想寫出優質的分析報告,可不能一“抄”了事

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優質的的數據分析報告能從數據中發現企業需要關心的問題。如何寫出有價值的數據分析報告?本文作者把報告分成兩種類型,并結合案例分別進行了分析總結,供大家一起參考和學習。

臨近年底,做數據分析的同學們都在寫各種報告。按理說,寫數據分析報告是數據分析師最基本的技能,人人都該會??膳戮团?,自己辛辛苦苦寫完的東西沒!人!看!沒人看還是好的,更怕的是下面場景:

在接到眾多同學求助之后,今天系統分享一下。估計每個做數據or想做數據的同學,都看過類似的說法:數據分析報告分為六步。

  1. 明確目的和思路
  2. 數據準備
  3. 數據處理
  4. 數據分析
  5. 數據可視化
  6. 結論與建議

問題就是從這里開始的,這個毒瘤誤導了無數新人。

數據分析報告的錯誤姿勢

之所以說這個玩意是毒瘤,是因為丫用并排6點的樣式,嚴重干擾了人們的視野,形成一種錯覺:這6個東西是按1-6的順序,且工作量是一樣的。

實際上,真實企業工作中,他們的關系應該是:

為啥是毒瘤還這么流行?一個有趣的真相是:一般教育培訓機構是把hadoop,BI,python 的課拆開賣的。而這兩年主打賣的又是python,所以基本不怎么提數據治理這茬事。

二來,新人最喜歡的,才不是這些搬磚的基礎工作呢,是模型!最好是人工智能模型??!所以兩者一拍即合,教育機構準備一個數據集,新人按照樣例把模型的代碼敲進去,運行,體驗掌握了人工智能模型的快感。

大家都得到了極大滿足,只剩下看報告的人郁悶:這尼瑪也是分析?

想破局,當然是得回到真實工作中。本文篇幅有限,就先不講基礎建設,先聚焦討論:如何從數據中發現真正企業關心的問題,做有價值的報告。

數據分析報告的本質

數據分析報告,本質是報告。所謂報告者,就有人說,有人聽,于是形成兩種基本的報告模式:

在做報告時,第一步,確認本次報告是什么模式,包括:

  1. 我們是要主動說,還是回復問題
  2. 我們要對誰說/回答誰的問題
  3. 我們要說的是什么問題

不要笑!很多同學連這點基本工作都做不到。只是機械、麻木、對著模板,把數據填一遍。然后憋出吃奶力氣,寫下:“本月環比上漲2%”幾個大字。然后按著上一次郵件的發送名單,群發出去。還美其名曰:這是日常報告。至于報告了啥?報告給誰?說了什么?一概不知。這種日常報告就是空耗體力,還不如直接建個dashboard誰愛看誰看呢。

我說你聽型報告的寫法

我說你聽型報告,看起來最簡單,可想做好,要滿足兩個條件:

  1. 我說的得是個“問題”;
  2. 我說的得某部分,別人不知道。

這兩點看似簡單,實則麻煩。比如下圖

很多數據分析師就只會寫:

  • 月均GMV 720
  • 最大值1000
  • 最小值500
  • 中間值700

膽肥的,還會寫一句:

  • 連續4個月下跌
  • 5月環比下跌17%

然而下跌不代表問題呀,很有可能人家業務的趨勢就是長這樣的(如下圖)

這種情況,叫:無固定標準下判斷。無明確KPI、指標要求、領導命令情況下。做出“有問題”的判斷,需要綜合考慮發展趨勢、增長動力、行業環境等多方因素。在提筆寫報告前,實際上已經需要做大量復雜的分析了。

有固定標準下判斷,會相對容易點。比如本月KPI是550,實際做了500,那本月是有問題的。但是很有可能這是業務的戰術安排,(如下圖)。所以即使有固定標準,還得了解業務戰術、業務策略,才好下正確的判斷。

做出判斷僅僅是第一步。第二步“說別人不知道的”難度更大。指標不達標,對數據分析師只是一個數字,對業務部門可是結結實實的挨罵、扣獎金、走人,所以業務部門對問題也是很敏感的。

如果只是絮絮叨叨的贅述:“這個月業績不好,連續仨月都不好”,鐵定被人批:“你丫跟個報喪鳥似的,能講點有用的不?。。 ?/p>

這個時候需要做的,就是了解:到底業務掌握多少。經常有同學抱怨,說業務早就知道問題了,感覺沒啥好寫的。注意,這里大家已知的,只是一個結果。至于為什么有這個結果,以后會咋樣,沒人敢打包票說我很清楚(如下圖),這就是可以分析的機會。

