数据分析报告怎么写

2017-08-19 06:35:08 jazdbmin1639整理 数据分析报告 数据分析报告

数据分析报告案例

Q1: ★如何写好统计数据分析报告

统计数据是金融银行系统内最常用到的数据比较与分析的一种统计形式,想要做好全行的资金计划工作,对数据的统计月分析就不容忽视。做好了这项工作,也就为其他的工作奠定了好的基础。
统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识,从定量与定性的结合上进行的研究活动。就政府统计工作过程而言,它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的一项十分重要的工作,是在前几个阶段工作的基础上通过分析从而达到对研究对象更为深刻的认识。而从社会上广泛开展的统计分析活动来看,它又是在一定的选题下,集分析方案的设计、资料的搜集和整理而展开的研究活动。系统、完善的资料是统计分析的必要条件。
运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特征。随着统计方法的普及,不仅统计工作者可以搞统计分析,各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。统计分析与经济分析、会计分析、企业经营状况分析以及其他各种分析研究活动有着密切的联系,它们之间往往存在着一种相互包含的关系。经济分析、会计分析等反映的是分析对象所属的领域,但只要运用了统计方法,就也可以称其为统计分析。
从一定意义上讲,提供高水平的统计分析报告是统计数据经过深加工的最终产品,是统计信息、咨询、监督整体功能有机结合的充分展现。
统计分析报告是对研究过程进行表述的文章,是统计分析结果的最终形式。与一般文章相比,它具有以下一些特点:
以统计数字为语言。统计分析报告以统计数据为主要语言,并辅之以统计表和统计图来具体而明确地进行表述。并且,统计分析报告所使用的统计数据不是个别的、简单的、杂乱无章的,而是相互联系的,具有逻辑关系的统计数据。
具有简明的表达方式和结构。统计分析报告属于说明文,在表述时不使用夸张、虚构、想象等文学表达方式,也不使用华丽的语言和过多的描写去着意渲染。它要求用尽可能少的文字,做到言简意赅、精炼准确,资料与基本观点一致,论点和论据的一致。
统计分析报告具有相对确定的结构。其突出特点是层次分明,脉络清晰。一般是先针对问题亮出观点,然后摆数据和事实进行论证,在进行科学分析的基础上最后提出对策和建议。
对研究过程的高度概括。统计分析报告是研究过程的叙述,但又不是对研究过程的全盘照搬,而是择其主要论点和论据对研究过程的高度概括。它省略了研究过程中运用多项指标、多种统计方法进行试算的过程,而且也不需要对方法的基本原理、特点、推导过程和运算步骤进行过细的讨论,而是通过论点和主要论据的联系直扣主题。统计数据报告既有的特点也是其他类型的分析报告所不具备的。其具有以下几个特点。
准确性。实事求是地反映客观实际,做到数字要准确,情况要真实,观点要正确。要扎扎实实地把数字搞准,对大起大落的数字要查明原因,但统计分析不应是数字的简单罗列,要正确地使用数据通过对数字的分析、判断、提炼出观点,揭示经济现象的规律性。只有这样统计分析报告才有了坚实的基础和足够的份量。
实用性。统计分析报告有着明显的目的性、针对性,它是为一定对象服务的。它必须紧密结合当前经济运行中的重点、热点和难点问题进行分析,为各级领导宏观调控和管理决策提供科学依据。统计分析报告的针对性和实用性越强,质量也越高。
