HOME 首页
SERVICE 服务产品
XINMEITI 新媒体代运营
CASE 服务案例
NEWS 热点资讯
ABOUT 关于我们
CONTACT 联系我们
创意岭
让品牌有温度、有情感
专注品牌策划15年

    数据分析报告怎么做(数据报告分析怎么写)

    发布时间:2023-03-19 18:19:43     稿源: 创意岭    阅读: 253        问大家

    大家好!今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析报告怎么做的问题,以下是小编对此问题的归纳整理,让我们一起来看看吧。

    开始之前先推荐一个非常厉害的Ai人工智能工具,一键生成原创文章、方案、文案、工作计划、工作报告、论文、代码、作文、做题和对话答疑等等

    只需要输入关键词,就能返回你想要的内容,越精准,写出的就越详细,有微信小程序端、在线网页版、PC客户端

    官网:https://ai.de1919.com

    如需咨询小红书相关业务请拨打175-8598-2043,或微信:1454722008

    本文目录:

    数据分析报告怎么做(数据报告分析怎么写)

    一、数据分析怎么做?

    什么是数据分析呢,浅层面讲就是通过数据,查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律。

    专业一点讲:数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将他们加以汇总、理解和消化,以求最大化的开发数据的功能,发挥数据的作用。

    那么,我们做数据 分析的目的是什么呢?

    事实上,数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括总结的过程。

    数据分析可以分为:描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析

    工作中我们运用数据分析的作用有哪些?

    1、现状分析:就是企业运营状况的分析,主要是各项指标的监控以及日报、周报、月报等

    2、原因分析:需求分析,多数是针对运营中出现的问题进行剖析,找出出现问题的因素以便于解决问题

    3、预测分析:针对以后的运营情况做出分析报告,对公司以后的发展趋势做出有效的预测,对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑。

    最重要的一点:

    我们如何做数据分析呢,换一句话说就是如何进行数据分析,是怎样的流程?

    我们来看数据分析的六部曲

    1、明确分析目的和思路:

    这一定很重要,你想通过数据分析得到什么,你想通过数据分析告诉别人什么,这是你做数据分析的首要问题,分析不能是漫无目的的,一定要明确思路,有目的性、有计划性的去做数据分析。找好角度、指标、以及分析逻辑尤为重要。

    2、数据收集,这里不做过多的说明,一般情况下,数据来源都会可靠有效。我们要做的只是把我们需求的数据get即可。

    3、数据处理:

    主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法,数据分析的前提是要保证数据质量,如果数据质量无法保证,分析出来的结果也没法得到有效的利用,甚至会对决策者造成误导的行为。

    4、数据分析:

    首先要明确数据处理和数据分析的区别:数据处理只是数据分析的基础,我们做数据处理就是为了保证数据形式合适,保证数据的一致性和有效性。

    5、数据展现:

    数据展现就是把数据分析的结果,用可视化的图标形式展现出来,用一种简单易懂的方式表达出你分析的观点

    6、撰写报告:

    数据分析报告其实就是对整个数据分析过程的一个总结与呈现,通过报告把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来,供决策者参考。

      二、最简单的数据报告该如何做

      近期带了不少新人,发现了一些问题,这里,做个一系列的总结,记录一下。

      【如何做简单的数据报告】

      做报告,特别是与数据相关的报告,是每个职场新人都要经历的一个过程。

      判断一份报告是否合格,我们的从三个方面去看:

      1. 阅读体验:看起来是否舒适、清晰、易懂,能快速抓到主体,看出报告想表达的意思;

      常见影响阅读体验的设计:

      线框太粗或太细,或者没有线框

      文字排布不整齐,有的居中,有的靠右,有的靠走,垂直位置也不统一。

      没有标题

      单元格尺寸太小,部分文字被隐藏

      文字大小不均匀

      颜色怪异

      2. 内容是否清楚地表达。

      没有条理,行、列没有题头,或分类及定义混乱。

      词不达意

      数据不清晰,单位不明确

      太多空白(无数据)

