資料分析報告

怎麼寫好一份高品質的資料分析報告？

• 一 明确背景
• 二 資料采集
• • 資料集範圍
  • 資料預處理
• 三 資料分析
• • • 核心名額
• 四 分析報告的寫法
• • • 背景說明
    • 資料結論
    • 決策建議
    • 資料明細

一 明确背景

做資料分析之前，首先要知道我們為什麼要做資料分析，或者說這份資料分析報告能提供怎樣的營運決策，以及産品優化方向；這就是要求我們要确認分析的背景。
           

二 資料采集

1. 資料集範圍

   1 先确定好資料集的時間範圍、以及資料量集；
         2 資料分析背景所需的字段、北極星名額；
              

2. 資料預處理

   1 資料處理包括了利用mysql/python/excel等工具，對初始資料進行加工處理，使之成為我們想要的資料源。
        2 如果處理的資料集特别大，那麼要對資料進行剔除異常值（資料量集少也可以做這一步）這裡我建議的用"拉依達準則"。
        3 如果要對字段進行相關性分析、或者對資料集做降維處理，用python操作即可，python裡面有個scikit-learn庫非常不錯。
              

三 資料分析

1. 核心名額

   1 資料業務痛點的關鍵性名額（如漏鬥轉化名額；業務交易名額；過程行為名額）
         漏鬥轉化名額：*通路轉化率、注冊轉化率、下單轉化率*；
         業務交易名額：*GMV、客單價、筆單價*；
         過程行為名額：*新增留存率、活躍留存率*；
         2 通過時間次元統計出上面這些核心名額的趨勢圖，分析每段時間名額的變化情況，根據目前的達成值，制定對應的政策。
              

四 分析報告的寫法

1. 背景說明

   1 闡述這篇資料分析報告的背景原因；
        2 解決什麼樣的業務痛點問題；
              

2. 資料結論

   1 描述資料反映的情況，達成值；
        2 通過描述同比、環比、趨勢等描述；
              

3. 決策建議

   1 針對資料結論去定對應的決策，方向；
        2 大體可以從降本、提效、提高産出為切入點；
              

4. 資料明細

   1 資料可視化圖
        2 資料集供驗證
              

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