数据分析报告你好我想知道数据分析报告该怎么写都包括一些什么啊谢谢

数据分析报告时间:2021-08-17 阅读:()

数据分析报告的原则

首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，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，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；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，相信你的老板请你来，不是光让你来唱赞歌的，他要的也不是一个粉饰太平的工具，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，当然如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”；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。

如何做一份完整的数据分析报告

大数据分析报告不仅能够对某个具体领域的宏观经济趋势进行判断和预测;还可以把我们的触角深入到某一个社区、某一类人群、某一个具体的产品，来了解他们的真实情况;同时，我们还能够借助大数据分析的结果来制定精细化的线上广告投放策略或是做针对性的地面推广活动;而最终，我们把大数据分析的成果以大数据工具的形式固化，才能让我们的大数据效力持续。

也就是说，真正有价值的大数据分析报告能够在中宏观规划、微观/细分市场分析、方案执行和策略部署等方方面面为企业带来价值。

很多企业不认可分析报告的价值，很大程度是不了解它的原力。

今天索性告诉你整个分析思路、框架，帮助企业更好地认识、认可大数据分析报告的价值。

一、大数据报告怎么做出来的?认识大数据分析流程首先，我们要理解大数据分析的基本流程，一个完整的大数据分析流程包含了商业问题理解、数据理解、数据准备、数据分析、产出分析报告、提出解决方案6个环节，并且是一个闭环、不断优化的过程。

对于企业，可能不需要掌握高难度的分析处理能力，但是掌握数据分析思路、数据思维和意识都是非常重要的。

二、大数据报告究竟研究了什么东西?解密大数据分析思路大数据报告根据功能来分，可分为4个常见类型： 1. 市场/行业分析：对某一个行业、细分领域的市场现状的分析、发展趋势预测; 2. 用户画像：了解用户的人群特征、某个产品的不同群体的用户行为差异; 3. 竞品监测：对同类产品的用户使用情况、市场情况、功能性能进行对比研究; 4. 经营分析/业务问题专题：企业经营中重大战略决策的分析或针对某具体业务问题进行专题分析，如营销效果评估等。

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。

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