一份完整的数据分析报告怎能少了一个故事
一个项目到了汇总的时候,免不了形成一份相对完整的数据分析报告。报告也需要多种情况。按照应用场合可以划分多种类型:有的需要向上邮件汇报,有的需要给项目组里一个交代,有的是需要直接进行展示汇报等。按照项目类型也可以划分多种类型:新项目上线效果评估,AB test结果,日常数据汇总,活动数据分析等。
文本也好,PPT也罢,数据分析报告核心的思路都是相通的。
1. 你要一个故事
我自己有个想法,就是产品经理应该多学习相关领域的知识,比如学一些基础的设计规范、交互原则、营销知识,心理学知识,算法知识等等。除了一些明显的对工作的帮助,也能帮助自己扩展思路。其实做好报告,就应向咨询机构或者投资机构学习。
一个报告核心不是包含很多内容,让听众或者读者去花时间理解,核心是讲好一个简单的故事。咨询和投资机构做BP之前,会先花时间理清楚storyline。其实各种报告都应该这样,先理清楚你要讲的故事。
2. 一个数据分析报告的框架
这里列出一个我个人比较喜欢的报告框架,可能针对不同的报告场景需要有所调整(比如删除部分步骤,或者增加部分细节):
项目背景:简述项目相关背景,为什么做,目的是什么
项目进度:综述项目的整体进程,以及目前的情况
名词解释:关键性指标定义是什么,为什么这么定义
数据获取方法:如何取样,怎么获取到的数据,会有哪些问题
数据概览:重要指标的趋势,变化情况,重要拐点成因解释
数据拆分:根据需要拆分不同的维度,作为细节补充
结论汇总:汇总之前数据分析的主要结论,作为概览
后续改进:分析目前存在的问题,并给出解决改进防范
项目背景 & 项目进度
项目背景,需要简述项目相关背景,为什么做,目的是什么。项目进度,需要综述项目的整体进程,以及目前的情况。这两点其实没什么可说的,如果对象是项目成员,可以写简单一些,如果对象是对项目不了解的人,则需要多写 一些,但还是要尽量用最简单的话,跟别人讲明白。
名词解释 & 数据获取方法
名词解释:关键性指标定义是什么,为什么这么定义。这点是很多人忽略的,其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言,点击率可以是点击次数/浏览次数,也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重,也可能按天去重。如果没有清晰的解释,不同人理解不同,对整个数据的可读性就大打折扣。
数据获取方法:如何取样,怎么获取到的数据,会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾,要经过数据清洗剔除噪声,也需要部分假设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可,让对方对于置信度有一个估计。
数据概览 & 数据拆分
数据概览,需要有重要指标的趋势,变化情况,重要拐点成因解释。
数据拆分,需要根据需要拆分不同的维度,作为细节补充。
这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势,则使用图,如果需要对方知道具体数据,则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。需要注意的点是:核心指标要少而关键,拆分指标要有意义且详细。同时如果是PPT的话,每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。
结论汇总 & 后续改进
结论汇总,基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总,形成完整的结论。
后续改进,需要在数据分析的结论和问题的基础上,对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。
致谢是对项目组合相关协助部门的致谢,基本上对于项目组和相关协助部门而言,也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中,也会更加融洽。
附件是需要附赠更多没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。对于PPT而言,这部分也可以放在PPT致谢之后,与会同事有疑问,可以随时翻到最后解释。
3. 总结
一个产品,如果你不能衡量它,你就不能了解它,自然而然,你就无法改进它。这是说数据。
而数据报告的意义也是类似,项目完成之后需要完整汇报,这样无论是对上汇报还是对团队而言,都是有重要意义。
突然想到一个事情。去年的时候做了一个内部数据平台,到了取名字的时候,我用了dice。为什么叫dice呢?
这得从物理说起(开启神棍模式)。物理学不断前行,之前人们认为物理学是决定论的,只要知道系统的初始值和足够细节,就能知道之后系统的演化路径。后来发现不是这样的,对于一个基本粒子而言,观测之前,粒子状态和位置是不可预测的。爱因斯坦说“上帝不会掷骰子”,然后后续的研究,更多的是支持上帝是掷骰子的。这也是dice的来源。
即使是上帝视角,也不可能知道提前知道数据的结果。那么作为产品经理而言,尊重数据结果,并分析形成结论,远比相信一些所谓的方法论的条条框框好得多。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14