[分享] 数据分析报告的框架——既要懂分析,也要会讲故事

数据分析项目到收尾关头,总要出一份数据报告。

按照项目类型,可能是产品投放市场的效果评估;日常报表製作数据汇总;活动数据分析。而报告也分多种情况,有的需要给项目组一个交代,有的需要和业务组一同评估分析,有的则是邮件抄送领导向上级彙报。

数据报告无论是文本、PPT还是数据图表製作,都得展示分析的核心思路和结果,本质都是相同的。

1.好的分析师要会讲故事

一个数据报告的核心不是面面俱到的内容,而是让读者读懂「问题——假设——原因——验证过程——结论——背后现象——可推行的决策」这样一个脉络的故事。类同于谘询和投资机构,在做BP之前会先花时间理清楚storyline。其实各种报告都应该这样,先理清楚思路,就有了故事。

2.数据分析报告的框架

这里列出一个我惯用的报告框架(针对不同业务场景可能会有所调整,增删或再细分):

[分享] 数据分析报告的框架——既要懂分析,也要会讲故事

项目背景 &项目进度

项目背景,需要简述项目相关背景,项目需求、分析目的、市场情况、为什幺做,目的是什幺,以让读者了解项目的前因后果。项目进度,需要综述项目的整体进程,以及目前的情况。

指标定义&数据获取

核心指标如何定义?公式是什幺,为什幺这幺定义,这点是很重要也是很容易被忽略的,很多时候的误解都是没有对指标进行统一定义。举个例子,比如服装「断码」。从领导层来讲,公司仓储的服装全部尺码如果不完整就是断码;从仓库的仓管员角度来讲,仓库内的服装尺码不全就是断码;从门店的业务员角度来讲,客户需要的尺码当前门店无货就是断码。定义不同,在会员系统、库存系统、订单系统中这个断码的数据就不对应。主数据管理可能并没有覆盖到所有指标,所以分析指标时要考虑这一点。

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数据概览 &数据探维

数据概览是对指标的发展趋势和变化情况,例如最高最低点做成因解释。而数据探维是对某指标按照不同的维度做分析,做细节补充。这也是数据分析时常的方法,多维度分析。这一点常常用FineBI等BI系统工具来操作,製作好模板,以后就可以按照特定的维度来分析了。这里需要注意的是,核心指标要少而关键,拆分指标要有意义并有清晰地逻辑来说明。如果涉及的维度较多,不建议用PPT来一个一个描述。一些BI工具可直接在web上展示,切换维度,动态的展示更加生动,容易说明。

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结论汇总

结论汇总,基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总,形成完整的结论。后续改进,需要在数据分析的结论和问题的基础上,对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。

最后附上详细的数据,尤其是那些没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。一个项目/业务,如果你不能衡量它就不能了解他,也就无法改进它,说的就是数据。

我们都不可能提前知道数据的结果,也不能报纸中立的态度去判断。任何从事数据工作的人,尊重数据结果,并分析形成结论,远比相信一些所谓的方法论的条条框框好得多。

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