怎麼做數據分析報告

1. 如何做好數據分析

數據分析有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

2. 如何撰寫一份優秀的數據分析報告

1、分析框架=剝洋蔥+拆分

作為一個分析師，報告是重要的輸出，就好比我們是產品經理的話，那這份分析報告就是你的產品，所以無論是從廣度和深度來講，你都要體現出你的思維來，這樣廣深結合，才能贏得別人認可和信任。

2、每頁核心指標展示的邏輯——公式思維

當我們做好數據分析後，如何在一頁PPT展示自己的分析變的更加重要，許多分析師在這塊不知所措，有時候是用戶趨勢圖，有時候又是行業規模圖，其實背後的分析邏輯可能很清晰，但你所展示的方式和布局老讓別人覺得還是思路混亂。

一頁PPT要描述一個核心，而這個核心驗證的數據分析過程，最好的方式就是公式思維，這樣你呈現出來的指標才能和此頁的主題相呼相應，即使有人現場挑戰你，你也會對答如流。

3、指標對比的合理性——業務思維

常看到一些報告，無論什麼產品、什麼業務，都是幾大指標，注冊用戶數、活躍用戶數、首次購、重復購，復購率、客單價等等，可笑的不是指標本身，而是拿業務不同的2個指標來對比，說自己多優秀!

關於如何撰寫一份優秀的數據分析報告的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

3. 如何做一份完整的數據分析報告

了解整理數據來源或者採集數據；

理解數據、處理數據；用工具Excel、資料庫等對數據進行處理。

掌握數據整理、可視化和報表製作：數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，Excel在協同工作上並不是一個好工具，報表FineReport比較推薦。項目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一類BI工具，有沒有好好培訓學習，這些便捷的工具都能淡化數據分析時一些重復性操作，把精力更多留於分析。

4. 數據分析報告有哪些要點

1、確定報告受眾和分析目的

無論寫什麼類型的數據分析報告，都要先搞清楚報告給誰看，不同的受眾對一份數據分析報告的期待是不一樣的。

2、框架、思路清晰

作為數據分析結論輸出最重要的部分，一份優秀的數據分析報告要能夠准確體現你的分析思路，讓讀者充分接收你的信息，所以在製作報告時，框架和思路要清晰。

這里的框架不單指報告的行文邏輯，更多是指數據分析過程的框架，比方說我們拿到一個分析問題，不可能一下子就找到問題背後的原因，需要利用各種手段將問題拆解分析，直到得出最終結論，這時候就可能會用到我們常提到的MECE、PEST、AAARRR等分析框架

3、保障數據准確

寫一份報告，獲取和整理數據往往會占據 6成以上的時間。要規劃數據協調相關部門組織數據採集、導出處理數據，最後才是寫報告，如果數據不準確，那分析的結果也沒有意義，報告也就失去價值，因此在收集整合數據時需要注意數據是否靠譜，驗證數據口徑和數據范圍。

4、讓圖表傳達更加直接

圖與表之間，圖與圖之間的聯系如何闡述，反映出的問題如何表達，這些都是在做數據分析圖表就要弄明白的。很多細心的領導及專門會針對你的數據分析以及結論來提問，因為現狀和未來是他們最關心的。所以數據圖表展現也要體現你的分析思路，而不單單是為了展示數據。

5. 怎麼寫好一份數據分析報告

數據分析報告價值不言而喻，麥肯錫、羅蘭貝格或者波士頓等著名咨詢公司，僅僅憑借報告就可以賺幾十萬或者上百萬的收入。但如此有價值的數據分析報告，並不是人人都可以做的出來的，接下來我會結合自己的一些經歷，對數據分析報告進行一次大剖析。

1）數據分析報告怎麼製作出來的？

無論是數據，還是現在炒的很熱的大數據，分析流程都是一樣的。完整的數據分析流程包括以下部分：商業問題理解，數據梳理，數據清洗，數據分析，製作報告，解決問題。

想要製作好一份數據分析報告的話，除了上述所說，還需要你平時多看一些咨詢、數據報告，學習人家的框架、數據分析角度以及可視化成果等，然後多總結，多模仿。當你對數據分析報告的套路爛熟於心的時候，恭喜你，你就小有成就了。

