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數據分析報告的框架——既要懂分析,也要會講故事

Posted by frlily 
數據分析報告的框架——既要懂分析,也要會講故事

分類標籤: 資訊
數據分析項目到收尾關頭,總要出一份數據報告。

按照項目類型,可能是產品投放市場的效果評估;日常報表製作數據匯總;活動數據分析。而報告也分多種情況,有的需要給項目組一個交代,有的需要和業務組一同評估分析,有的則是郵件抄送領導向上級彙報。

數據報告無論是文本、PPT還是數據圖表製作,都得展示分析的核心思路和結果,本質都是相同的。

1.好的分析師要會講故事

一個數據報告的核心不是面面俱到的內容,而是讓讀者讀懂「問題——假設——原因——驗證過程——結論——背後現象——可推行的決策」這樣一個脈絡的故事。類同於諮詢和投資機構,在做BP之前會先花時間理清楚storyline。其實各種報告都應該這樣,先理清楚思路,就有了故事。

2.數據分析報告的框架

這裡列出一個我慣用的報告框架(針對不同業務場景可能會有所調整,增刪或再細分):

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項目背景 &項目進度

項目背景,需要簡述項目相關背景,項目需求、分析目的、市場情況、為什麼做,目的是什麼,以讓讀者了解項目的前因後果。項目進度,需要綜述項目的整體進程,以及目前的情況。

指標定義&數據獲取

核心指標如何定義?公式是什麼,為什麼這麼定義,這點是很重要也是很容易被忽略的,很多時候的誤解都是沒有對指標進行統一定義。舉個例子,比如服裝「斷碼」。從領導層來講,公司倉儲的服裝全部尺碼如果不完整就是斷碼;從倉庫的倉管員角度來講,倉庫內的服裝尺碼不全就是斷碼;從門店的業務員角度來講,客戶需要的尺碼當前門店無貨就是斷碼。定義不同,在會員系統、庫存系統、訂單系統中這個斷碼的數據就不對應。主數據管理可能並沒有覆蓋到所有指標,所以分析指標時要考慮這一點。

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數據概覽 &數據探維

數據概覽是對指標的發展趨勢和變化情況,例如最高最低點做成因解釋。而數據探維是對某指標按照不同的維度做分析,做細節補充。這也是數據分析時常的方法,多維度分析。這一點常常用FineBI等BI系統工具來操作,製作好模板,以後就可以按照特定的維度來分析了。這裡需要注意的是,核心指標要少而關鍵,拆分指標要有意義並有清晰地邏輯來說明。如果涉及的維度較多,不建議用PPT來一個一個描述。一些BI工具可直接在web上展示,切換維度,動態的展示更加生動,容易說明。

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結論匯總

結論匯總,基本是對之前數據分析階段的數據進行匯總,形成完整的結論。後續改進,需要在數據分析的結論和問題的基礎上,對後續的迭代和改進措施作出方向性的說明。這部分其實很多時候也是分析的根本目的。

最後附上詳細的數據,尤其是那些沒有必要在數據報告中體現但是仍然有價值的數據。一個項目/業務,如果你不能衡量它就不能了解他,也就無法改進它,說的就是數據。

我們都不可能提前知道數據的結果,也不能報紙中立的態度去判斷。任何從事數據工作的人,尊重數據結果,並分析形成結論,遠比相信一些所謂的方法論的條條框框好得多。