高端大气上档次来源：如何写好一份数据分析报告？ 2024-04-26 06:54:37 0 0 数据分析报表怎么做？这是一个很笼统的问题，所以这篇尝试从数据分析报表的3个方面来说下，准备了3天，内容较长，心急的小伙伴先看索引：数据分析报表的原则数据分析报表的数据来源数据分析报表的可视化展示 01 数据分析报表的原则 为什么要把原则放在第一个说，我每次在做数据分析报表之前，都会先问自己几个问题：我的报表是给谁看的？我的“受众”想看什么？我做这个报表的目的是什么？想要解决什么问题？ （1）数据分析报表给谁看？ 报表受众的不同决定了报表设计风格的不同，同时也是报表项目实施前项目价值的有效评估，知己知彼百战不殆，因此这一块是非常重要的。注意这里说的谁是指——“数据分析报表的直接使用者”。 因为有些项目客户安排了具体项目接口人，他是所有需求的接口，但是他本人并不一定是报表的直接使用者。所以要尽量获取报表直接使用人的具体信息，甚至想办法获取第一手的报表使用者的直接需求。 以最常见的“公司内部数据分析报表”为例：高层领导：简洁明了，少操作，直接出结果。 作为高层领导，没有太多的时间去深入研究报表的细节，因此报表要直接把结果以最简单的方式呈现，并且尽量减少操作，能滚动页面的就不要另外加页标签。中层领导：重点突出，分析深入 中层领导，一般起到承上启下的作用，一方面要向上级领导汇报问题的解决方案，一方面要先下安排工作，解决具体问题。 因此高层领导知道的内容，中层领导在其权限范围内必须知道，在此基础上还要对问题有更加深入的分析。一线人员：解决具体问题，注重实用性 作为一线人员，不需要太多的分析思想，也不需要重大的辅助决策，他们更关心的是帮组他们提高工作效率，解决实际具体的问题，所以要求使用简单，有针对性，这才是最重要的。 （2）做数据分析报表的目的是什么？ 做数据分析报表，第2要想清楚的是——目的是啥？每一张表每一个图都要是有用的，每个数据指标的含义一定要清晰！即：能让受众了解哪些信息？能让受众发现哪些问题？能辅助受众解决问题时采取哪些决策？ 抓住重点，对准分析，而不是光靠一串繁琐的数字。在数据分析中，不管是自己做的还是做给领导看的，指标定义才是最关键的。 枯燥的望文生义或者是简单的东西不光是会让老板觉得没用，更多的也是自己做的过程中，得不到收获，或者是对情况没有大致的了解，在做工作时也没有针对性，达到的效果自然是不尽人意的。 02 数据分析报表的数据来源 数据分析报表的数据来源，这里仅针对“外部公开性”的数据。 一定要注意的一点是：数据来源一定一定一定要是准确的！！！！切记！ 很多人在做报表分析时，找不到正式公开的数据源，就去一些“小编文”里拿到一串数字就来用，无论是哪里来的数据，一定要交叉验证，准确无误再用！ 03 数据分析报表的可视化展示 这里的可视化展示仅针对办公场景，如果是非常专业的研究类数据分析报表，我自己也没多少经验，不敢跟大家胡乱分享。 对于办公场景来说，我一般将数据分析报表分为两大类型： 如果更追求视觉效果，想要高端大气上档次的，参考这种： 上面这种就很适合做汇报，或者大领导来视察的时候展示，数据分析和视觉效果双双拉满。 如果你追求务实，只要能切切实实做好数据分析，指导工作就好，参考这种： 这种就很适合日常工作的数据监测和分析，清晰明了，一眼就能看明白，实实在在能帮助决策。 制作教程也很简单，可以直接用模板套出来，自己按照审美习惯布局即可。将模板免费分享给大家，有需要的自取，在线使用无需下载APP 第一步：点此模板进入>>个性化仪表盘注：可以直接在此模板的基础上修改，比从0-1搭建更加快速。 