在日常工作中,无论是销售、运营、产品还是市场,很多情况下都需要一份清晰明了的数据分析报告,能有效地将主题信息和分析结果传达给客户、领导和同事。在一份高质量的数据分析报告中,最重要的信息是数据可视化的表示,例如图表和图形,还有简洁有力的分析结论。
那我们应该如何做出一份高质量的分析报告呢?
既然是分析,一定是结果,也就是必须有观点,有结论。一定要在报告中呈现结论,哪怕是错误的结论。分析结论是基于当前的数据,基于数据分析结果的逻辑推理,没有结论的分析报告,不应该成为数据分析报告。所以我们一定要尝试去下结论,这也意味着我们必须要去深入的分析解读数据背后的业务意义,隐藏的规则。可能由于我们的业务知识不足,得到的结论不对或者明显的常识性结论,但对于数据分析师来说,敢基于数据下结论,也可以发现自己的不足,从而找到自己提升的机会点。
在进行数据分析之前,一定要知道你的报告受众是谁,不同受众对于报告的期望完全不一样的。高层关注方向,基于数据分析或者数据洞察来做决策,基于方向决定相关资源的投入。中层关注策略,基于数据分析结果可以制定什么样的策略,如果用户流失,更关注流失用户的特征从而给出对应策略。员工关注执行,如针对什么样的用户发送什么样的优惠券,可以根据分析结果执行运营方案。
最重要的一点,在做数据分析报告时一定要关注数据质量。如果数据质量有问题,那么不管分析图表多漂亮,分析逻辑多严谨,分析方法多适用,得出的分析结论都是徒劳。
在数据分析报告制作过程中,常出现数据质量问题的原因可能有:
1、数据来源问题,需要充分了解数据背景,清洗过程和处理方法。
2、指标定义逻辑,数据分析过程中的指标定义是否正确,是否符合实际业务需求。
3、数据说明,对问题的定义和分析结果的详细说明,避免用户对分析结论的理解偏差。
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