第一篇:如何写好一份数据分析报告
如何写好一份数据分析报告
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先说说写一份好的数据分析报告的重要性,很简单,因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果,是评定一个产品、一个运营事件的定性结论,很可能是产品决策的参考依据,既然这么重要那当然要写好它了。
笔者认为一份好的分析报告,有以下一些要点:
首先,要有一个好的框架
跟盖房子一样,好的分析肯定是有基础有层次,有基础坚实,并且层次明了才能让阅读者一目了然,架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂,这样才让人有读下去的欲望;第二,每个分析都有结论,而且结论一定要明确
如果没有明确的结论那分析就不叫分析了,也失去了他本身的意义,因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的,所以千万不要忘本舍果;
第三,分析结论不要太多要精
如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了,很多时候分析就是发现问题,如果一个一个分析能发现一个重大问题,就达到目的了,不要事事求多,宁要仙桃一口,不要烂杏一筐,精简的结论也容易让阅者接受,减少重要阅者(通常是事务繁多的领导,没有太多时间看那么多)的阅读心理门槛,如果别人看到问 题太多,结论太繁,不读下去,一百个结论也等于0;
第四,分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程
不要有猜测性的结论,太主观的东西会没有说服力,如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了;
第五,好的分析要有很强的可读性
这里是指易读度,每个人都有自己的阅读习惯和思维方式,写东西你总会按照自己的思维逻辑来写,你自己觉得很明白,那是因为整个分析过程是你做 的,别人不一定如此了解,要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读,所以要考虑你的分析阅读者是谁?他们最关心什么?你必须站在读者的角度去写分析 邮件;
第六,数据分析报告尽量图表化
这其实是第四点的补充,用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论,当然,图表也不要太多,过多的图表一样会让人无所适从;第七,好的分析报告一定要有逻辑性
通常要遵照:
1、发现问题--
2、总结问题原因--
3、解决问题,这样一个流程,逻辑性强的分析报告也容易让人接受;
第八,好的分析一定是出自于了解产品的基础上的做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的,如果你连分析的对象基本特性都不了解,分析出来的结论肯定是空中楼阁了,无根之木如何叫人信服?!第九,好的分析一定要基于可靠的数据源
其实很多时候收集数据会占据更多的时间,包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台,最后才在收集 的正确数据基础上做分析,既然一切都是为了找到正确的结论,那么就要保证收集到的数据的正确性,否则一切都将变成为了误导别人的努力;
第十,好的分析报告一定要有解决方案和建议方案
你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析,那么这个过程就决定
了你可能比别人都更清楚第发现了问题及问题产生的原因,那么在 这个基础之上基于你的知识和了解,做出的建议和结论想必也会更有意义,而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题的人,请你的那份工资更多的是为了让你 解决问题的;
第十一,不要害怕或回避“不良结论”
分析就是为了发现问题,并为解决问题提供决策依据的,发现产品问题也是你的价值所在,相信你的老板请你来,不是光让你来唱赞歌的,他要的也不是一个粉饰太平的工具,发现产品问题,在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了;第十二,不要创造太多难懂的名词
如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词,那么你写出来的价值又在哪里呢,还不如你直接过去说算了,当然如果无可避免地要写一些名词,最好要有让人易懂的“名词解释”;
