
如何寫版本的數(shù)據(jù)分析報告
做數(shù)據(jù)分析的目的是什么
通過分析數(shù)據(jù)來驗(yàn)證我們的功能是否有效,我們的猜想是否正確,以便對之后的版本進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。
做成報告形式的目的是什么
1. 歸檔存根,是一個特定時期內(nèi)特定功能的數(shù)據(jù)分析,方便后來者查閱對比分析。
2. 階段成果的展示,不管這個成果是好是壞,都需要進(jìn)行總結(jié)。
3. 報告會讓你清晰條理的關(guān)注到底哪些是最值得分析深究的數(shù)據(jù)。
怎樣做數(shù)據(jù)分析報告
我在寫數(shù)據(jù)報告的時候一般喜歡按照這樣的格式:
基于什么樣的背景
為了達(dá)成怎樣的目的
做了怎樣的功能
監(jiān)控了哪些指標(biāo)項(xiàng)
各指標(biāo)分結(jié)論
總結(jié)
報告的格式僅供參考,只要能把事情說清楚,能梳理清楚自己的邏輯就好。
數(shù)據(jù)分析要注意什么
1. 數(shù)據(jù)只是量化事物的手段,它代表了一個客觀情況,沒有好與壞,對與錯,無感情色彩
數(shù)據(jù)具有天然的客觀性,無論我們是否觸碰它,它已經(jīng)發(fā)生并且不會改變,所以當(dāng)我們面對海量的數(shù)據(jù)時,更像一個“求知者”,我們要做的是去讀取它,分析它,解讀它。
2.根據(jù)業(yè)務(wù)與對產(chǎn)品功能的認(rèn)知了解,定義核心分析指標(biāo)
提出數(shù)據(jù)需求的過程往往是一個數(shù)據(jù)分析報告的源頭,你所有的分析都來自你最初定義下的指標(biāo)。而提出數(shù)據(jù)需求是一個“界定產(chǎn)品目標(biāo),根據(jù)目標(biāo)提出假設(shè),預(yù)判產(chǎn)品效果”的過程,要求對這些過程有著清晰的預(yù)判與掌握。
3. 分析數(shù)據(jù)要膽大心細(xì)
我們要對數(shù)據(jù)足夠敏感,能夠敏銳的發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱含信息,并通過邏輯去推理,進(jìn)一步提出大膽的假設(shè)與追問,最后通過進(jìn)一步的跟蹤和其他手段去驗(yàn)證。
4. 分析的結(jié)論一定要嚴(yán)謹(jǐn),切忌主觀性
猜測性的結(jié)論只能叫做猜想,一定要經(jīng)過橫向?qū)Ρ龋v向?qū)Ρ群蟛拍軐懗勺詈蟮慕Y(jié)論。
5. 建立相關(guān)指標(biāo)
一個功能的核心指標(biāo)是大方向,但還需要核心指標(biāo)下的細(xì)分相關(guān)指標(biāo),這些相關(guān)指標(biāo)是能夠影響核心指標(biāo)變動的,他們之間必須有著強(qiáng)邏輯關(guān)系并且建立的這些相關(guān)指標(biāo)我們要清楚的知道他們是如何影響核心指標(biāo)的。
6. 數(shù)據(jù)分析要控制好變量,多做同比
新版本的功能數(shù)據(jù)要多與老版本的同期比較,如上線后第一周的數(shù)據(jù)同比老版本上線后第一周的數(shù)據(jù),一般新升級的用戶往往更活躍,同比能盡量控制用戶群體的一致性。
7. 數(shù)據(jù)分析報告盡量圖表化
人類也是是視覺動物,圖形化的界面總是會更加直觀形象的傳遞你的信息。作為一枚產(chǎn)品汪,你的產(chǎn)出物也是你的產(chǎn)品,可以照顧一下讀者的用戶體驗(yàn)。當(dāng)然,圖表也不要太多,過多的圖表一樣會讓人無所適從。
8. 好的分析報告一定要有解決方案和建議方案
做報告的很大目的是為了總結(jié)并指導(dǎo)接下來的工作,你既然很努力地去了解產(chǎn)品并進(jìn)行了深入的分析,那么這個過程就決定了你可能比別人更清楚的發(fā)現(xiàn)了問題及產(chǎn)生的原因,那么你做出的建議和結(jié)論想必也會更有意義。
9. 不要害怕或回避“不良結(jié)論”
分析就是為了發(fā)現(xiàn)問題,并為解決問題提供決策依據(jù)的,在產(chǎn)品缺陷和問題造成重大失誤前意識到并解決它就是你的分析的價值所在了。
10. 行文切記通俗易懂
這一點(diǎn)是屬于看似最不重要也最容易被忽視的一點(diǎn),你的讀書往往都是不像你這么了解這塊功能,業(yè)務(wù)及背景的,如果你的報告行文不夠通俗易懂,還有一大堆專業(yè)難懂的詞匯的話,你的讀者往往會半途而廢。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11