逻辑性。统计分析是由数字形成概念,从概念形成判断,由判断进行推理,并由此得出结论。判断是以准确的统计数字为依据,推理是以充分的依据为前提,正确的判断和推理就是要有合乎事实的逻辑性,判断推理的结果前后不能矛盾,不能脱节,要如实反映客观事物的内在联系。因此,统计分析报告要主题突出、结构严谨、条理清晰。
时效性。这是保证统计信息价值的重要条件。提供不适时就是失效的信息。进度统计分析报告越快越好,要争分夺秒;专题分析贵在适时,特别是前瞻性和予警性的专题分析往往会产生较好的社会效益。
提高统计分析的层次和质量,要求统计部门能够提供准确的集约化信息、高质量的咨询决策和可操作的咨询建议,这是达到较高层次优质服务水平和充分发挥统计部门整体功能的重要标志。为了促进调研工作上质量、上层次、上水平主要应从以下几个方面入手:
增强分析的针对性,善于捕捉领导的"关注点"。调研分析的目的在于应用,对统计部门来说,就是要将研究成果转换为领导决策。为了实现这种"转换",应增强观察和分析问题能力选择领导最为关心的问题,善于捕捉领导的"关注点",针对当前经济发展中的重点、热点和难点问题进行研究。
发挥优势,快速反映,适时为领导送上"及时雨"。调研分析不仅要想领导之所想,还要急领导之所急。兵贵神速,要充分利用丰富的统计信息和大量的第一手资料的优势,在尽量短的时间内完成分析报告的撰写,迅速及时地向领导发送各种新鲜动态信息和经济运行状况的监测预警分析报告,以便领导及时掌握情况,指挥全局。
切实提高数据和分析质量,为领导"报实情"。准确性是统计的生命所在,要坚持客观公允态度,发扬唯实精神,讲实话,报实情,在保证数据准确的基础上,以科学求实的精神对当前经济运行状况提出恰当的分析,为领导决策提供科学的数据和理论依据。
在"新"字上下功夫,分析要有"新鲜感"。写分析文章切忌老三段、冗长的平铺直叙和没有自己主见的"对策建议",不能过多重复一般概念和别人说过的话,对问题的研究要与时俱进,有新角度,要有独到见解,不仅立题要"新",而且见解更要"新"。
对经济运行状况进行超前分析,要向前"抢半拍"。要善于时刻把握新的"增长点"和"变化点",具有敏锐的眼光,为各级领导做好超前服务。所谓"超前性",一是对趋势性的苗头问题进行超前反映,二是对未来发展做出预测。
咨询决策要具有可操作性,在建议上要"想实招"。统计分析不应当是简单的提出问题和局限在数字文字化的表述上,应当在深刻总结的基础上,提出有一定量化依据和可操作的具体实施意见,针对当前经济发展中存在的问题,一方面提出有针对性的工作思路,一方面提出可操作性的工作对策,使调研成果迅速得到应用。
 在统计分统计分析方法从根本上说有两大类,一是逻辑思维方法,二是数量关系分析方法。析中二者密不可分,应结合运用。
逻辑思维方法是指辩证唯物主义认识论的方法。统计分析必须以马克思主义哲学作为世界观和方法论的指导。唯物辩证法对于事物的认识要从简单到复杂,从特殊到一般,从偶然到必然,从现象到本质。坚持辨证的观点、发展的观点,从事物的发展变化中观察问题,从事物的相互依存、相互制约中来分析问题,对统计分析具有重要的指导意义。
数量关系分析方法是运用统计学中论述的方法对社会经济现象的数量表现,包括社会经济现象的规模、水平、速度、结构比例、事物之间的联系进行分析的方法。如对比分析法、平均和变异分析法、综合评价分析法、结构分析法、平衡分析法、动态分析法、因素分析法、相关分析法等。
在写好统计数据分析报告的同时,在统计数据人员的心里也就有了一本非常明确的帐目,这对帮助行领导决策与金融系统的资金计划工作起了很大的作用,所以这份报告的重要性不可小觑。
作者:王钰淇 林勤 魏瑞
单位:中国农业发展银行房县支行
地址:湖北省十堰市房县神农路96号农业发展银行房县支行

