什么是数据分析报告(数据分析报告原则)

数据分析报告价值不言而喻，麦肯锡、罗兰贝格或者波士顿等著名咨询公司，仅仅凭借报告就可以赚几十万或者上百万的收入。

但如此有价值的数据分析报告，并不是人人都可以做的出来的，接下来我会结合自己的一些经历，对数据分析报告进行一次大剖析。

1）数据分析报告怎么制作出来的？

无论是数据，还是现在炒的很热的大数据，分析流程都是一样的。完整的数据分析流程包括以下部分：商业问题理解，数据梳理，数据清洗，数据分析，制作报告，解决问题。

这是一个闭环、不断优化的过程，只要最终没有充分解决问题，这个流程就会不停迭代循环下去。

具体每一个环节如何理解呢？

第一、商业问题的理解：这个模块是为了明确分析思路及目标的，我们报告目的是什么，需要用什么样的分析思路，就是在这个模块进行思考。

第二、数据梳理：这个阶段是数据准备工作阶段，主要思考的问题是，需要什么数据源，具体数据源要什么样的字段以及思考采集方法。

第三、数据清洗：所谓的数据清洗，就是数据的采集、整理及加工，最终得到适合分析的数据形式。其中数据整理和加工包括方面和角度很多，譬如去重、处理缺失值、异常值处理等。

第四、数据分析：包括两个部分，第一部分就是基础统计分析，譬如对比分析，交叉分析，时间序列分析等。

而第二部分则是建模挖掘，当然这个部分得看具体需要。

如果需要，则应进行相应的建模算法操作，从而得出相关结论。

第五、制作报告：这里就是将得到的相关数据分析结果进行可视化操作，最终输出的形式可以多种多样，但是常见的还是以PPT、Dashboard为主，并且这里还要写明具体结论。

第六、解决问题：任何的报告并不是自嗨，还需要解决实际问题，这样报告的价值才能凸显，譬如了解消费者，指导精准营销。

2）数据分析报告的种类

数据报告一般而言分为四种：市场/行业分析、用户画像洞察、竞品研究以及具体经营或业务问题分析。

1.市场/行业分析：对某个市场或者行业进行现状分析，并对未来趋势进行预测。具体包括宏观环境，典型企业、大事件分析、发展趋势等。

2.用户画像洞察：对目标用户进行洞察，包括基本属性、行为属性以及态度属性等。

3.竞品监测：对同类产品或者品牌现状进行分析，包括市场占比，功能诉求、用户满意度分析等。

4.具体经营或业务问题分析：对某个细致业务问题或经营问题进行专题分析，譬如XX投放效果营销分析。

3）报告数据来源

报告数据来源有很多，最常见的包括以下几种情况：

1.网页爬虫数据，譬如微博评论数据，大众点评评论数据。

2.互联网公开数据，譬如统计局数据，各大协会数据。

3.市场调研数据，这块是根据自己报告目的，通过相关调查问卷来得到某些数据样本，从而分析得到有价值的信息。

4.企业内部数据，主要是以客户数据为主，多见于具体经营或业务问题分析报告中。

5.运营商数据，如果和运营商有合作，可以得到这方面的数据，价值高，但价格也贵。

4）数据分析报告的学习建议

想要制作好一份数据分析报告的话，除了上述所说，还需要你平时多看一些咨询、数据报告，学习人家的框架、数据分析角度以及可视化成果等，然后多总结，多模仿。

当你对数据分析报告的套路烂熟于心的时候，恭喜你，你就小有成就了。

这里推荐一些网址：

1.199IT互联网数据中心：http://www.199it.com/。

2.艾瑞网：http://report.iresearch.cn/。

3.易观智库：https://www.analysys.cn/。

4.阿里研究院：http://www.aliresearch.com/。

5.CBNDATA：http://www.cbndata.com/report。

这就是我想对你说的，希望对你有所收获。

数据分析报告原则

数据分析报告的重要性在于，它是你分析过程的成果，为产品决策提供参考。撰写优秀的分析报告，应遵循以下要点：

1.构建良好的框架，确保分析的基础坚实、层次清晰，便于阅读者理解。

2.每个分析都要有明确且具体的结论，避免没有明确结论的分析。

3.保持分析结论的精炼，一个重要的结论足矣，避免过多细节。

4.结论必须基于严密的数据分析，避免主观猜测，确保结论的有效性。

5.提升报告的可读性，考虑目标读者的阅读习惯和关注点，使其易于理解。

6.尽量使用图表呈现数据，帮助读者直观理解问题，但避免图表过多。

7.保持分析报告的逻辑性，按照发现问题、总结原因、解决问题的顺序展开。

8.分析应基于对产品的深入了解，确保分析的准确性。

9.确保分析基于可靠的数据源，数据的准确性是分析正确性的基础。

10.提供具体的解决方案和建议，基于分析结果提出有价值的见解。

11.不回避可能存在的问题或不良结论，分析的目的是发现问题并提供解决方案。

12.避免使用过多难懂的名词，如需使用，应附上简明的解释。

13.感谢为报告付出努力的人，肯定他们的贡献。

以上是撰写数据分析报告的相关要点，希望对您有所帮助。