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数据分析是目前企事业单位开展工作的主要方向定位方式,根据不同的数据类型以及目的,所得出的数据分析报告种类是不同的,例如描述性数据分析报告(一般针对已执行工作的数据总结分析)、解释性分析报告(剖析问题相关数据的分析报告)、探索性分析报告(对未执行的相关工作市场调研分析报告)、预测性分析报告(针对大数据统计以及策略性项目计划所制定的计划分析报告)等等。
虽然最终生成的报告类型有所不同,但是其数据分析方法以及报告的结构依旧是有据可依,有迹可循的。
数据分析方法:
1、明确数据分析的目的。执行数据分析必然需要实现某个目的,或者解决某个问题,有了明确的目的,才能更好的获取准确的数据以便执行后续的数据分析工作。
2、按照数据分析的思路执行。有了明确的数据分析目的,便可以执行数据分析的过程:数据准备(收集挖掘相关数据)、数据处理(数据分类清洗数据)、数据分析(按照各种方法执行数据分析)、数据展现(得出数据结论以及实现数据可视化)、撰写报告。
数据报告格式:
一般数据分析报告采用总分总的整体结构。与常规报告类文学形式类似。总(标题、目录、项目背景、分析目的、分析整体思路)--分(详细描写数据分析过程以及相对应的结论)--总(得出结论、提出相关建议)。下面主要介绍一下报告格式中的重点部分。
1、标题。好的标题能让阅读者快速的掌握数据分析报告的主要目的。通常构思标题的时候可以采用:直接在标题中展示报告相关结论;明确报告所分析的主要问题;或者直接中规中矩的阐述性标题。
2、正文内容。1、在描述正文的部分,一定要架构清晰,思路最好不要出现跳跃的地方;2、所得到的结论要切合数据分析的主题,最好一个分析模块只给出一个最直接与主题关联最密切的分析结论。否则结论相对杂乱也会给阅读者造成困扰;3、在表述中尽量使用可视化的图形展示数据,让数据更加直观。
3、结论。在得到最终结论的时候,最好能提供相应的建议和解决方案。从而使数据分析报告更具有价值。
数据分析报告一定要遵循严谨、逻辑性以及可读行等特性。严格按照数据分析的思路执行。尤其是在最初数据分析目的确认后,数据挖掘以及数据清洗的过程中更加用心,所谓失之毫厘谬以千里,如果最开始的数据是有问题的,相关的结论也会出现很大的偏差。
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