1, 보고 대상 및 분석 목적 결정.
네가 어떤 데이터 분석 보고서를 쓰든, 먼저 보고가 누구에게 보여지는지 확실히 해야 한다. 청중마다 데이터 분석 보고서에 대한 기대가 다릅니다.
예를 들어, 보험 회사의 생명 보험 보험료 데이터 하락 원인에 대한 분석 보고서에서 그룹 리더는 데이터 분석의 결론과 건의를 보는 것을 선호하며, 각 사업부는 하락을 초래한 구체적인 업무 원인에 더 많은 관심을 기울이고 있기 때문에 우리 보고서의 중점은 고객마다 다르다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 생명보험, 생명보험, 생명보험, 생명보험, 생명보험, 생명보험) 사실, 보고서의 분석 목적, 해결해야 할 문제, 달성해야 할 기대에 대해 명확하게 이해하는 것입니다.
2. 명확한 틀과 사고방식은 데이터 분석 결론출력의 가장 중요한 부분으로서 우수한 데이터 분석 보고서는 당신의 분석 사고를 정확하게 반영해야 독자가 당신의 정보를 충분히 받을 수 있도록 해야 합니다. 그래서 보고를 할 때는 틀과 사고방식이 분명해야 한다.
3. 데이터가 정확한지 확인합니다.
보고서 작성, 데이터 수집 및 정리에는 종종 60% 이상의 시간이 소요됩니다. 데이터 계획, 관련 부서 조직 데이터 수집 조정, 데이터 익스포트 및 처리, 보고서 작성 등이 필요합니다. 데이터가 정확하지 않으면 분석 결과가 의미가 없고 보고서도 가치를 잃는다. 따라서 데이터를 수집하고 통합할 때 데이터가 신뢰할 수 있는지, 데이터 구경과 데이터 범위를 확인해야 합니다.
분석 보고서 작성에 대한 참고 사항
1. 데이터는 사물을 수량화하는 수단일 뿐, 객관적인 상황, 좋고 나쁨, 옳고 그름, 정서를 나타낸다.
데이터는 자연의 객관성을 가지고 있다. 우리가 만지든 안 하든, 그것은 이미 발생하고, 변하지 않기 때문에, 대량의 데이터에 직면할 때, 그것은 더욱' 지식 탐구자' 와 같다. 우리가해야 할 일은 그것을 읽고, 분석하고, 해석하는 것뿐입니다.
2. 업무 및 제품 기능에 대한 이해를 바탕으로 핵심 분석 지표를 정의합니다. 데이터 요구 사항을 제시하는 과정은 종종 데이터 분석 보고서의 원천이며, 모든 분석은 원래 정의한 지표에서 비롯됩니다. 데이터 수요를 제시하는 것은 "제품 목표 정의, 목표에 따른 가정, 제품 효과 예측" 프로세스이며, 이러한 프로세스에 대한 명확한 예측과 파악이 필요합니다.
데이터 분석은 대담하고 신중해야합니다.
우리는 데이터에 충분히 민감하고 예민한 데이터 속에 함축된 정보를 발견하고 논리적 추리를 통해 과감한 가설과 문제를 더 제기하고, 마지막으로 진일보한 추적 등을 통해 검증해야 한다.
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