第十三,最后要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人
包括那些为你上报或提取数据的人,那些为产品作出支持和帮助的人(如果分析的是你自己负责的产品),肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助,而且我想你也不是只做一锤子买卖,懂得感谢和分享成果的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。
第二篇:如何做好数据分析报告(模版)
如何做好一份数据分析报告
现有数据分析报告当中存在一些问题,我们对现有的数据分析报告当中的问题进行分析,来找到如何做出更高质量的数据分析报告。
一、基础数据的采集缺乏科学依据
基础数据的采集对于整个数据分析报告具有非常重要的意义,基础数据采集的科学性决定了这个数据分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时,建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说,当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析,一个项目刚形成,从无到有的时候,基础数据一般采用一手的数据,因为它没有历史的轨迹来遵循,所以用一手数据资料来进行分析。一手数据的采集方法比如:问卷调查、观察、抽样技术等等,来对一手数据进行分析。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等,数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据,以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的数据分析报告来看,很多基础的数据就是简单的摆在那里,没有数据来源,数据提示,没有对基础数据严谨的分析。
作为数据分析报的使用方而言,拿到这样的报告会对于报告的科学性提出质疑。
二、数据分析的过程缺乏逻辑性,论证的结论不具备系统性 很多数据分析报告一般都是前面是一堆数据,后面是一个结论。当真正的研究数据和结论时,是结果单一,数据和结论找不到必然的联系,要不就是只有一个结论,比如对净现值、内部收益率做出说明等等。作为专业的数据分析报告,必须充分的考虑每一个数字科学来源的基础上运用定量的模型来对数据进行分析,一步步推导到数据的结论上。
例如,一个项目不确定性分析,风险概率分析
(一)、什么是影响这个项目的风险点,这些风险因素就是我们通常意义上的不确定性分析的模型来做
(二)、在这样的风险因素基础上,哪一些风险因素对投资项目的效益有重大影响,这些因素通过敏感性分析可以找出来。
(三)、找出这些风险因素下一步就是分析,这些影响效益的风险点出现的概率有多大?
三步分析完之后,风险对于这个项目的影响就显露出来,到这个时候只是数据分析的第一步工作。有一些数字和比率出现在报告上,更重要的在于结论,针对于这样的分险因素和风险变量(不可避免的),作为数据分析报告必须能搞提出来如何在项目的操作中
有效的防范这些风险。这样的风险点的提出和风险因素的防范对于报告的使用者来说是有意义的。
三、现有的数据分析报的结论单一,仅仅对于项目的可行性和计划性进行研究
建立在定量研究的基础上的数据分析报告和分析师还需要对于整个项目的战略规划提供一些更有价值得东西,包括项目中对于总投资的一些建议。比如总投资规模一定的情况下资金来源于自有资金、借贷资金;借贷资金和自有资金的比例或他的融资安排,如何能确保成本最低。进一步项目的分析,如现金流量的分析可站在项目的角度也可站在投资人的角度,这时候在投资人的角度分析时是自有资金流量表;在项目是否盈利的角度分析时就是全投资的现金流量分析,不同的现金流量表可以对项目和投资人提供一些有价值的结果。
四、数据分析报告现有的形式多
可以表现为商业计划书形式、项目的可行性的研究等,根据委托方的要求操作。作为立项的依据,数据分析报告就是项目的可行性研究报告的形式。从项目的融资角度分析,作融资的依据可以叫做商业计划书形式。从数据分析角度来说,对于委托方而言,可研报告和商业计划书存在不独立性。政府审批项目会委托咨询公司等专业机构进行项目研究,而更多的立项报告的可研报告分析和委托方式一致的,这样的报告带有一定的目的性和倾向性。从数据分析
角度来说坚持数据的独立性、客观性、公正性是这个行业的最基准的要求。
五、数据分析报告的特点
(一)、独立性
