
“数据泛滥”下的大数据分析报告该怎么写
大数据时代,各类信息爆炸式增长,如何做出一份好的数据分析报告?一个平庸的标题很可能导致非常出彩的内容被人冷落;而光有吸引人眼球的标题还不够,还需要有吸引人看的内容;最后,数据很重要,数据的描述方式同样非常重要。
一个好的大数据分析报告,不光本身内容要过硬,还需要借鉴互联网行业的一些经验,能够讲一个吸引人的好故事,就像一个优秀的电影剧本一样,层层吸引人一直往下看,不到最后一刻不会停下来,从而达到极致的体验。
1吸引人的标题
在互联网时代,出现了许多标题党,许多非常普通平实的文章,起了一个非常吸引人眼球的标题,使人们看后大呼上当,但是这样的上当行为往往每天重复不已。
举个例子,类似《国家一级保护动物缘何命丧公安局长之手》这样的标题非常吸引人看具体的内容,但实际上说的可能是武松打虎(见图)。另外,《妙龄美妇泣血控诉:大师,夺我丈夫,你情何以堪》描述的可能是白蛇和许仙的故事。
图1 国家一级保护动物缘何命丧公安局长之手
大数据时代,各类信息爆炸式增长,一个平庸的标题很可能导致非常出彩的内容被人冷落,因此标题党的做法值得我们借鉴。
标题党的所作所为本质上是一种包装行为,对于大数据应用的推广而言,需要借鉴这样的思路。因为据不完全统计,看标题的人是看正文人数的5倍,标题不够好,往往就不会去读正文,因此一定要通过标题吸引人看正文。
好的内容,必须要有好的标题。那么一个吸引人的标题需要注意哪些方面呢?
(1)简练:用最少的字表达清楚文章的全部思想。能用最少的字涵盖文章的关键内容,最怕又长又弄不明白要说什么的标题。
(2)准确:就是恰当、贴切。就是让标题能简述文章的要义,恰如其分地概括文章的主体思想。
(3)传神:要尽可能把标题做得寓意深长、韵味十足、神采飞扬。也就是让标题给人一种新颖独特的感觉;给人一种鲜活脱俗的印象;给人一种呼之欲出的愉悦;给人一种回味无穷的联想,能让人过目难忘,能吸引人的眼球,让人欲罢不能地读下去。
以下是一些选择标题的具体技巧。
形象化:让说理更清晰,抒情更动人;例如“我们只做大自然的搬运工”。
巧设悬念:好奇不仅能害死猫。有悬念的标题,让读者不得不读正文。
诙谐幽默:让人莞然一笑的过目不忘。
名句典故:通过诗情画意吸引人阅读。
提出建议:帮助使用者直接解决问题。
2吸引人的叙事方法
光有吸引人眼球的标题还不够,还需要有吸引人看的内容。这就需要掌握一些技巧,笔者重点推荐两种方法。
第一种方法是麦肯锡公司经常使用的金字塔写作原则。先从结论说起,提出整个分析报告的中心思想,然后再详细描述支撑思想的主要理由。金字塔原则提倡按照读者的阅读习惯改善写作效果。因为主要思想总是从次要思想中概括出来的,文章中所有思想的理想组织结构也就必定是一个金字塔结构——由一个总的思想统领多组思想。在这种金字塔结构中,思想之间的联系方式可以是纵向的——即任何一个层次的思想都是对其下面一个层次的思想的总结;也可以是横向的——即多个思想因共同组成一个逻辑推断式,而被并列组织在一起。
在这里有几个大的使用原则需要进一步明确:
报告本身不是目的,成功的沟通才是报告的写作目的。
从前面说起是分析和思考的过程,从结论说起是“汇报成绩”的最佳方式。
要假设听你汇报的上司/客户总是不耐烦的。
最好强迫自己至少在两个层面上先说结论。
用最少的词句清楚地表达最终结论。
可先冥想沟通的效果,尽可能地改善,克服修改报告的惰性。
用图表说话,以吸引读者的眼球。
金字塔写作是目前比较主流的叙事方法。
为了达到更好的效果,笔者正在尝试借鉴电影剧本的叙事模式(即笔者推荐的第二种方法),来达到更加极致的体验。其核心就在于戏剧化:整个分析报告充满戏剧化的冲突,报告本身完整独立,分析报告依次递进直到结尾达到高潮。
电影剧本式的分析报告在于能够将分析报告转变为一个讲故事的形式,通过序幕、冲突爆发、冲突发展、冲突解决、尾声等一系列完整的方式使分析报告不再枯燥乏味,而是更加吸引人关注。但是,这种叙事方式属于另辟蹊径,如何更好、更精彩地吸引人把故事听完是关键;否则很可能出现表述不清、条理混乱的情况。
3吸引人的数据证据选择
对于大数据的分析报告而言,数据才是核心。如何让数据说话,让数据一目了然,让数据能够深入人心,需要下苦功夫。这就需要站在使用者的角度,抓住客户最可能感兴趣的数据,通过一些方式方法,达到最震撼、最劲爆的效果。
这一点,热播的《穹顶之下》给了我们很好的启示:
大部分国人都清楚,中国的钢铁产量是世界第一,因为我们人多。但是当柴静说到全世界钢铁产量排名中国第一,河北第二,唐山第三,美国第四,唐山瞒报的产量第五,这一些数据还是着实让不少人吓了一跳。表述的意思是一样的,都是想说明中国钢铁产量非常之高,但是达到的效果却完全不同。
再举一个例子,中国的水泥产量和使用量也很高,2013年,全国水泥产量达到24.1亿吨,同比增长9.6%,水泥使用量和产量相差不大,从这些数据好像看不出什么来。但是当另一组数据显示,2011年至2013年中国水泥用量达66亿吨,美国1901年至2000年水泥用量才45亿吨,也就是说,中国在2011年至2013年期间用掉的水泥,比美国在整个20世纪用掉的还要多。后者的描述方式,就起到了比较震撼的效果。
此外,类似数据“100元”比“一百元”更打动人心,图画比语言的能力强许多倍,彩色要比黑白色更吸引人等小技巧也需要不断积累。
总之,数据很重要,数据的描述方式同样非常重要。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04