zoukankan      html  css  js  c++  java
  • 如何写数据报告

    一个完整的数据报告,应至少包含以下六块内容:

    1. 报告背景
    2. 报告目的
    3. 数据来源、数量等基本情况
    4. 分页图表内容及本页结论
    5. 各部分小结及最终总结
    6. 下一步策略或对趋势的预测

    其中,背景和目的决定了你的报告逻辑(解决什么问题);数据基本情况告诉对方你用了什么样的数据,可信度如何;分页内容需要按照一定的逻辑来构建,目标仍然是解决报告目的中的问题;小结及总结必不可少;下一步策略或对趋势的预测能为你的报告加分。

    还觉得复杂么?我再换一种说法:

    各位应该都写过议论文,一份好的数据分析报告其实就是一篇好的议论文,立论(背景)——破题(目的)——列举论据(图表+结论)——论证论点(小结及总结)——结题(策略或预测)。按照这个逻辑去组织你的报告,你的论点就很容易被人接受,自然能得高分喽。

                           

    那么,普通难度的数据报告做法就是这样了。高深的固然要更难一些,但是普通的已经将整体的路径将的很清楚了。

    描述分

    描述分析是最基本的分析统计方法,在实际工作中也是应用最广的分析方法。描述统计分为两大部分:数据描述和指标统计。

    数据描述:用来对数据进行基本情况的刻画,包括:数据总数、时间跨度、时间粒度、空间范围、空间粒度、数据来源等。如果是建模,那么还要看数据的极值、分布、离散度等内容。这次我们是零基础做数据报告,那么就不用考虑后一类数据了。

    指标统计:用来作报告,分析实际情况的数据指标,可粗略分为四大类:变化、分布、对比、预测;

    变化:指标随时间的变动,表现为增幅(同比、环比等);

    分布:指标在不同层次上的表现,包括地域分布(省、市、区县、店/网点)、用户群分布(年龄、性别、职业等)、产品分布(如动感地带和全球通)等;

    对比:包括内部对比和外部对比,内部对比包括团队对比(团队A与B的单产对比、销量对比等)、产品线对比(动感地带和全球通的ARPU、用户数、收入对比);外部对比主要是与市场环境和竞争者对比;这一部分和分布有重叠的地方,但分布更多用于找出好或坏的地方,而对比更偏重于找到好或坏的原因;

    预测:根据现有情况,估计下个分析时段的指标值。

    以上部分引用自我的一个回答面试中针对一个企业的数据分析场景应该怎么去分析?应届生还不懂怎么结合企业业务做系统的分析,求指点 – 陈丹奕的回答,希望进一步了解的话,可以进这个答案。

  • 相关阅读:
    Storm:分布式流式计算框架
    GreenPlum:基于PostgreSQL的分布式关系型数据库
    Hive和SparkSQL: 基于 Hadoop 的数据仓库工具
    Linux网络子系统
    Python标准模块--multiprocessing
    Python标准模块--built-ins函数
    Python标准模块--threading
    Python标准模块--import
    Python标准模块--os
    Python标准模块--argparse
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zourui4271/p/6349231.html
Copyright © 2011-2022 走看看