如何写好数据分析报告

Python面面观

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2021-02-03 21:35

关于如何写一份好的数据分析报告,我目前想法是分为 2 部分,分别是报告内容报告结构,内容优于结构。

内容上,第 1 做到有结论、有论据;第 2 做到言之有物;第 3 有优先级。稍微展开说下。

第 1 ,有结论、有论据。就是尽量避免以下情况:无结论。比如一直在说状态,同比多少、环比多少,但是没有定性结论;有结论但是立不住,或者结论和论据不直接相干。比如说产品中心需要放在续费上,因为新增用户很少这类;

第 2 ,言之有物,不能老飘着说一些正确的废话。这种报告目前也看见过,比如报告结论是建议提升新增用户,建议提升续费率这类。这类其实大家有共识,难得是如何提升新增/续费率。具体在拆解指标中去,不要浮在面上。

第 3 ,有优先级。报告讲述有重点,事情任务有轻缓。所以笔墨围绕结论优先级来,不能自己自己擅长可视化或者某个技能,刻意炫技。

结构主要是报告的结构流程。最好是完整的报告框架,合适的页面版式、可视化图形,突出的优先级呈现

完整的一份数据分析报告,包括:

  • 摘要。对报告中内容概述,也就是报告内容重点介绍;

  • 目录。报告框架说明;

  • 说明。关于报告中数据时间、数据粒度、数据维度、数据定义、数据计算方法和相关模型等内容的特殊说明;

  • 正文。除了数据陈列外,一定要有数据结论;而对于数据分析和挖掘类报告,必须要紧紧围绕主题撰写,而不是全部写到;

  • 附录:如果报告存在外部数据引用、原始数据、数据模型解释等,建议作为附录附在报告最后。

合适的版式和可视化图形比较考验数据分析师个人审美。我认为尽量专业、简单即可。可视化图形尽量是常用、贴切描述数据就行。

突出的优先级,体现在篇幅,60% 的笔墨描述围绕最重要的结论。马克重点。

如上,我才认为是一份还不错的数据分析报告。

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