(二)、定量研究的分析方法
(三)、严谨和逻辑性
(四)、战略规划性
(五)、在格式上的规范性
(一)、独立性
报告必须独立于委托方、报告的使用方,这样的报告才不会有倾向性。定量研究的分析方法,一个从无到有的项目缺乏历史数据,但不可能独立于享有的经济活动或脱离现有的经济生活。对于这些项目我们采取定性的研究,通过一些专家的论坛、德尔菲法、市场问卷调查等等方法来对于这个项目的市场需求基础数据进行估算,估算的结果再进行定量分析,定向和定量相结合,最终定量化。拿到项目时,有一个总的投资金额、成本效益的分析,首先看项目是在微观经济的角度分析还是在国民经济的角度分析,还是社会经济角度分析,确立着眼点后再进行基础数据的采集,找到适合项目的定量分析方法。进一步通过项目所在行业的特点对于成本和费用做出基础的判断。经济效益用我们学过的模型来进行评判,包括对方
案的选择采取我们能够使用的方法。
(二)、严谨和逻辑性
意味着数据分析报告要有科学的逻辑性,基础数据是怎么来的?有什么依据?对于说明判断又有什么样的依据?有什么样的依据做立足点?基础数据得到后对收入预测判断有什么样的依据?收入预测出来后成本预测是怎么出来的?成本费用的基础数据是怎么样得到的?一步一步进行判断。
(三)、战略规划性
战略规划性越来越成为数据分析报告质量的一个基础要求。当你的数据分析报告能对你的委托方的战略规划进行策划和梳理得时候,数据分析报告的价值就体现出来了。
(四)、在格式上的规范性
格式上要做规范,要有严谨性、专业性和责任性。
(五)、在整体思路明确后一定要涉及到总投资的研究
1、总投资的概念不同的要求有不同的涵盖面,对于项目数据分析而言,我们的投资包括建设投资、建设期利息、流动资金的全部投入,需要和国家现行的规模投资范围相区别。
2、拿到项目时要进行收益的预测,要分清项目是什么样的项目,是新的还是有大量历史数据的项目,决定我们采用的数据模型是建
立在定量还是定性的基础上分析,决定基础数据采集方法,一手数据用什么方法,二手数据用什么方法。
3、无论采用excel表手工操作还是投资软件开来看,要注意数据和指标相匹配。当基础数据使用的是不变价格,贴现率是真实贴现率。当基础数据使用的是市场价格,贴现率就是市场贴现率。现金流量表对现金的流入流出阶段对于增值税的对应现金流量要进行匹配。
在实际的案例中我们所做的数据分析报告还会遇到更多的问题,这就要求项目数据分析师在实际操作中灵活运用一些原则和特点,根据客观现实并结合客户的特点来出具一份数据分析报告。
第三篇:PMC主管如何写好数据分析报告
PMC主管如何写好数据分析报告
1、要有一个好的框架;
2、每个分析都有结论,而且结论一定要明确;
3、分析结论不要太多要精;
4、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程;
5、好的分析要有很强的可读性;
6、数据分析报告尽量图表化;
7、好的分析报告一定要有逻辑性;
8、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的;
9、好的分析一定要基于可靠的数据源;
10、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案;
11、不要害怕或回避“不良结论”;
12、不要创造太多难懂的名词;
13、最后要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人。
第四篇:电商企业如何做好数据分析
电商企业如何做好数据分析
关于数据,很多电商企业在做网络营销的时候都知道分析数据的重要性,却不清楚要如何做好数据分析。有两种情况是常见的。一种是数据太多,不知道怎么分析;而另一种就是数据少得可怜,没有办法进行分析。这两种情况都很极端,那么,电商企业如何做好数据分析呢?答案是:需要想清楚以下3个问题。
1、我为什么要看数据?
看数据的理由有很多,有不少PM看数据纯粹为了在吵架中能占上风,也有的人是为了炫技,还有一些人是因为老板要他们这样做。但实际上,看数据最好的理由是“你真的渴望持续改进自己的产品,而数据能给你客观的建议”。如果你没有这个渴望,觉得“我已经做的很好了,没有几个人能比我做得更好”,不但可以不看数据,连用户都可以不要。
2、数据由哪些成分组成?这些成分会发生什么变化?
分析数据的构成可以更精确的知道是哪些产品、运营方案在发挥着作用,数据的变化可以知道某个方案起了多大的作用。
拿PV来说,分析PV的地域结构,可以知道适合的推广渠道;分析用户的年龄结构可以知道活动策划偏向什么主题;分析用户的职业结构可以知道用户的使用习惯。
3、这些数据为什么发生了这些变化?