      异常数据无备注

      3. 数据是否我们想要的

      很多新人,因为不敢和需求者(一般是上级领导)沟通,接到任务,即使有不明确,也不敢问,最后就导致为弄清楚需求的想要的,该报的不报。

      我们看一个具体案例。

      需求:请帮忙整理一下最近几次直播的观看人数以及近段时间网站的访问量。

      解析:接到这个题目,我们不要轻易的回答好的好的,而是要好好思考,弄明白了需求者的诉求,包含想要什么,什么时候要,以什么形式呈现。

      1. 需要两个数据,一是直播观看人数,一是网站的访问量统计

      2. 时间点:最近及直播,以及近段时间。

      3. 需求时间点,未提到;

      分析完上面的需求,我们自然也能展开我们的解题过程:

      1. 因为涉及到多行数据,所以用excel最方便;

      2. 至少有2部分的数据;建立好基本的表格、行、列;

      3. 需要查询统计报表,分别抓取对应的数据,录入到表格中;

      4. 仔细查看和核对数据是否准确,是否完整。

      5. 异常的数据,能否说明原因?不完整的数据,为何不完整?

      完成以上内容后,我们的数据基本完整,接下来就是对数据做简单的汇总、说明、分析。

      然后,就要考虑阅读体验了。

      制作者要站在阅读者的角度来审视这个报告,先过自己这一关。

      END!

      三、如何做数据分析报告?

      做好一份优质的数据分析报告需要确定报告框架、数据源的获取、数据处理、数据分析、可视化展示这几点就足够了。

      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。

      四、如何做数据分析

      做数据分析步骤如下:

      1.明确目的和思路

      首先明白本次的目的,梳理分析思路,并搭建整体分析框架,把分析目的分解,化为若干的点,清晰明了,即分析的目的,用户什么样的,如何具体开展数据分析,需要从哪几个角度进行分析,采用哪些分析指标(各类分析指标需合理搭配使用)。同时,确保分析框架的体系化和逻辑性。

      2.数据收集

      根据目的和需求,对数据分析的整体流程梳理,找到自己的数据源,进行数据分析,一般数据来源于四种方式:数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告、市场调查。

      对于数据的收集需要预先做埋点,在发布前一定要经过谨慎的校验和测试,因为一旦版本发布出去而数据采集出了问题,就获取不到所需要的数据,影响分析。

      3.数据处理

      数据收集就会有各种各样的数据,有些是有效的有些是无用的,这时候就要根据目的,对数据进行处理,处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法,将各种原始数据加工成为产品经理需要的直观的可看数据。

      4.数据分析

      数据处理好之后,就要进行数据分析,数据分析是用适当的分析方法及工具,对处理过的数据进行分析,提取有价值的信息,形成有效结论的过程。

      常用的数据分析工具,掌握Excel的数据透视表,就能解决大多数的问题。需要的话,可以再有针对性的学习SPSS、SAS等。

      数据挖掘是一种高级的数据分析方法,你需要掌握数据挖掘基础理论,数据库操作Phython,R语言, Java 等编程语言的使用以及高级的数据可视化技术。要侧重解决四类数据分析问题:分类、聚类、关联和预测,重点在寻找模式与规律。

      5.数据展现

      一般情况下,数据是通过表格和图形的方式来呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。进一步加工整理变成我们需要的图形,如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕雷托图等。

      6.报告撰写

      撰写报告一定要图文结合,清晰明了,框架一定要清楚,能够让阅读者读懂才行。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容;图文并茂,可以令数据更加生动活泼,提高视觉冲击力,有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论,从而产生思考。

      好的数据分析报告需要有明确的结论、建议或解决方案。关于如何做好数据分析的更多问题,可以到一家专业的机构看看,例如CDA数据认证中心就不错。CDA行业标准由国际范围数据领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新,确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过CDA认证考试者可获得CDA中英文认证证书。

      以上就是关于数据分析报告怎么做相关问题的回答。希望能帮到你,如有更多相关问题,您也可以联系我们的客服进行咨询,客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。


      推荐阅读:

      微软数据分析师含金量

      短视频内容类型占比(2022年抖音大数据报告)

      抖店安全风险查看不了地址(抖音小店店铺存在数据安全风险)

      如何创立一个自己的抖音公会(如何成立一个抖音公会)

      手机怎么换字体免费的(手机怎么免费换字体免费)