如何做一套有效的数据分析报告如何写数据分析报告 _数据

如何写数据分析报告(如何做一份有效的数据分析报告)
之一，具体是什么问题？许多学生在提问时喜欢用这种 :
类型一:老师，你对互联网行业有什么分析思路吗？
2.类型:老师，你对用户画像分析有什么想法吗？
类型三:老师，你有什么归因分析的思路吗？
那么，这三个是具体问题吗？
不要。
就问几个问题:
谁想看这个分析？
他看到了能怎么办？
是什么样的商业分析？
这个业务有数据吗？
现有数据对于XX 是否足够？
我什么都不知道。当然不是具体问题。所谓:量身定做，看菜品。如果从源头上分析的问题不够具体，就无法确认:分析结果是否令人满意。最后输出的结果就是打开盲箱，要么稀里糊涂，要么莫名其妙的被批。
一个具体的问题至少包括以下三个层次:
男:谁需要这种分析？
业务场景是什么？
数字:有多少数据和质量？
第二，谁需要做分析？在相当多的场景下，数据分析是给别人看的。领导/同事/客户/大众都有可能。如果你要做的分析符合需求，你就得知道对方想要什么。
识别对象有五个方面:
身份:指的是听分析的人属于什么部门。决定了需求方关注的工作流程、工作KPI以及对应的工作情况。了解部门基本可以初步判断需求者的关注点。
等级:部门领导，团队领导，士兵之间肯定有区别。知道了级别差异，就能更好的追踪到真正的需求发起者，避免被一个听风雨的下属迷惑！
技术:你对数字化、数据采集和数据分析了解多少？事实上，数据分析领域的头号问题是不了解数据的领导/同事对数据模型日益增长的幻想与基础数据采集和基础业务流程数字化的落后建设之间的矛盾。如果发现对方知之甚少，就不要再吹牛了，尽早扔掉复杂的。否则打击越大，摔得越惨。
分析动机:有相当一部分人做分析不是为了了解真实情况，而是为了达到自己的目的。想借机邀功的，想甩锅的，想争资源的。所以，搞清楚提要求的人的到底坐在哪里，是非常重要的。否则无论你怎么做，他都不会收货。
基本认知:他对目前的业务情况和数据表现了解多少？实践中，相当一部分人没有基本的认知，根据情绪、媒体报道、领导话语、客户投诉等碎片化、感性化的信息来判断事情。判断一开始就是错的，给出的分析要求肯定是错的。
在工作中，许多学生感到愤愤不平:
为什么总说我不深入？
“为什么要纠结这种波动？”
“为什么分析结果总是在变？”
归根结底，都是不懂人的问题。面对客观、理性、有逻辑的人，我们可以一一分析；面对主观、感性、不讲道理的人，你不得不使用极端的手段。光靠书本上教的代码或者共识是回答不了的。
三.业务场景是什么？业务场景是实现业务目标的所有业务动作的。业务场景也分为宏观、中观和微观(如下图所示):
部门之间的中间分工与跟随者的角色是一致的。所以在实际沟通和总结中，很容易先确定需求方，再结合其部门和职责分析问题场景。对于在甲方工作的同学来说更是如此，了解对方的部门和职位，大概就能判断出对方是什么场景。
对于乙方的公司陈老师，我们要非常仔细的了解情况，一点一点的梳理对方的行业，商业模式，分工，业务流程，制度流程，避免因为名字不同而造成的误解错误。
在这里，很多同学会偷懒，经常说:老师，我是互联网/传统行业的。就说说互联网/传统行业的常识吧。
这种大而全的常识根本不存在。以医疗行业为例。在陈老师接触的客户中，以下所有不相关的人称自己为健康产业。看完之后，你认为这些人能就健康产业的共同标准达成一致吗...
(如下图所示)
所以在梳理业务场景的时候，不要试图用一个大而全的概念去涵盖各种模式。必须了解业务模式、产品类型以及各部门之间的分工。如果我们讨论特定产品功能/营销活动的细节，我们应该在三个主要过程中进行讨论。如果你生搬硬套，最后只会一句话:你的分析根本不符合我们的实际。
当然也不需要神话般的细节，以为每一个场景都是独一无二的，大喊:“如果你没有在这个行当干了50年，赚了1亿，你就没有资格做分析” 。在商业场景的每一个层面，同一个层次，同一个类型，都有很多相似之处。
比如L就是B2B+冷链供应的场景，医药和生鲜很像。
是B2B+ 营销的一个场景。卖广告和卖区别不大。

如何做一套有效的数据分析报告 如何写数据分析报告

如何做一套有效的数据分析报告如何写数据分析报告