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Q2: 数据分析开头和结尾要怎么写

数据分析报告重要吗?答案是肯定的,你要写的数据分析开头和结尾都不太重要,一般老板就看中内容,前后主要是套路罢了,以下是建议,供参考:

个人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,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;

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;

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,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;

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;

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。

Q3: 数据分析报告怎么写

按以下流程来写:
1、清楚业务目标
2、查看数据报表表现
3、发现问题
4、分析原因
5、提出建议
6、测试/实验
7、实施
首先要明白没有目标也就无所谓分析,其次分析的时候要注重关联,细分,以及数据的背景信息,同时可采用鱼骨分析法分析原因类型,注意的是问题的80%可能只是20%的原因造成,找出主要问题,提出建议,不要忘了做测试,有时候原因可能不是想象中的,所以需要通过测试来验证你的假设,最后如果实验结果满意就进一步具体实施,不满意再来一边。
千万不要闷头自己想,一定要测试

Q4: 网站运营数据分析报告怎么写

. 目标(Objective)是前提:
网站分析报告的起点不是从现象开始的,而是从网站的目标(objective)开始的。
我相信大多数网站的目标不应该超过1个,那些各种目标都应该归结为一个最终的最根本的目标。如果你的老板强调网站既要做到这又要做到那的话,我相信你会很累,网页的易用性也可能大打折扣,而且最终的output很可能事与愿违。
Objective要服从S.M.A.R.T的原则。其中,我会比较强调目标是要能量化的。
因此,我会把报告第三页(第一页是报告标题,第二页是报告的目录)的标题定为:Website Objective,内容只有一个,就是对网站目标的阐述――网站在5月份提升访问量15%。而报告后面的内容,都要服务于这个objective。
2. 网站现象与目标的关系
发现网站出现的种种现象是大家都很擅长的,简单来讲,就是把网站现时(或是历史)表现的数据搜集起来,然后用合适的图、表呈现出来。比如,“周末的流量会减小”就是一个典型流量趋势的现象.
对于那些和目标之间关系不明显的现象,你可以用下面的思维方式来明确它和目标之间的联系:
现象本身是什么――事实的描述,要求越简洁越好:能够用10个字说明这个现象就不要用11个!
假设现象背后的原因是什么――现象形成的驱动因素,要求想的越多越好:如果有3个原因,就不能仅仅只说明2个!现象背后的原因实在是最重要的部分之一,因此,大家最好不要天花乱坠的瞎猜,不妨按照下面的分类进行:
・网站本身的原因;
・网站访问者的原因;
・其他网络营销活动的影响;
・其他线下营销活动的影响;
・整个互联网环境甚至社会宏观环境(如特定社会事件)的影响;
证实现象背后的真正的原因――去伪存真,分析现象背后的原因需要”大胆假设小心求证“的思维方式。此外,这个部分我们需要我们的逻辑思维之外,更需要我们去直接进行网站的实验测试,例如A/B Test。
建立或否决现象发生原因与目标之间的联系――这是现象与目标之间关系的本质所在。
关于这一点,需要举一个例子仔细说明。比如,我们的目标是提升网站流量(目标),而通过网站分析工具我们知道了网站bounce rate很大,而new visitors所占的比例在不断提高(现象)。接着我们通过进一步分析和研究了解到,这些现象背后的原因是首页设计不恰当造成用户误认为网站没有信息量,不是好网站(原因)。这样,我们就可能能够通过这个原因建立现象和目标之间的关系――网友觉得网站质量不佳,不值得再次访问,造成访问量下降。
有时候,我们发现了现象,也找出了现象背后的所有可能原因,但发现这些原因与网站的目标之间并没有任何结合点。这个时候,我们需要果断的否决现象与目标之间的关系,然后转而去发现其他现象,寻找其他与目标相关的原因。

Q5: 如何写好一款产品的运营数据分析报告

一、 流量数据

来源,集中时间、UV、PV;停留时长、浏览记录、操作行为、何处流失 、跳出率、到访率、停留时长、访问深度、访客属性(性别、职业、学历、年龄、地域、使用设备、操作系统)等。

如何写好一款产品的运营数据分析报告

二、 APP数据:

启动次数、使用时长、使用频率、使用间隔、页面访问、人均浏览量、操作路径等;

三、 用户数据:

1、拉新:激活用户量、新增用户量、注册转化、下载量、下载或注册渠道

2、活跃(登录):DAU、MAU、活跃比例(如何定义高活&高活其他数据&高活新增、高活流失)

经过一个长生命周期(3个月-半年),用户的活跃率还能稳定保持到5%-10%,则是一个非常好的表现。

3、留存率:

(1)次日留存:因为都是新用户,所以结合产品的新手引导设计和新用户转化路径来分析用户的流失原因,通常这个数字如果达到了40%就表示产品非常优秀了。

(2)周/月留存:会经历一个完整的体验周期,如在这个阶段能够留下来,有可能成为忠诚度较高的用户。

(3)渠道留存

4、唤醒

1)挽回流失:流失(次日、周&月)、流失前行为、流失预警?何处流失、流失原因

2)用户挽回:通知用户(通知渠道、效果评估)、告诉用户新功能新改进等、挽回的用户更需要关怀;

四、其他数据

报告图表支持:BDP个人版

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小提示:内容仅供参考,如果您需解决具体问题(尤其法律、医学等领域),建议您详细咨询相关领域专业人士。

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