京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
很多人进行数据分析工作的时候,做出了数据分析结果,就以为数据分析工作结束了。其实并非如此,数据分析工作的解释需要我们做一份数据分析报告。当然,数据分析报告不是一个简单的事情,需要我们做到从头到尾都能够体现出自己分析的数据以及层次明确、架构清晰,那么怎么做好数据分析报告呢?下面我们就给大家说一说如何做好数据分析报告。
首先给大家说一说为什么要做好数据分析报告。这是因为数据分析报告是一个十分重要的东西,因为分析报告的表达的是整个分析过程的成果,是评定一个产品、一个运营事件的定性结论,很可能是产品决策的参考依据。所以我们必须重视这个。
那么我们在做数据分析报告的时候需要注意什么呢?一般来说,我们在做数据分析报告的时候要有一个明确的架构。就好比盖房子一样,一个好的分析一定是有基础有层次,有基础坚实,并且层次明了才能让阅读者一目了然,架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂,这样才让人有读下去的欲望。一般来说,数据分析报告是给领导和客户看的,如果结构混乱,那么肯定不是一个很好的分析结果。
然后需要我们注意的是,我们的数据分析报告需要在每个分析都有结论,而且结论一定要明确,如果没有明确的结论那么就失去了本身的意义,因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的,所以需要大家一定要知道自己分析的是什么,千万不要本末倒置。
其次,需要我们注意的是,我们的分析结果一定要简明扼要。如果我们有精力的话,一个分析一个最重要的结论就好了,很多时候分析就是发现问题,如果能够分析出一个重要的结论,就达到目的了,当然我们不要事事求多,精简的结论也容易让阅者接受,这样就可以减少重要阅读者的阅读心理门槛,如果别人看到的结论太繁,就会根本读不下去,这样的结论再多也是没有效果。
做好一个数据分析报告需要注意的地方还是有很多的,我们会在下一篇文章中继续给大家介绍更多有用的知识,希望大家能够从这篇文章获得帮助,最后感谢大家的阅读。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20