這里推薦一些網址：

1.199IT互聯網數據中心：http://www.199it.com/

2.艾瑞網：http://report.iresearch.cn/

3. 易觀智庫：https://www.analysys.cn/

4. 阿里研究院：http://www.aliresearch.com/

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

另外，你還需要多關注麥肯錫、波士頓、羅蘭貝格、埃森哲、尼爾森等公司的微信公眾號及發布的報告觀點。

這就是我想對你說的，希望對你有所收獲。

6. 如何進行有效的數據分析

首先，我們要明確數據分析的概念和含義，清楚地理解什麼是數據分析;

什麼是數據分析呢，淺層面講就是通過數據，查找其中蘊含的能夠反映現實狀況的規律。

專業一點講：數據分析就是適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將他們加以匯總、理解和消化，以求最大化的開發數據的功能，發揮數據的作用。

那麼，我們做數據 分析的目的是什麼呢？

事實上，數據分析就是為了提取有用的信息和形成結論而對數據加以詳細的研究和概括總結的過程。

數據分析可以分為：描述性數據分析、探索性數據分析、驗證性數據分析

工作中我們運用數據分析的作用有哪些？

1、現狀分析：就是企業運營狀況的分析，主要是各項指標的監控以及日報、周報、月報等

2、原因分析：需求分析，多數是針對運營中出現的問題進行剖析，找出出現問題的因素以便於解決問題

3、預測分析：針對以後的運營情況做出分析報告，對公司以後的發展趨勢做出有效的預測，對公司的發展目標和策略制定做出有力的支撐。

最重要的一點：

我們如何做數據分析呢，換一句話說就是如何進行數據分析，是怎樣的流程？

然後，我們來看數據分析的六部曲

1、明確分析目的和思路：

這一定很重要，你想通過數據分析得到什麼，你想通過數據分析告訴別人什麼，這是你做數據分析的首要問題，分析不能是漫無目的的，一定要明確思路，有目的性、有計劃性的去做數據分析。找好角度、指標、以及分析邏輯尤為重要。

2、數據收集，這里不做過多的說明，一般情況下，數據來源都會可靠有效。我們要做的只是把我們需求的數據get即可。

3、數據處理：

主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等方法，數據分析的前提是要保證數據質量，如果數據質量無法保證，分析出來的結果也沒法得到有效的利用，甚至會對決策者造成誤導的行為。

4、數據分析：

首先要明確數據處理和數據分析的區別：數據處理只是數據分析的基礎，我們做數據處理就是為了保證數據形式合適，保證數據的一致性和有效性。

5、數據展現：

數據展現就是把數據分析的結果，用可視化的圖標形式展現出來，用一種簡單易懂的方式表達出你分析的觀點

6、撰寫報告：

數據分析報告其實就是對整個數據分析過程的一個總結與呈現，通過報告把數據分析的起因、過程、結果及建議完整的呈現出來，供決策者參考。

7. 數據分析怎麼做

1、列表法

將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關系清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關系；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。

2、作圖法

作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關系。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

(7)怎麼做數據分析報告擴展閱讀：

分析工具

使用Excel自帶的數據分析功能可以完成很多專業軟體才有的數據統計、分析，其中包括：直方圖、相關系數、協方差、各種概率分布、抽樣與動態模擬、總體均值判斷，均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、移動平均等內容。

在商業智能領域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及國內產品如Yonghong Z-Suite BI套件等。

8. 調研報告大數據分析怎麼做

1、明確思路

明確數據分析的目的以及思路是確保數據分析過程有效進行的首要條件。它作用的是可以為數據的收集、處理及分析提供清晰的指引方向。可以說思路是整個分析流程的起點。首先目的不明確則會導致方向性的錯誤。當明確目的後，就要建分析框架，把分析目的分解成若干個不同的分析要點，即如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度進行分析，採用哪些分析指標。

