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怎么写好一份数据剖析报告 统计剖析报告范文

统计剖析报告范文（怎么写好一份数据剖析报告）
1 我以为一个好的剖析报告应当要的构造

怎么写好一份数据剖析报告 统计剖析报告范文

文章插图


#2所有的剖析报告都有一个大前提 --- 懂得报告的受众


知道他们是谁，爱好什么样的作风，怎样的叙事进程，才好断定报告的载体和形态 。


是用excel，还是用word，或者PPT和key note ？
是爱好鲜艳的比较色，还是庄重的商务色 ？
是总分，还是总分总，还是总分分 ？
是爱好开门见山，还是爱好先扬后抑 ?
是愿望逻辑严整，还是爱好单点突破依照模块去拆解？
是爱好专业的词汇，还是通俗易懂的大白话？


依据受众的数据懂得才能，去断定用哪种图表进行出现，做适合的解读 。


——如何懂得？
在日常对接的琐碎数据需求进程中，带入以下几个层面的懂得：


① 需求的业务方是谁，他们为什么须要这些数据，怎么用这些数据（看 or 读）；
② 通过周期性的需求对接，在哪些业务团队内可以拥有话语权，在哪些场景下可以拥有数据的驱动决策权；
③ 摸清一个企业的组织架构，哪些高层会真正用数据，看数据的习惯和偏好 。


#3 汇报的9大要素


1）背景


脱离了业务背景的剖析进程，很容易被质疑，站不住脚 。


为什么要做这件事情？谁的需求？做完这个事情之后能干什么？资源分配如何？


2）目的
可以把目的拆解成为几个阶段，本期的目标是什么，之后的筹划是什么 。


因为在实际业务进程中，剖析的进程往往是循循渐进的，不可能一次性的就把一个问题分析的特殊清晰，分阶段分步骤的完成某一个事情 。


3）主要结论
依照写议论文的方法，总分总，是最常见的构造，总的部分，就是结论了 。通过哪些数据去抽象成为问题、异常、趋势，站在业务侧的角度进行具象，形成典范的案例，凝练语言和话术 。


结论前置的利益，是赞助读/看报告的人节俭时光，迅速聚焦到结论事项上 。


如果本身的话语权足够大的话，还能减少决策链路，直接进行策略决定，少了很多环节 。


举个例子：通过对各省用户在客服部门的诉求信息剖析，发明湖南和吉林两省的用户体量大（x），新用户的占比高（x%），在平台入驻、协定签署、商品宣布几个环节的问题量，高于平台平均水准x% 。


原因：经过对数据的拆解，在两省的培训材质少、知识库笼罩面比拟低，语料素材匹配度不高；


策略：建议培训部门增强对知识库、语料的建设，并针对两省用户的问题，制订相应的策略；


价值：通过对知识系统的完美，能够减少客服人员在基本问题上的人力投入，加快问题响应解决率，从而晋升用户的应用满意度 。


4） 问题vs论点vs论据


大部分情形下，一般的数据剖析到这里就停止了，因为是总分的关系，只须要裸露问题，至于问题的解决，是依附于其他的团队，或者部门的引导去拍板 。


针对前面的结论，对每一项离开进行论述，支持起主要结论的论点分离是什么，以及对应的论据 。


在这个环节进程里面，所须要组织的内容就是一套尺度的数据剖析进程，即：


数据采集-数据处置-数据统计-数据可视化-数据成果


须要强调的是，在全部剖析的进程里面，最好能够提前明白好统计的核心指标和维度 。


对待问题的视角有很多，所以须要提前定下来一个框架，从主视角、第二视角去对指标进行分析 。


剖析的办法，就不在报告层面上展开了，会在另外一个部分里面体现 。


5）小结
熟习业务多一点的剖析师，会看的更远一些，从业务的视角尝试进行数据解读，即根因剖析，先定义异常，然后去说明异常，再之后去论述异常 。


针对主要结论中的其他次要成果进行归纳 。如果说主要结论是给老板看的，那小结的部分是给中高层的管理者看的，他们必需要明确数据的构成，前后的逻辑关系，以及数据之间的勾稽关系 。


值得说的一个点在于，不管通过数据剖析得出来的成果如何，都会对应一套说辞 。如果数据出现的成果是趋好的，那为什么好，在哪些层面上做的比拟好，为什么？


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