数据分析报告的三个层级 从内容的深度来看,数据分析报告可以分为三个层级,即:是什么、为什么、怎么办。 第 1 层级:是什么 第 1 层级的数据分析报告,通常是对业务数据的日常展现,目的在于发现问题。 比如说,昨天的销售额是多少?是好还是坏?判断的标准是什么? 第 2 层级:为什么 第 2 层级的数据分析报告,是在第 1 层级的基础上,通过对比、细分等分析方法,找出问题产生的原因。 比如说,为什么昨天的销售额下降了?为什么有些渠道的销售额下降更为明显?为什么有些产品的退货率明显上升? 第 3 层级:怎么办 第 3 层级的数据分析报告,是在第 2 层级的基础上,找到解决问题的办法,提出合理的行动建议。 比如说,想要提升销售额,怎么办?如何提升客户的满意度?建议从哪些方面进行改进? 以上 3 个层级,层层递进,只有先知道问题是什么,才好分析问题为什么会产生;只有先知道问题产生的原因,才好提出怎么办的建议;只有前面的认识到位,后面的建议才能真正有效,最终找到解决问题的应对策略。否则就容易停留在问题的表面,抓不到问题的本质,提出的建议也就如同空中楼阁,无法落地执行。 无论是哪个层级的数据分析报告,都要考虑受众。 同一个主题内容,面对不同的受众,在表达方式上可能会有很大的差异。 比如说: (1)对高层领导:尽量不用专业术语,重点突出数据分析的结论和建议; (2)对业务人员:尽量少用专业术语,重点突出分析结果对业务的价值; (3)对专业领导:可以适当使用专业术语,重点突出技术的深度和广度; (4)对同行交流:多用大家都懂的专业术语,重点突出技术的心得和思考。 写好数据分析报告,是数据分析师的一项重要技能,关键不在于技术工具,而在于对业务的思考和分析。 这就如同写诗,写好诗的关键,不在于修辞技巧,而在于对生活的观察和领悟。 数据分析报告的三个层级全文共2页,当前为第1页。数据分析是技术和艺术的结合体,数据分析工具是技术,数据分析思维的合理应用是艺术,作为一名数据分析师,如果不能在报告中提出能落地执行的建议,那么终将被机器取代。 因为随着人工智能的快速发展,用算法能完成大部分简单重复的工作。 数据分析报告的三个层级全文共2页,当前为第1页。 在日常工作中,如果我们把每一次写报告,都当成是提升自己能力的好机会,那么长期坚持下来,必然对自己的成长会很有帮助。 数据分析报告的三个层级全文共2页,当前为第2页。 数据分析报告的三个层级全文共2页,当前为第2页。 数据分析报告的三个层级
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