分析数据为什么变化,可以找到关键的原因,或者洞悉用户真正的需求,最终形成产品的改进。
拿微博来说,假如某一天,微博的转发数量比前一天下降了20%。
如果不找出变化的原因,PM给出的解决方案极可能是:放大转发按钮,鼓励用户多转发。
如果换个思路,找变化的原因,PM也许就可以发现到:登陆用户比前一天下降了30%,为什么登陆用户下降了这么多呢?因为首页改版了。那么PM解决问题的方向是:首页哪些方面没改好才导致用户活跃度下降,找到原因之后再实施改进方案。
分析数据的时候,每天问自己这3个问题,持续一段时间之后,将会意想不到的惊喜在等着你。
第五篇:项目数据分析报告范本
信达永道项目数据分析师事务所
项目数据分析报告
信达永道项目数据分析事务所(www.xiexiebang.com)
福建省首家项目数据分析师事务所
专业从事企业经营决策分析与项目投资咨询分析
【地址】:福建省福州市鼓楼区东街口信息广场西区12层【电话】:0591-83306800
0591-83306809 信达永道项目数据分析师事务所
某企业项目数据分析报告案例样本
信达永道项目数据分析师事务所的某企业客户例子(1)项目数据分析报告简介:
项目数据分析报告是“项目数据分析师”以客观的态度和谨慎的作风,通过科学的市场调研,运用专业的分析方法,秉承公正的原则,对项目的可行性进行全方位的分析及评估,为投资方的决策提供科学、严谨的依据,降低项目投资的风险,主要服务对象为中小型企业、国内外银行、投融资公司、政府组织等机构。(2)项目数据分析报告内容:
项目数据分析报告的主要内容包括:项目提出的背景、项目基本情况(建设内容、建设规模、投资总额、市场前景、经济效益、社会效益、地理位置、交通条件、气候环境、人文环境、优惠政策等)、项目存在的问题、项目的战略分析、项目的管理架构分析、项目预测分析(市场、收入、成本)、财务分析(获利能力、偿债能力、发展能力)、不确定性分析、风险分析、结论和建议等。(3)项目数据分析报告案例: 某企业项目数据分析报告案例样本 目录
第一章 项目概述
此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。
第二章 项目市场研究分析
此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。
第三章 项目数据的采集分析
此章包括数据采集的内容、程序等。
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0591-83306809 信达永道项目数据分析师事务所
第四章 项目数据分析采用的方法
此章包括定性分析方法和定量分析方法。
第五章 资产结构分析
此章包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。
第六章 负债及所有者权益结构分析
此章包括项目负债及所有者权益结构的分析:短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。第七章 利润结构预测分析
此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断性分析。
第八章 成本费用结构预测分析
此章包括总成本的构成和变化情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。第九章 偿债能力分析
此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。第十章 公司运作能力分析
此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析,现金周期、营业周期分析等。第十一章 盈利能力分析
此章包括净资产收益率及变化情况分析,资产报酬率、成本费用利润率等变化情况及原因分析。
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第十二章 发展能力分析
此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力情况分析。
第十三章 投资数据分析
此章包括经济效益和经济评价指标分析等。
第十四章 财务与敏感性分析
此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。第十五章 现金流量估算分析
此章包括全投资现金流量的分析和编制。
第十六章 经营风险分析此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。第十七章 项目数据分析结论与建议 第十八章 财务报表 第十九章 附件
项目数据分析报告是“项目数据分析师”以客观的态度和谨慎的作风,通过科学的市场调研,运用专业的分析方法,秉承公正的原则,对项目的可行性进行全方位的分析及评估
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信达永道项目数据分析师事务所
信达永道项目数据分析师事务所是福建首家项目数据分析师事务所,主要从事企业经营决策分析与项目投资咨询分析两大领域。信达永道具有多年通信行业、互联网行业分析经验及项目投资分析经验。专业从事包括用户分析、数据库管理、经营分析、产品分析、营销分析、市场调研、商业智能等领域在内的数据挖掘与数据分析工作,以及为企业提供投资项目【地址】:福建省福州市鼓楼区东街口信息广场西区12层【电话】:0591-83306800
0591-83306809 信达永道项目数据分析师事务所
规划、项目立项、投资分析、可行性研究等服务。
本事所于2012年10月成立,注册资本100万,公司员工总计32人。目前项目咨询师6人,数据分析师16人,市调专员7人,其他3人。公司网址:http://www.xiexiebang.com
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