2、收集數據

收集數據是按照確定的數據分析框架收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里所說的數據包括第一手數據與第二手數據，第一手數據主要指可直接獲取的數據，第二手數據主要指經過加工整理後得到的數據。

3、處理數據

處理數據是指對收集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，它是數據分析前必不可少的階段。數據處理的基本目的是從大量的、雜亂無章、難以理解的數據中，抽取並推導出對解決問題有價值、有意義的數據。數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法。

4、分析數據

分析數據是指用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。由於數據分析多是通過軟體來完成的，這就要求數據分析師不僅要掌握各種數據分析方法，還要熟悉數據分析軟體的操作。而數據挖掘其實是一種高級的數據分析方法，就是從大量的數據中挖掘出有用的信息，它是根據用戶的特定要求，從浩如煙海的數據中找出所需的信息，以滿足用戶的特定需求。

5、展現數據

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，我們常說用圖表說話就是這個意思。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變為我們所需要的圖形。

6、撰寫報告

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，供決策者參考。一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。另外，數據分析報告需要有明確的結論，沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義，因為我們最初就是為尋找或者求證一個結論才進行分析的，所以千萬不要舍本求末。最後，好的分析報告一定要有建議或解決方案。

9. 如何做好一份數據分析的報告

數據分析工作的後期是需要進行數據分析報告的撰寫的，而數據分析工具也是一個非常重要的事情，我們在進行撰寫數據分析的時候首先需要知道自己報告的類別，確定一下自己寫的數據分析報告是解釋性分析還是探索研究報告。其實不管是什麼報告，都是需要一定的流程和結構的，那麼如何做好一份數據分析報告呢？下面就由小編為大家解答一下這個問題。
首先給大家說一下數據分析報告的結構，一般來說，數據分析報告由標題、目錄，前言、正題、分析結論組成。
先說一下標題，標題是一份報告的文眼，是全篇報告的精華，我們在求學期間寫作文就是如此，沒有一個好的標題就不能夠讓人們有閱讀的慾望。。好的標題讓讀者能毫無偏差地理解這篇分析報告的主要目的，有時可以直接在標題中加入部分或者關鍵性結論達到直達文意的效果。對於標題的技巧有三點，分別是直接在標題中放上報告的結論、提出分析報告的研究問題、中規中矩地寫上研究的主題。
其次說說數據分析報告的目錄。目錄就是提現數據分析報告的整體架構。目錄的意義大家都知道，可以快速查找自己需要的內容。
然後說說前言，前言的要求就是要寫出做這次分析報告的目的和背景、略微闡述現狀或者存在的問題 、通過這次分析需要解決什麼問題、運用了什麼分析思路，分析方法和模型、給出總結性的結論或者效果、給出數據來源。
接著說說正文，正文的要求就是邏輯性強、架構清晰、結論明確等等。現實狀況的給出和論證一定要嚴謹合理，邏輯性強。分析報告的架構體現了分析師的分析思路的框架，一定要顯而易見，符合常識。思路最好不要出現跳躍的地方，以免出現閱讀障礙，令讀者不知所雲。一步一步得出結論，給出觀點。數據的結論一定是要從數據中得出來，要嚴謹的切合數據分析的主題，最好一個分析模塊只給出一個最直接最和主題關聯的分析結論。一個特徵當然可以從多個角度提取出多個觀點和結論，但是一定要選擇和主題相關性最強的那個，不然大量的低相關信息會很容易打亂讀者的思路。
最後說說分析結論，數據報告的分析結論就是文章的精華，是需要好好重視的。一般需要給出合理的建議。
綜上所述，想必大家看了這篇文章以後已經知道了數據分析報告是怎麼寫了的吧。大家在進行撰寫書寫報告的時候一定要列好名單，然後按照步驟來寫，這樣才能夠寫出一個條理明確的報告，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。