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在各行业都高度数字化的今天，越来越多的部门和岗位都不可避免地要与数字打交道：销售部门的销售数据、市场部门的客户资质数据和行业数据、生产部门的产品数据、运营部门的运营数据等，类似的例子还有很多。什么？自认为对数字缺少“六识”的你在角落瑟瑟发抖，生怕哪天被安排做数据分析的工作？数据分析报告怎么写!!!不要急，今天我为大家带来做数据分析报告不可不知的六大原则，掌握了这些原则，相信你可以做出一份有价值的分析报告。 制作数据分析报告的前提：明确分析目的 如果漫无目的地去做数据分析，那么结论很可能是非常分散且比较浅显的。拿销售数据来说，上级给了你这一年的销售数据，让你做一下数据分析。那么不论是从数据的时间跨度还是数据类型以及体量来看，这份数据都是非常庞大的。如果没有明确的分析目的作为指导，接到这份任务的你需要花费大量精力和时间去整理清洗和分析这些数据，而且往往还会因为眉毛胡子一把抓，得到大量面面俱到却面面做不到的结论，不仅仅影响了自己其他的日常工作，还很有可能得不到令上级满意的结果。 因此，在上级安排数据分析报告的任务给你时，一定不要怕麻烦，一定要明确上级想要从这份报告中得到哪方面的信息和建议、参考哪些数据指标、以及数据的时间跨度大概是多少等等。一般来说，数据分析报告的最终结论和目的都是为某一方面的决策提供可靠的建议和指导。 确定数据分析报告制作的目的，我们就需要具体落实制作撰写步骤。下面给大家整理在撰写报告的过程中，尤其需要注意的6大原则！ 数据分析报告撰写原则一：寻找准确的数据源+数据描述 数据的质量是决定数据分析报告质量的前提条件。大多数时候，数据的收集和获取往往会花费分析人员大量的时间和精力，包括根据分析目的规划数据定义和范畴、与相关同事一起提取正确的数据、甚至是从零开始建立数据体系平台（包括数据埋点等）。只有在数据的质量得到保障之后，数据分析的结果和生成的报告才具有指导意义。当然了，既然如此大费周章地筹备相应的数据源，那么也一定要在报告中对数据源选取的来龙去脉以及数据特征进行描述。 数据分析报告撰写原则二：搭建清晰的报告框架 一般来说，数据分析报告往往包括以下三大部分：结论总结、报告背景及分析目的描述、数据收集与数据特征描述、分析论述（一般按照结论的分论点进行标题的划分，且包括但不限于数据分析的理论依据如模型的选取等、逻辑推导过程、结果展示、以及对应的结论）。更加细节上的报告框架还需视实际情况而定，但往往都是以上四大构成部分的发展与延申。而且为了提高阅读者的对整体报告的把握和阅读效率，数据分析报告往往会将最终结论放到报告的最靠前的部分而不是最后，做到结论先行。 数据分析报告撰写原则三：结合业务逻辑进行分析 工作中的数据分析报告绝不是在简单的数学或统计学计算，即使你使用了再高端的数据分析工具，不管是SQL、Python、Matlab、还是R语言，只要没有结合对业务的理解，那么所做的数据分析就是脱离现实的和缺乏实用价值的。因此，整个数据分析的分析过程一定要结合分析者个人对业务逻辑的主观理解，才能够得出能够真正有应用和指导价值的分析结论。 数据分析报告撰写原则四：结论有出处，分析有结论 只有保证分析过程的严谨，做到每一个结论都有迹可循、有据可依，分析与结论环环相扣，才能在根本上保证报告的逻辑性和科学性；而每一部分的分析，都能够对应有价值的结论，才能够保证报告整体节奏的紧凑和效率的提高，做到没有无用的分析。所以即使针对某一项数据的分析过程以及可视化结果展示耗费了你很多精力和时间，最终发现无法从中提炼出有效的结论和建议，那么一定要摒弃沉默成本的影响，将这段分析从报告中剔除。 数据分析报告撰写原则五：结论有深度 “我们的销售额增长了10%，我们的客户男女比例为4：3，我们的今年销售成本四季度的较去年同比分别增长了4%、2%、3%和5%……”这样的 “结论”，与其说是结论，不如说是数据结果的展示或者说是数据分析最初级的成果，而并非真正有深度的结论，或者说，并非报告阅读者真正想要的结论。结合你对业务的理解，将不同类别的数据进行交叉分析，比如对比成本的增加与供应商变动的关系等等，从而发现问题及诱因，并在此之上给出解决方向和建议，这才是真正有深度的结论。 数据分析报告撰写原则六：善用数据可视化 单单依靠文字支撑的数据分析报告会显得不够生动，也会显得缺乏数据基础的背书，即使实际上你真的分析的条条是道，也极有可能在第一印象、以及报告的可读性上引发阅读者的不快。而利用一点点精力，将数据分析的结果以图形图表的形式展示出来，方便报告阅读者观察和理解数据内在的异常值、趋势和规律，这样无疑会给你的报告增色不少。而更加精妙的大数据可视化，需要结合报告的目的以及个人对数据和业务的主观结合，来有的放矢地对分析结果进行一个关联和展示，并通过不同的表现形式和突出手段吸引阅读者的注意，使你所总结的结论以及建议更加容易被理解和认可。 以上就是今天为大家分享的数据分析报告制作撰写6大原则，让我们从数据小璇玑进步为数据战神吧！ |
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