数据分析报告这样写,才算真正读懂了数据
随着人工智能、云计算、大数据、互联网、物联网等信息化、数字化前沿技术的应用,数据已经成为了继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素,尤其是在业务、数据较多的商业世界中,数据价值已经切实影响到了企业的发展,真正从一串“数字”变为了企业的重要资产。
在数据越来越重要的未来,或者说在数据已经发挥了大量价值的当下,数据分析这一理解数据、挖掘数据背后价值的重要过程,成为了企业必备的基础建设,也是企业判断企业发展,进行管理决策的重要依据。
在数据分析整个流程的环节中,处于最后阶段的数据分析报告确实很多数据分析人员长期忽略的地方。数据分析,分析出来是要给企业的业务、管理等有分析需求的人员看的,需要针对性进行优化,降低阅读门槛,简洁直观展示分析信息,充分发挥数据分析的作用。
所以,如果在实际工作中能够写出一份高质量、高价值,有足够的信息增量,能够辅助业务决策的数据分析报告,才能说数据分析工作确实做出了成效。
数据分析报告有哪些类型
数据分析是一个复杂的流程,并且在企业中数据分析人员进行分析都是根据企业需求和业务需求来进行数据分析工作的,所以不能只按照自己的想法来撰写数据分析报告。
数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
实际上,企业的数据分析工作中,数据分析人员通常会根据报告需求方的要求来安排相应的报告类型,比方说是日报、周报还是销售分析、市场分析等,根据分析需求的不同,数据分析人员会将报告分为日常工作类、专题分析类以及综合研究类报告。
1、日常工作类报告
其实日常工作类报告从名字上我们就能看出这种分析报告的需求,一般来说日常工作类报告会根据分析时间的不同,划分为日报、周报、月报、季报、年报等不同的模板形式。至于不同时间模板里的内容,更多的是用于限定场景和限定时间内对业务情况进行分析,一般不会有太多的变动,主要输出业务信息,相对来说分析过程比较固化,偏向于展现业务数据、核心指标等。
数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
数据分析人员在制作日常工作类报告时,不需要为分析过程进行过多旁白式的描述,更多是根据数据作出判断,探究企业业务有没有出现异常,是增长还是下降等简单的逻辑信息判断。举几个例子,日常销售报告、账号运营周报、产品市场月报等都属于此类。
2、专题分析类报告
专题分析类报告其实就是我们常说的主题性质的报告,这种分析报告通常会以企业某个部门、某条业务线、产品线和事业群等作为分析目标,比如销售业务分析、运营部门发展分析等,选定一个符合业务需求的专题进行分析,有较高的信息增量,能够辅助业务和管理人员对发展规划进行调整。
数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
数据分析人员在制作此类报告时,需要和业务人员提前进行沟通,调研企业业务基本状况,了解相关的业务指标、业务市场及业务需求等深度信息,结合数据对业务进行深入分析。举个例子,企业电商部门销量出现了异常状况,数据分析人员需要及时根据业务情况,用专题分析报告来分析问题原因。
3、综合研究类报告
不同于日常工作类报告和专题分析类报告都是有一定限制的,偏向于分析展示单一业务情况的报告,综合研究类报告所用的数据比较全面,都是选择整个企业的数据全面评价一个地区、部门、业务线、事业群或其他方面发展情况的一种数据分析报告。
数据可视化 - 派可数据商业智能BI可视化分析平台
数据分析人员在制作综合研究类报告时,首要考虑的就是全面性,哪怕是进行销售部门的综合研究类报告,也要把生产部门的商品数量、市场部门的推广展现数据统一进行汇总分析,从宏观角度反映不同业务指标之间的关系,并站在全局视角反映总体特征,做出总体评价。
相关文章
- Google Earth Engine——NCEP/NCAR再分析项目是美国国家环境预测中心(NCEP,前身为 “NMC“)和美国国家大气研究中心(NCAR)全球气温数据集
- 91 网站点击流数据分析案例(数据展示)
- 巧用Navicat软件实施审计数据统一管理和大数据分析
- 阿里车品觉:大数据时代的若干新思考
- 零售银行如何玩转大数据
- 互联网金融风控模型,需要多大的数据?
- 如何利用数据科学提升医疗保健质量
- 《R语言数据分析》----第1章 你好,数据! 1.1 导入一个大小合适的文本文件
- 《 短文本数据理解》——1.3短文本理解框架
- 从大数据到安全大数据分析
- Pandas查询选取数据
- 大数据培训课程分享:Python数据分析与挖掘实战课程介绍
- 《数据分析变革:大数据时代精准决策之道》一1.4 全面看待运营型分析
- 《数据分析变革:大数据时代精准决策之道》一1.5 小结
- React Context 详细介绍(状态共享、数据传递)
- 《Clojure数据分析秘笈》——1.4节将JSON数据读入Incanter数据集
- 《Clojure数据分析秘笈》——2.9节大数据集抽样
- 入行数据分析要知道什么是分类型数据
- 数据科学必备用Python进行描述性统计数据分析详解
- (数据科学学习手札83)基于geopandas的空间数据分析——geoplot篇(下)
- (数据科学学习手札79)基于geopandas的空间数据分析——深入浅出分层设色
- (数据科学学习手札38)ggplot2基本图形简述
- Java学习-031-JSON 之五 -- 特定数据获取(JSONObject满足特定键值)
- web scraper 抓取数据并做简单数据分析
- 《数据科学:R语言实现》——2.6 从数据库中读取数据
- 数据分析实际案例之:pandas在泰坦尼特号乘客数据中的使用
- 大数据助治霾决策
- 【收藏】5W+条海内外网络数据分析得出首份《顶级数据团队建设全景报告》,直击数据团队建设现状及问题
- 【Linux篇<Day19>】——源码编译安装、rsync数据同步
- 宜城运用大数据严查惠民政策落实问题
- Netflix开源面向稀疏数据优化的轻量级神经网络库Vectorflow
- 大数据“孤岛困境”:暗藏“触电”危险与“断电”无奈
- 电商 商品数据分析 市场洞察 导出数据后 横线对比 python实现
- 大数据时代背景下地方政府数据信息共享研究