【数据分析二】数据分析报告指南

1. 前言：

总结一个项目时，必然会形成相对完整的数据分析报告。

报告也需要多种情况。根据应用场合可分为多种类型：有些需要向上邮件报告，有些需要向项目组解释，有些需要直接显示报告等。根据项目类型，也可分为多种类型：新项目在线效果评估，AB test结果，日常数据汇总、活动数据分析等。

文本也好，PPT无论如何，数据分析报告的核心思路都是相通的。

2. 你想要一个故事

我有一个想法，产品经理应该在相关领域学习更多的知识，如学习一些基本的设计规范、交互原则、营销知识、心理学知识、算法知识等。除了对工作有一些明显的帮助外，它还可以帮助你扩展你的想法。事实上，要做好报告，你应该向咨询机构或投资机构学习。

报告的核心不包含很多内容，让观众或读者花时间去理解。核心是讲一个简单的故事。咨询和投资机构BP之前会花时间理清楚。storyline。事实上，各种报告都应该是这样的。首先，澄清你想讲的故事。

3.数据分析报告框架

以下是我个人最喜欢的报告框架，可能需要调整不同的报告场景告场景(例如删除一些步骤或添加一些细节):

项目背景：简要介绍项目相关背景，为什么，目的是什么项目进度：总结项目的整体过程，解释当前情况：关键指标的定义是什么，为什么定义数据获取方法：如何取样，如何获取数据，将有什么问题数据概述：重要指标的趋势、变化、重要拐点原因解释数据拆分：根据需要拆分不同维度，总结为详细补充结论：总结以往数据分析的主要结论，作为概述后续改进：分析当前存在的问题，并提供解决改进预防感谢附件：详细数据4. 项目背景&项目进度

项目背景需要简要介绍项目的相关背景，为什么要这样做，目的是什么。项目进度需要总结项目的整体过程和当前情况。事实上，这两点没什么可说的。如果对象是项目成员，你可以写得更简单。如果对象是不了解项目的人，你需要写更多的 ，但你仍然需要试着用最简单的词向别人解释。

5. 名词解释&数据采集方法

名词解释：关键指标的定义是什么，为什么如此。这一点被许多人忽视了。事实上，数据的误解往往是因为对指标没有统一的定义。例如，点击率可以是点击次数/浏览次数浏览次数，也可以是点击次数/浏览次数。人数可以根据访问或每天来增加。如果没有明确的解释，不同的人理解不同，整个数据的可读性将大大降低。

数据获取方法：如何取样，如何获取数据，会有什么问题。原始数据往往存在一些缺陷，需要通过数据清消除噪声，但也需要一些假设来完成数据。数据清理和数据完成的方法需要向报告对象解释和识别，以便对方能够估计信誉。

6. 数据概览&数据拆分

数据概述需要解释重要指标的趋势、变化和重要拐点的原因。

数据拆分需要根据需要拆分不同的维度作为细节补充。

这基本上是之前提到的数据分析方法。如果对方需要知道比较或趋势，请使用图片，如果对方需要知道具体数据，请使用表格。表格应清楚地标记需要强调的数字。需要注意的是：核心指标较少，关键，拆分指标应有意义和详细。同时，如果是PPT的话，每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。

7. 结论汇总&后续改进

结论总结，基本上是对往数据分析阶段的数据进行总结，形成完整的结论。

后续的改进需要在数据分析结论和问题的基础上，对后续的迭代和改进措施进行解释。这部分实际上是分析的根本目的。

8. 致谢&附件

感谢是对项目组合相关协助部门的感谢。基本上，对于项目组和相关协助部门来说，他们也希望自己的工作或积极合作能够看到有效的数据结果。在以后的合作中，更加和谐。

附件需要附加更多不需要反映在数据报告中但仍然有价值的数据。PPT这部分也可以放在里面PPT感谢后，与会同事有疑问，可随时翻到最后解释。

9.总结

一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。这是说数据。

而且数据报告的意义也差不多，项目完成后需要完整报告，这对上报和团队都有重要意义。

我突然想到了一件事。去年，我做了一个内部数据平台。当我取名时，我用了它dice。为什么叫dice呢？

这必须从物理学开始（打开神棍模式）。物理学继续前进。以前，人们认为物理学是一个决定性的论点。只要你知道系统的初始值和足够的细节，你就可以知道系统的进化路径。后来，人们发现情况并非如此。对于一个基本粒子，粒子的状态和位置在观察前是不可预测的。爱因斯坦说：上帝不会掷骰子，随后的研究更支持上帝掷骰子。dice的来源。

即使从上帝的角度来看，也不可能提前知道数据的结果。因此，作为一名产品经理，尊重数据结果，分析和形成结论远比相信一些所谓的方 ** 的规章制度要好得多。

关于数据，还有很多话要说，然后开新坑。

————————————————

书籍推荐：

王彦平 吴盛峰网站分析实战:如何以数据驱动决策，提升网站价值？

Avinash Kaushik 《精通Web ** ytics 2.0：用户中心科学与在线统计艺术》

阿利斯泰尔·克罗尔 / ·尤科维奇 精益数据分析