要解决实际问题,这样报告的价值才能凸显,譬如了解消费者,指导精准营销。

2)数据分析报告的种类

数据报告一般而言分为四种:市场/行业分析、用户画像洞察、竞品研究以及具体经营或业务问题分析。

1.市场/行业分析:对某个市场或者行业进行现状分析,并对未来趋势进行预测。具体包括宏观环境,典型企业、大分析、发展趋势等。

2.用户画像洞察:对目标用户进行洞察,包括基本属性、行为属性以及态度属性等。

3.竞品监测:对同类产品或者品牌现状进行分析,包括市场占比,功能诉求、用户满意度分析等。

4.具体经营或业务问题分析:对某个细致业务问题或经营问题进行专题分析,譬如XX投放效果营销分析。

3)报告数据来源

报告数据来源有很多,最常见的包括以下几种情况:

1.网页爬虫数据,譬如微博评论数据,大众点评评论数据。

2.互联网公开数据,譬如统计局数据,各大协会数据。

3.市场调研数据,这块是根据自己报告目的,通过相关调查问卷来得到某些数据样本,从而分析得到有价值的信息。

4.企业内部数据,主要是以客户数据为主,多见于具体经营或业务问题分析报告中。

5.运营商数据,如果和运营商有合作,可以得到这方面的数据,价值高,但价格也贵。

4)数据分析报告的学习建议

想要制作好一份数据分析报告的话,除了上述所说,还需要你平时多看一些咨询、数据报告,学习人家的框架、数据分析角度以及可视化成果等然后多总结,多模仿。当你对数据分析报告的套路烂熟于心的时候,恭喜你,你就小有成就了。

这里推荐一些网址:

1.199IT互联网数据中心:://.199it/

2.艾瑞网:://report.iresearch.cn/

3. 易观智库:s://.analysys.cn/

4. 阿里研究院:://.aliresearch/

5. CBNDATA:://.cbndata/report

另外,你还需要多关注麦肯锡、波士顿、罗兰贝格、埃森哲、尼尔森等公司的微信公众号及发布的报告观点。

这就是我想对你说的,希望对你有所收获。