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如何写好一份数据分析报告

时间:2024-05-15 07:02:55 其他报告 我要投稿
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如何写好一份数据分析报告

  在当下这个社会中,我们都不可避免地要接触到报告,报告具有语言陈述性的特点。你还在对写报告感到一筹莫展吗?以下是小编帮大家整理的如何写好一份数据分析报告,仅供参考,希望能够帮助到大家。

如何写好一份数据分析报告

如何写好一份数据分析报告1

  首先,要有一个好的框架,跟盖房子一样,好的分析肯定是有基础有层次,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;

  第二,每个分析都有结论,而且结论必须要明确,如果没有明确的结论那分析就不叫分析了,也失去了他本身的好处,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,所以千万不要忘本舍果;

  第三,分析结论不要太多要精,如果能够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,如果一个一个分析能发现一个重大问题,就到达目的了,不要事事求多,宁要仙桃一口,不要烂杏一筐,精简的结论也容易让阅者理解,减少重要阅者(通常是事务繁多的领导,没有太多时间看那么多)的阅读心理门槛,如果别人看到问题太多,结论太繁,不读下去,一百个结论也等于0;

  第四、分析结论必须要基于紧密严禁的数据分析推导过程,不要有猜测性的结论,太主观的东西会没有说服力,如果一个结论连你自我都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了;

  第五,好的分析要有很强的可读性,那里是指易读度,每个人都有自我的阅读习惯和思维方式,写东西你总会按照自我的思维逻辑来写,你自我觉得很明白,那是因为整个分析过程是你做的,别人不必须如此了解,要明白阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读,所以要思考你的分析阅读者是谁?他们最关心什么?你务必站在读者的角度去写分析邮件;

  第六,数据分析报告尽量图表化,这其实是第四点的补充,用图表代替超多堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论,当然,图表也不要太多,过多的图表一样会让人无所适从;

  第七、好的分析报告必须要有逻辑性,通常要遵照:1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题,这样一个流程,逻辑性强的分析报告也容易让人理解;

  第八、好的分析必须是出自于了解产品的基础上的,做数据分析的产品经理本身必须要十分了解你所分析的产品的,如果你连分析的对象基本特性都不了解,分析出来的结论肯定是空中楼阁了,无根之木如何叫人信服?!

  第九、好的分析必须要基于可靠的数据源,其实很多时候收集数据会占据更多的时间,包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台,最后才在收集的正确数据基础上做分析,既然一切都是为了找到正确的结论,那么就要保证收集到的数据的正确性,否则一切都将变成为了误导别人的努力;

  第十、好的分析报告必须要有解决方案和推荐方案,你既然很努力地去了解了产品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第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,做出的推荐和结论想必也会更有好处,而且你的老板也肯定不期望你只是个会发现问题的人,请你的那份工资更多的'是为了让你解决问题的;

  十一、不要害怕或回避“不良结论”,分析就是为了发现问题,并为解决问题带给决策依据的,发现产品问题也是你的价值所在,相信你的老板请你来,不是光让你来唱赞歌的,他要的也不是一个*的工具,发现产品问题,在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了;

  十二、不要创造太多难懂的名词,如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词,那么你写出来的价值又在哪里呢,还不如你直接过去说算了,当然如果无可避免地要写一些名词,要有让人易懂的“名词解释”;

  十三、最后,要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人,包括那些为你上报或提取数据的人,那些为产品作出支持和帮忙的人(如果分析的是你自我负责的产品),肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮忙,而且我想你也不是只做一锤子买卖,懂得感谢和分享成果的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。

如何写好一份数据分析报告2

  首先,建立一个优秀的框架,就像盖房子一样,需要建立在坚实的基础之上,并分层次地进行分析。只有基础稳固而且层次清晰,才能让读者一目了然。清晰明确的架构和主次分明的结构,能够让别人轻松阅读理解,从而激发他们继续阅读下去的欲望。

  第二,每一篇分析都需要得出一个明确的结论,否则就不能被称为分析,也无法发挥其本身的价值。因为进行分析的目的就是要找出或证实一个结论,所以不要忘记回到分析的初衷。请

  第三,为了保持分析结论的凝练性和有效性,推荐在分析中只提出一个最重要的结论。分析的目的通常是发现问题,如果我们能够通过一次次的分析找到一个重大问题,那就已经达到了目标,不需要过多地追求数量。更倾向于少而精的结论可以更容易让读者理解,并减轻事务繁多的领导阅读时的心理负担。当别人看到问题太多、结论过于繁复时,可能会失去兴趣并选择不继续阅读,这样即使有一百个结论也等于零。

  第四、分析结论必须要基于紧密严禁的数据分析推导过程,不要有猜测性的结论,太主观的东西会没有说服力,如果一个结论连你自我都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了;

  第五,好的分析必须具备良好的可读性,也就是易读性。每个人都有自己的阅读习惯和思维方式。当我们写作时,常常按照自己的思维逻辑来组织文章。虽然我们可能觉得自己很明白,但这只是因为整个分析过程是我们自己完成的,其他人不一定能够理解。因此,我们需要考虑我们的分析读者是谁,他们最关心什么。我们务必以读者的角度来写分析邮件。

  第六,数据分析报告尽量图表化,这其实是第四点的补充,用图表代替超多堆砌的.数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论,当然,图表也不要太多,过多的图表一样会让人无所适从;

  第七、一个优秀的分析报告必须具备逻辑性,通常应按照以下步骤进行:

  1、确定问题所在;

  2、深入分析问题的原因;

  3、提出解决问题的方案。这样的流程使得分析报告具有逻辑性,也更容易让读者理解。

  第八、好的分析必须是出自于了解产品的基础上的,做数据分析的产品经理本身必须要十分了解你所分析的产品的,如果你连分析的对象基本特性都不了解,分析出来的结论肯定是空中楼阁了,无根之木如何叫人信服?!

  第九、好的分析需要基于可靠的数据来源。在实际操作中,收集数据往往会占用较长时间。这个过程包括规划和定义数据需求、协调数据报告和确保开发人员提取正确的数据,或者建立一个良好的数据体系平台。只有在收集到准确的数据基础上进行分析,才能找到正确的结论。因此,确保所收集的数据准确性非常重要,否则所有的努力都可能误导他人。

  第十、好的分析报告必须要有解决方案和推荐方案,你既然很努力地去了解了产品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第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,做出的推荐和结论想必也会更有好处,而且你的老板也肯定不期望你只是个会发现问题的人,请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的;

  十一、不需要害怕或回避“不良结论”,分析的目的是为了发现问题,并为解决问题提供决策依据。发现产品问题也是你的价值所在,相信你的老板请你来不仅仅是为了说好话,他期望的也不只是一个拍马屁的工具。发现产品问题并在出现严重失误之前解决它,正是你分析工作的价值所在。

  十二、请勿使用过多晦涩难懂的术语,因为如果你的老板需要叫你三次过去解释这些术语,那么你所写的分析价值就不复存在了。与其如此,还不如直接过去跟他/她沟通。当然,如果无法避免地需要使用一些术语,就请加上易于理解的“术语解释”。

  十三、最后,我们需要感谢那些为这份分析报告付出努力并做出贡献的人。他们包括为我们提供或提取数据的人员,以及为产品提供支持和帮助的人员(如果这个分析报告是针对我负责的产品)。我们要肯定和尊重团队成员的工作,只有这样才能赢得更多的支持和帮助。此外,我们也应该意识到自己不仅仅是为了完成一项任务而工作,懂得感恩和分享成果的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。

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