数据分析报告

怎么写好一份高质量的数据分析报告？

• 一 明确背景
• 二 数据采集
• • 数据集范围
  • 数据预处理
• 三 数据分析
• • • 核心指标
• 四 分析报告的写法
• • • 背景说明
    • 数据结论
    • 决策建议
    • 数据明细

一 明确背景

做数据分析之前，首先要知道我们为什么要做数据分析，或者说这份数据分析报告能提供怎样的运营决策，以及产品优化方向；这就是要求我们要确认分析的背景。
           

二 数据采集

1. 数据集范围

   1 先确定好数据集的时间范围、以及数据量集；
         2 数据分析背景所需的字段、北极星指标；
              

2. 数据预处理

   1 数据处理包括了利用mysql/python/excel等工具，对初始数据进行加工处理，使之成为我们想要的数据源。
        2 如果处理的数据集特别大，那么要对数据进行剔除异常值（数据量集少也可以做这一步）这里我建议的用"拉依达准则"。
        3 如果要对字段进行相关性分析、或者对数据集做降维处理，用python操作即可，python里面有个scikit-learn库非常不错。
              

三 数据分析

1. 核心指标

   1 数据业务痛点的关键性指标（如漏斗转化指标；业务交易指标；过程行为指标）
         漏斗转化指标：*访问转化率、注册转化率、下单转化率*；
         业务交易指标：*GMV、客单价、笔单价*；
         过程行为指标：*新增留存率、活跃留存率*；
         2 通过时间维度统计出上面这些核心指标的趋势图，分析每段时间指标的变化情况，根据目前的达成值，制定对应的策略。
              

四 分析报告的写法

1. 背景说明

   1 阐述这篇数据分析报告的背景原因；
        2 解决什么样的业务痛点问题；
              

2. 数据结论

   1 描述数据反映的情况，达成值；
        2 通过描述同比、环比、趋势等描述；
              

3. 决策建议

   1 针对数据结论去定对应的决策，方向；
        2 大体可以从降本、提效、提高产出为切入点；
              

4. 数据明细

   1 数据可视化图
        2 数据集供验证
              

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