有的同學會說:基于這一張表也分析不出來這么多東西呀。廢話,當然分析不出來。這里實際上已經把問題引入深入了。從表面的:“指標沒達標”變成了“我該做什么才能扭轉局面”,變成了“這里有個更深的問題你沒有注意到”這些才是真正有價值的、深入的、需要專業分析的地方。

所謂業務策略,核心就是輕重緩急,進退取舍。涉及精確計算,應對不確定的,才是數據分析的真正價值。

如果業績指標都像汽車速度表一樣,一腳油門就提高,一腳剎車就降低,還需要分析啥。你看誰家副駕駛上坐個數據分析師,走一路嗶嗶一路:“您的速度為每小時45公里,比剛才提高了5公里”,哈哈。

小結

我說你聽型報告,正確寫作姿勢是:

  1. 明確受眾部門
  2. 明確受眾部門關鍵KPI指標
  3. 了解指標過往趨勢,找判斷標準
  4. 判斷指標是否有問題
  5. (如無)不做提示,結束
  6. (如有)提示問題,了解業務關注點/行動計劃
  7. 針對行動計劃,提示尚不為業務了解的問題

你問我答型報告寫法

你問我答型報告,最大的坑點在于問題本身。高質量的問題,帶來高質量的答案;低質量的問題,把分析帶溝里。提問是否清晰準確,是混職場的核心能力(有之一)。

專門講內容太多,這里聚焦數據分析問題,大家記得這五個基本問題(如下圖)

注意,只有經過專業訓練的人,才能用這五句描述問題。大部分人都是混合在一起吐出來的。比如領導說:“最近轉化率下降了,我懷疑是低質量用戶太多,看看是不是最近的促活活動搞的”,這里看似是一個問題,可拆解一下,其實隱藏了一堆問題(如下圖)

人們總是容易被最近發生的、群眾熱議的、自己情感上喜歡/厭惡的事干擾判斷。所以脫口而出的往往是一個感覺,一個流行詞,一個態度。

數據分析的價值,正是剝絲抽繭,層層深入,去偽存真。越簡單的邏輯才越容易驗證,因此在回答問題的時候,拆解復雜問題為簡單問題,層層驗證是非常非常重要的。不然總是混一鍋粥,啥都講不清楚。

這里要特別注意,業務上的很多問題,不是數據分析直接解決的,需要專業的業務能力。作為輔助,我們需要把這些業務問題,轉化為可操作的數據分析,再給支持(如下圖)。不然一來我們的業務能力不一定夠直接給建議;二來業務的活我們都干了,要業務何用?。。ê盟?!終于能理直氣壯懟回去一次了)。

所以在接收問題的時候,要清晰的區分:到底業務上需要的是什么。他們缺少的是數據還是一個具體執行計劃。在我們可做的范圍內,提供專業意見,才有好效果。

小結

你問我答型報告,正確寫作姿勢是:

  1. 收集問題
  2. 梳理、拆分問題
  3. (針對原因、預測)了解業務假設
  4. (針對綜合評估)了解領導意圖
  5. 對拆分出的二級、三級子問題,逐一驗證
  6. 講二級、三級結論收攏,歸納總結論
  7. 呈報結果。

總結

看完整個過程,心細的同學會發現:其實做報告的過程,就是把陳老師大量的分析方法總結歸納的過程。沒錯!因為本身,報告是數據分析的最后一步。只有做好了各種具體的分析,才能寫出優質的報告。因此,優質的報告絕不是按模板抄出來的

很多同學喜歡問:有沒有好的數據分析報告模板,我抄抄/學習下。具體問題、業務背景、業務方行動計劃、問題拆分都不一樣,報告間可相互抄的,只有ppt模板和excel模板哈。指望抄別人的,最后只會落得:“你分析了啥!”的吐槽。

認真思考:我要說什么?我說的針對什么問題?我說清楚了沒有,才是做出好報告的正確方法。

#專欄作家#

接地氣的陳老師,微信公眾號:接地氣學堂,人人都是產品經理專欄作家。資深咨詢顧問,在互聯網,金融,快消,零售,耐用,美容等15個行業有豐富數據相關經驗。

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題圖來自Unsplash,基于CC0協議

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評論
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  1. 五個基本問題的拆解很與參考價值

    來自上海 回復
  2. 提出了問題,也有解決的辦法

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  3. 這篇,我給贊?。。?!段子中有思考??

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