|超级干货!如何仅花5步就能写出一篇领导绝对满意的数据分析报告
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为什么会这么说?这源于我之前的求职经历 。 彼时我虽然在工作中经常用数据赋能业务 , 但这些案例十分的碎片化 , 没有形成完整的框架或者成果 , 结果在面试过程中 , 缺少一份完整的项目报告来佐证我的能力 。
后来在工作中 , 经常有后辈让我给他们的数据报告提些意见 。 也让我意识到很多人也缺少一份标准的数据分析报告模板来参考 , 这也是我分享这篇文章的目的 。
首先 , 一份完整的数据分析报告必须包含以下5个部分:分析背景/问题、分析维度说明、数据加工、分析结论与建议、可视化展示 。 其中更为看中的是;数据分析结论与建议和可视化展示 。 以下以2022帆软BI数据分析大赛【最佳行业应用奖】--《网上超市经营数据分析系统》进行案例补充 。
一、分析背景/问题一般当我们在撰写一份数据分析报告时 , 问题已经明了 , 数据也已经分析过了 , 报告只是展示我们的分析过程 , 显得分析结论有据可依 。
因而做分析报告的一个重要原则就是循序渐进 。 首先你得让人清楚你在解决什么问题?关键问题是什么?并如何将这个问题转化为数据问题?只有在此基础上 , 你接下来的数据分析才能继续展开 。
正如此篇案例中 , 分析背景为在网上超市竞争愈加激烈的环境中 , 寻找第二利润增长点尤为重要 , 最后定位于通过经营数据分析提高改进企业的经营管理能力 。
二、分析维度与指标说明在明确问题后 , 数据分析有了大方向 。 接下来就是构建框架 , 并进一步点出每一个问题 , 这里面我们常用的方法是指标拆解法 。 在某个场景下或某个功能下 , 根据业务流、管理流、数据流几个维度分别梳理出不同环节的重要指标 , 而后对其进行横向扩展 , 纵向挖掘 。
在此篇案例中 , 最终确定6个核心指标 , 分别为配送、商品、利润、退货和客户等 。
三、数据加工这步就是对数据进行清洗与预处理 , 譬如数据集描述、数据表命名、重复值处理、缺失值处理等 。
四、分析结论分析报告的结论一般包含三大部分:现状描述、现状评价、给出建议 , 其中业务建议实在现状描述与评价的基础上结合自身理解最后得出 , 属于分析报告中的重中之重 , 结论的正确与否以及可行性 , 最终会直接影响到业务或领导对这份报告的认可 。
其中现状描述要求我们不带任何感情色彩 , 这一步 , 你只需要展现最客观的事实即可 。 而建议则要求你必须结合实际业务 , 在充考虑现实的情况下 , 合理地建议 。 并且将建议采取后的结果以数据化的形式展现出来 , 譬如成本将提高5% , 而交易将提升20%等 , 让人能感觉到 , 你的建议也是有数据可验证的 。
五、数据可视化到这一步 , 已经算是基本完成了整个项目的分析 , 但如果你满足于此 , 那么即便你前面最的再好 , 在领导眼里 , 你也只是完成了本职工作 。
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