Cómo escribir un excelente informe de análisis de datos
Creo que los informes de análisis de datos deben ser familiares para todos. El análisis de datos se utiliza para descubrir y resolver problemas y, en última instancia, debe presentarse en forma de "informes de análisis". Muestre el proceso y finalmente presente los resultados a todos. Solo cuando todos estén de acuerdo se podrá ejecutar la decisión sin problemas.
Un informe de análisis de datos de alta calidad generalmente tiene los siguientes cuatro aspectos a examinar:
1 Legibilidad: un informe de alta calidad debe ser legible, claro y simple. Claro y fácil. para entender.
2. Lógica: El informe debe ser lógico, con lógica de análisis y solución del problema. Un informe de análisis bien editado también es más fácil de convencer a los demás.
3. Riguroso: Hay que tener cuidado en el manejo de los detalles, y los sustantivos y términos deben ser coherentes.
4. Resalte los puntos clave: combine el entorno interno de la empresa, distinga los puntos clave y comprenda los puntos débiles.
Después de hablar sobre los requisitos del informe de análisis de datos, el veterano le enseñará cómo escribir su informe de análisis de datos
1 Determine el marco del informe
. Primero determine el informe de análisis. El marco es como construir una casa. Sólo planificando claramente el tema de todo el informe puede la estructura ser clara para los lectores y la estructura clara. Al mismo tiempo, debe encontrar los argumentos y argumentos correctos para poder controlar mejor la situación general al realizar el análisis de datos y redactar informes.
La estructura marco de todo el informe consta principalmente de: página de título, página de contenido, antecedentes del análisis y descripción del proyecto, página de ideas de análisis, página de conclusiones y sugerencias, página principal del análisis y página de apéndice.
2. Obtención de fuentes de datos
Las fuentes de datos son la base del análisis de datos. Muchos informes de análisis carecen de base científica y tienen poca lógica a la hora de extraer y recopilar datos para garantizar su exactitud y exhaustividad. La fuente es muy importante.
Las fuentes de datos se dividen en dos tipos:
Datos de primera mano: se refiere principalmente a datos que se pueden obtener directamente.
Datos de segunda mano: se refieren a los datos obtenidos tras su tratamiento.
3. Procesamiento de datos
El propósito del procesamiento: extraer y derivar datos valiosos y significativos para resolver problemas a partir de una gran cantidad de datos confusos e incomprensibles que necesitará en este momento. para usar excel. En primer lugar, ¡necesitamos hacer una gran limpieza de los datos! Filtre datos redundantes y duplicados, complete los datos faltantes y corrija o elimine los datos erróneos.
4. Análisis de datos
①La conclusión debe ser clara y concisa:
La conclusión debe estar basada en datos, rigurosa y profesional. Cada análisis tiene una conclusión, y la conclusión debe ser clara. Las conclusiones del análisis no deben ser demasiadas, pero deben ser precisas. Un análisis debe corresponder a la conclusión más importante. Siempre que se descubran problemas importantes. Si se logra el propósito, la conclusión simplificada también es fácil de aceptar para los lectores, lo que reduce el umbral psicológico de lectura de los lectores importantes.
② Proceso de derivación riguroso:
Conclusión analítica: debe basarse en un análisis de datos riguroso y se deben evitar conclusiones especulativas que no sean convincentes.
③Aplicación práctica:
El informe debe ser objetivo y justo, identificar problemas y proponer soluciones. Dado que comprendió el producto y realizó un análisis en profundidad basado en esa comprensión, es posible que haya descubierto el problema y la causa del problema con mayor claridad que otros. Luego, basándose en esta base, en base a su conocimiento y comprensión, haga sugerencias. y las conclusiones presumiblemente también serán más significativas.
④No evite las “malas conclusiones”:
Descubrir problemas es el valor de los analistas de datos. Encontrar problemas en el producto y resolver defectos y problemas del producto antes de que causen errores importantes es su análisis. el valor miente.
5. Visualización
El análisis debe utilizar datos para hablar y utilizar gráficos vívidos para mostrar los resultados del análisis del informe, que pueden mostrar mejor las conclusiones y al mismo tiempo ser intuitivos.
Así es como se elaboran informes de análisis de datos de alta calidad, ¿no es TAN FÁCIL? ¡Califique su informe de análisis ahora!