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怎样做一份有逼格的大数据分析报告?

作者:jcmp      发布时间:2021-05-11      浏览量:0
在数据分析中,无论数据收集过程有多么科学

在数据分析中,无论数据收集过程有多么科学、数据处理多么先进、分析方法多么高深,如果不能将它们有效地组织和展示出来,并与决策者进行沟通与交流,就无法体现数据和分析的价值。

因此,分析报告实质上是一种沟通与交流的形式,主要作用在于 展示分析结果、验证分析质量,为决策者提供参考依据 ,并可以有针对性、操作性、战略性的决策。今天,我们来一探究竟常见数据分析及报告规范。 一、结构规范及写作。

1.结构清晰,主次分明

数据分析报告要有一个清晰的架构,层次分明能降低阅读成本,有助于信息的传达。虽然不同类型的分析报告有其适用的呈现方式,但总的来说作为议论文的一种,大部分的分析报告还是适用总-分-(总) 的结构。

推荐学习金字塔原理,中心思想明确,结论先行,以上统下,归类分组,逻辑递进。行文结构先重要后次要,先全局后细节,先结论后原因,先结果后过程。对于不太重要的内容点到即止,舍弃细枝末节与主题不相关的东西。

2.核心结论先行,有逻辑有依据

结论求精不求多。 大部分情况下,数据分析是为了发现问题,一份分析报告如果能有一个最重要的结论就已经达到目的。精简的结论能降低阅读者的阅读门槛,相反太繁琐、有问题的结论100个=0。报告要围绕分析的 背景和目的 以及要解决的问题,给出明确的答案和清晰的结论;相反,结论或主题太多会让人不知所云,不知道要表达什么。

分析结论一定要基于紧密严谨的数据分析推导过程,尽量不要有猜测性的结论 ,太主观的结论就会失去说服力,一个连自己都没有把握的结论千万不要在报告里误导别人。

但实际中,部分合理的猜测找不到直观可行的验证,在给出猜测性结论的时候,一定是基于合理的、有部分验证依据前提下,谨慎地给出结论,并且说明是猜测。如果在条件允许的前提下可以通过调研/回访的方式进行论证。

不回避 “不良结论” 。 在数据准确、推导合理的基础上,发现产品或业务问题并直击痛点,这其实是数据分析的一大价值所在。 3.结合实际业务,建议合理。

基于分析结论,要有针对性的建议或者提出详细解决方案,那么如何写建议呢?

其次,要结合业务实际情况提建议。 虽然建议是以数据分析为基础提出的,但仅从数据的角度去考虑就容易受到局限、甚至走入脱离业务忽略行业环境的误区,造成建议提了不如不提的结果。因此提出建议,一定要基于对业务的深刻了解和对实际情况的充分考虑。

再进一步,如果可以给出这个建议实施后的收益,下单转化提升多少、交易提升多少、能节省多少成本等,把价值点直接传递给阅读对象。

上面讲了报告的写作原则,举个例子,参考艾瑞网,《留存与未来-疫情背后的互联网发展趋势报告》

Tips:尝试站在读者的角度去写分析报告,内容通俗易懂,用语规范谨慎。 如果汇报对象不是该领域的专家,就要避免使用太多晦涩难懂的词句,同时报告中使用的名词术语一定要规范,要与既定的标准(如公司指标规范)以及业内公认的术语一致。

二、数据使用及图表 数据分析往往是80%的数据处理,20%的分析。大部分时候,收集和处理数据确实会占据很多时间,最后才在正确数据的基础上做分析,既然一切都是为了找到正确的结论,那么保证数据准确就显得格外重要,否则一切努力都是误导别人。 1.分析需要基于可靠的数据源。

用图表代替大量堆砌的数字,有助于阅读者更形象直观地看清楚问题和结论,当然,图表也不要太多,过多的图表一样会让人无所适从。

要注意的条条框框。 首先,避免生出无意义的图表 。决定做不做图的唯一标准就是能否帮助你有效地表达信息。 第二点、不要把图表撑破 。最好一张图表反映一个观点,突出重点,让读者迅速捕捉到核心思想。 第三点、只选对的 ,不选复杂的。 第四点、一句话标题。

3D效果的伪装: 3D图形容易造成视觉偏差,如图1有3D效果,看上去 A->B->C->D->E依次递增,实际是D>E,要格外小心图表的伪装。

三、常见数据分析误区 “用数据说话”,已经成为一种流行语。 在很多人的心里,数据就代表着科学,科学就意味着真相。“数据不会骗人”,也成了说服别人时常用的口头禅,事实果真如此吗?让我们来谈谈那些常见的误区。 1.控制变量谬误 在做A/B测试时没有控制好变量,导致测试结果不能反映实验结果。或者在进行数据对比时,两个指标没有可比性。举个例子,为测试不同营销时间点对下的转化的影响,但A实验使用短信营销、B实验使用电话营销,未控制变量(营销方式),导致实验无法得出结论。 2.样本谬误 (1)样本量不够 统计学的基础理论基石之一就是大数定律 ,只有当数据量达到一定程度后,才能反映出特定的规律。如果出现样本量极少的情况,建议把时间线拉长,获得足量的样本。或者将不重要的限定条件去掉,增加样本数。 (2)存在选择性偏见或者幸存者偏见 统计学的另一大理论基石是中心极限定理。简单描述就是,总体样本中,任意一个群体样本的平均值,都会围绕在这个群体的整体平均值周围。 举个例子,在应用升级期间,衡量登录用户数、交易用户数等指标,来判断用户对新版本的喜欢是否优于老版本。听上去非常合理,但这里实际就隐藏了选择性偏见,因为新版本发布时,第一批升级上来的用户往往就是最活跃的用户,往往这批用户的指标较好,但不代表新版本更好。 (3)混入脏数据 这种数据的破坏性比较大,可能得出错误的结论。通常我们会采用数据校验的手段,屏蔽掉校验失败的数据。同时,在分析具体业务时,也要针对特定业务,对所使用的数据进行合理性限定,过滤掉异常离群值,来确保拥有比较好的数据质量。 3.因果相关谬误 会误把相关当因果,忽略中介变量。比如,有人发现雪糕的销量和河溪溺死的儿童数量呈明显相关,就下令削减雪糕销量。其实可能只是因为这两者都是发生在天气炎热的夏天。天气炎热,购买雪糕的人就越多,而去河里游泳的人也显著增多。 4.辛普森悖论 简单来说,就是在两个相差较多的分组数据相加时,在分组比较中都占优势的一方,会在总评中反而是失势的一方。

5.个人认知谬误 主观臆断、经验当事实、个体当整体、特征当全貌、眼见当事实。 举个主观臆断的例子:某个产品A页面到B页面的转化率30%,直接判断为很低,推导出可以提高到75%。但实际类似产品或者用户行为决定页面的转化率就只有这么高,得出一个错误的结论。 标准至关重要,数据+标准=判断。有了判断才能深入分析。通过分组对比找标准(象限法、多维法、二八法、对比法) ,有标准通过分析对比,找到“好/坏”的点 统计学规律和理论不会错,犯错的是使用它的人。 因此,我们在进行数据分析时,一定要格外小心,错误的数据,披上科学的外衣,就很难分辨了。 关于 DataHunter DataHunter是一家专业的数据可视化分析和商业智能服务提供商,为企业提供数据可视化工具、数据大屏展示工具,同时提供配套的敏捷BI数据运营技术服务。目前有探索式数据分析平台 Data Analytics、数据可视化大屏展示工具Data MAX、数据中台Data Formula等多款核心产品。

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