如何写好一份数据分析报告

2020/12月/09BI 3.0, 大数据分析, 大数据技术与运用0 条评论

Gartner研究院高级副总裁Peter Sondergaard在一次报告上提出,数据是21世纪的石油,而分析则是内燃机。

一份优秀的数据分析报告能总结并反思过去,并预测未来趋势以指导现在的行动。那么问题来了,如何写好一份优秀的数据分析报告呢?

数据分析报告的目的

数据分析报告是你分析、思考、总结的结果,但是很多人写数据分析报告只是在写报告,把数据结果堆砌,把一大堆图表堆砌,完全没有主题、没有重点。

所以不光要有图表和数据,更重要的是要有重点突出,还要给上结论。作为数据分析师要敢于给出结论,因为这个结论是基于你所得到的所有数据基础,再加上你的逻辑推理得出的。不然你写的就只是一份数据报告而已。

数据分析就是通过对数据的理性分析得出结论,结论一定要明确,不能模棱两可。

同时也不要因为你的报告分析出来的“盖棺定论”就想办法回避。分析就是为了发现问题,才能解决问题,这正是体现你报告价值的地方。

确定数据分析报告的受众

企业高层一般想通过数据分析报告确定未来发展方向,也就是把握一个大方向。

企业中层一般想通过数据分析报告制定策略,也就是从整个项目把控细节,需要做到哪些细节对于真正的业绩是有效、有利的。

企业员工一般想通过数据分析报告指导具体执行。

建立报告框架

好的分析报告要有层次,层次分明才会让读者一目了然,这也是体现你整个报告的逻辑基点。

通过一个清晰明朗的目录,分别从几个角度来解读你的数据分析报告。

  1. 尽量数据可视化

不要创造太多难懂的词汇,尽量能让读者快速理解你的意思。如果确实专业性很强,不妨写一个简单易行的“名词解释”。数据分析报告要做到言简意赅,能用一张图说明的就不用放文字说明了。而使用恰当的图表可以帮助读者更直观地看待问题。当然图表不宜过多,适当就好。

DataFocus可视化

逻辑一定要清晰

数据分析报告的逻辑基本遵循数据分析的逻辑思路,通常要遵照:发现问题–总结问题原因–解决问题,这样一个流程,逻辑性强的数据分析报告也容易让人接受。当然你还可以按照,发现现象——解释原理——实际应用这样一个逻辑环。无论如何,数据分析报告一定要脉络清晰,有理有据。

数据分析报告要真实可靠

数据分析报告的真实可靠主要体现在两个方面,即数据的真实和数据分析的可靠。如果数据本身就出现了问题,那这份分析报告就没有任何说服力。

不能捏造数据,也不要有猜测性的结论,太主观的东西会没有说服力,尽量避免出现”可能,大概,或许”等字样,这会让数据分析报告的含金量大大降低。数据分析报告是严谨且真实的,可以基于数据预测,但不能凭空臆造。

提供解决方案

好的分析报告一定要有解决方案和建议方案,你既然很努力地去了解,并在了解的基础上做了深入的分析,那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚,发现了问题及问题产生的原因,那么在这个基础之上基于你的知识和了解,做出的建议和结论想必也会更有意义,而且受众也肯定不希望你只是个会发现问题 的人,也请你直言不讳的指出解决办法吧。

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