进入模板后点击右上角【安装应用】去登录，登录后才可以修改仪表盘。 第二步：自定义修改仪表盘 登录进入后，会看到一个两栏界面，左边是用来选择风格、录入数据源的地方，右边是展示区，点击右上角的【编辑仪表盘】进入编辑页面。 第三步：设计仪表盘 进入编辑页面后，左边可以选择新建的图表类型，右边是模板做好的图表，将鼠标移到相应图标上，就会出现编辑图表，点击即可自定义编辑。 进入单个图表的编辑一面后，就可以针对某一个图表进行修改和设计了，页面展示如下： 第四步：设计整体样式 将图表做好后保存，回到预览页面，就可以设计仪表盘的整体样式了。 以上，主要就是套模板，相比于Excel快速很多，主要是数据录入、更新、协同比较方便。 最后啰嗦一丢丢，列了几个我做数据分析报表时踩过的坑，如果你有幸看到了这里，那我就将我的避坑指南分享出来，希望对你有帮助！ 福利：报表设计避坑指南 （1）❌内容过于丰富，重点不突出 一张报表中涵盖的信息很丰富，字段很多，并不代表这就是一个好的数据分析报表。 把用户最需要的东西放在最显著的位置，并且进行突出显示，尽量不要让用户自己去分析，自己去从一大堆杂乱的内容中找数据。 有必要的话也可以把报表进行拆分。 （2）❌指标与衍生指标取舍不合理 很多数据指标都有一些衍生指标，比如最常用的：同比，环比，占比，累计占比等等。 并不是只有后台数据库里面存在的指标才能展现，也不是一定要展现绝对量。 实际上有时候相对量更能反映事物的本质。不要为了页面的效果简单的罗列指标。 （3）❌指标设计与业务不符 在做报表数据分析的过程中，不少指标单纯从指标的合理性角度看是没有问题的，但是结合业务逻辑，有些就是不合理的。 举个例子： 最近一年用户量的日趋势图，每天的用户变化可能是波动比较大的，一年的趋势变化正常不会有太大波动。 所以更关注的是最近几天用户量的变化情况，从而起到预警的作用，对于长时间的趋势（一年），更应该采用的是月趋势或者是周趋势，而不应该是日趋势图。 （4）❌数据自相矛盾 随着报表的不断增加，很多指标会出现关联交叉等等，有时会出现同一个指标在不同的地方值不相同，或者出现逻辑矛盾的情况。 同样举个例子： 1.各省一年内12个月的每个月流量的和≠全国每个省一年流量的和 2.当期的用户数≠上期用户数 + 新增用户 – 流失用户 这类问题其实是非常常见的，具体的解决办法可以参考：1.模型设计上相同指标统一规则，尽量统一出处，减少出错概率。构建数据中间，实现指标复用。2.加强维表完备性监控和缺失值处理，因为绝大部分数据逻辑问题是由于维表或者缺失值引起的。3.加强开发人员与业务系统人员的沟通，避免业务逻辑理解错误，提高开发人员的谨慎处理数据的能力，时刻检查数据的完备性。 （5）❌把报表做成一个查询系统 部分人喜欢把报表的功能做的很全面，用户想要什么数据都可以自己来查询。 但实际上，这恰恰说明数据分析报表没有做到位！ 什么都可以查意味着查完以后要用户自己进行二次组织和分析。我们还有很大的分析空间没有给用户做完，还没有把我们的专业性体现出来。 （6）❌按照客户的要求做，却不能满足客户的需求。 这一点在实际应用中也时常会发生，造成这一情况的原因也非常简单—— “用户”有时提的要求本身就不能满足自己的实际需求。 要想解决这个问题，一方面要从源头出发，挖掘用户的需求，做用户想要的，从而避免这种现象的出现； 另一方面要加强监控，并及时发现用户不适用报表的原因，和用户沟通反馈，及时修改。 最后，看起来我说了这么多，但也确实只是皮毛，数据报表的制作是一个需要长期学习的过程，既要理解业务，又要有严谨的逻辑思维，不是简简单单靠一篇几千字的内容就能说通讲透的！ 收藏（0）