京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
“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
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01