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数据分析报告，被批“写错了”，我到底错哪了？
更新时间：2025-6-3 00:39:12 作者：爱短链
编者按：本文来自微信公众号接地气学校
写数据报告，最怕听到这三个字。
尤其是新生，听到这三个字就吓得不知所措。
事实上，并不是所有的错误都是我们的问题。
今天，我们将系统地解释数据分析报告中常见的错误和真正应该警惕的部分。
1 四种常见错误 ▌错误1：数据错误。
比如： 漏单位:销量1800万，写成180。
数字错误：用户15000人，算成16000人。
指标用错：消费次数1500，消费人数1500。
这个错误是非常低级和严重的！因为的真实性和正确性是分析的基础。
当老板看到这个错误时，有很多人愤怒地炒人，尤其是传统企业，尤其是60后和70后领导。
所以不要这样做。
▌错误二：表达错误。
比如： 这种错误往往是由于做数据的学生不注意细节和不注意单词造成的。
数字没有错，但读数字的人会有歧义、误解、无法理解等问题。
最好的办法是找一些不懂数据的人挑剔。
如果你做两次，你会进步的。
▌错误三：方向错误。
这种错误往往是由于做数据的学生不了解业务、强烈的因果关系、随机交叉和数论数造成的。
他们都在谈论一些没有实际意义的废话。
为了改变这个问题，我们必须练习更多的努力来适应业务的实际组织分析报告，而不是努力阅读谁说我不能分析数据。
▌错误四：判断错误。
比如 看起来很有趣，但实际情况是如此尴尬。
比如我们马上问三个问题: 你们公司今年的战略目标是什么？ 你今年的用户数量、销售额和利润目标是什么？ 4月份应完成的用户数量、销售额和利润目标是什么？ 十个人中有九个不能回答。
答案是今天做日报和月报的学生。
当然，这并不都是数据的锅。
有很多公司业务和数据沟通不畅，懒得为数据提供信息；有些公司的业务部门很困惑，更不用说和别人说清楚了。
最典型的，如下图所示： 判断错误是四个错误中最困难的一个。
因为前三个基本上是数据本身，只要努力练习如何改进，但判断错误的产生不是数据本身可以处理的。
如果业务不合作，甚至业务故意在困境中钓鱼，指鹿为马，很可能使数据合理。
所以我们必须单独看看如何处理它。
2 避免操作步骤错误 ▌第一步:区分报告类型。
报告类型：第一次报告或n次报告 报告内容：报告结果/评价/分析原因/预测趋势 报告背景:业务方有预测/无预测 这一步要在提笔前做，认清形势，不打无准备之战。
如果是第一次报告或通知结果，平铺直叙数据。
如果是评价，必须提前与业务方沟通评价标准。
假如是分析原因，要结合业务方的预测，优先考虑业务方关心的问题。
若为预测趋势，则应明确预测依据。
▌第二步:明确业务目标。
明确目标是建立判断标准的基础。
只要目标明确，标准就差不多了。
如果是绩效、收入、用户数量等单一指标和结果数据的目标，可以通过拆解法直接找到当前时间的判断标准。
特别注意：如果您想与您谈论我们的目标是比自然增长率提高5%，此时请特别小心！因为自然增长率不是一个直接收集的指标，甚至不是一个固定的指标。
很多算法，每个算法本身都有一定的算法BUG，没有绝对好的自然增长算法(如下图所示)。
所以记住:如果涉及判断，一定要提前、提前、提前沟通(重要的事情说三遍)。
比如评估下个月活动的效果。
提前问业务:你想达到什么目标？判断好坏的标准是什么？最好让业务提前给出下个月的预期！预测是涨是跌，提前说，可以省去90%的麻烦。
▌第三步:检查数据，检查表达。
这里都是基本功，和具体的取数习惯有关。
如果有机会，找个数据集告诉大家。
先不要在这里展开。
但是不管你怎么想，总会漏掉一些bug，最好的办法是在业务方有一个熟人，提前看报告。
陌生人越多，问题就越明显。
▌第四步:冷静应对挑战。
遇到挑战是不可避免的，遇到事情不要急着吵架，不要急着改变，先分清楚: 数据本身有问题吗？ 描述数据有问题吗？ 分析维度有问题吗？ 判断标准是否改变 数据有问题/描述不清楚，这是我们自己的锅，站好，挨打，承认错误，纠正！ 业务不承认分析维度。
从表面上看，沟通存在问题。
本质上，业务理解不到位，这是一个纯粹的技术问题。
因此，没有必要为此感到内疚。
讨论一个新的维度并重新做。
如果我们提准是我们提到的，业务感觉不合适，那么根据业务提到再做，这也是一个纯粹的技术问题，只要每个人都认识到标准。
如果判断标准是由业务提到的，但它们是相反的！是的，他们是为了粉饰和平！记住保留会议记录，这不是我们的锅！我们可以按照新的标准再做一次，但锅坚决不回来。
当然，还有最糟糕的情况：生意什么都不懂，脾气还大。
不清楚自己想要实现什么目标，判断标准不清楚，只会转述领导的要求，然后拼命催你:用大数据人工智能分析！此时千万不要怀疑自己，这是业务的锅，这种业务没有水平，没有脑子。
如果领导者仍然支持这项业务，公司就很愚蠢X，领导傻X，无他。
做生意的人连自己想做什么都不知道，还做羊毛。
同学们千万不要和这样的人在一起，这个时候不是我们写错了，而是丫说错了。
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事实上，并不是所有的错误都是我们的问题。
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1 四种常见错误 ▌错误1：数据错误。
比如： 漏单位:销量1800万，写成180。
数字错误：用户15000人，算成16000人。
指标用错：消费次数1500，消费人数1500。
这个错误是非常低级和严重的！因为的真实性和正确性是分析的基础。
当老板看到这个错误时，有很多人愤怒地炒人，尤其是传统企业，尤其是60后和70后领导。
所以不要这样做。
▌错误二：表达错误。
比如： 这种错误往往是由于做数据的学生不注意细节和不注意单词造成的。
数字没有错，但读数字的人会有歧义、误解、无法理解等问题。
最好的办法是找一些不懂数据的人挑剔。
如果你做两次，你会进步的。
▌错误三：方向错误。
这种错误往往是由于做数据的学生不了解业务、强烈的因果关系、随机交叉和数论数造成的。
他们都在谈论一些没有实际意义的废话。
为了改变这个问题，我们必须练习更多的努力来适应业务的实际组织分析报告，而不是努力阅读谁说我不能分析数据。
▌错误四：判断错误。
比如 看起来很有趣，但实际情况是如此尴尬。
比如我们马上问三个问题: 你们公司今年的战略目标是什么？ 你今年的用户数量、销售额和利润目标是什么？ 4月份应完成的用户数量、销售额和利润目标是什么？ 十个人中有九个不能回答。
答案是今天做日报和月报的学生。
当然，这并不都是数据的锅。
有很多公司业务和数据沟通不畅，懒得为数据提供信息；有些公司的业务部门很困惑，更不用说和别人说清楚了。
最典型的，如下图所示： 判断错误是四个错误中最困难的一个。
因为前三个基本上是数据本身，只要努力练习如何改进，但判断错误的产生不是数据本身可以处理的。
如果业务不合作，甚至业务故意在困境中钓鱼，指鹿为马，很可能使数据合理。
所以我们必须单独看看如何处理它。
2 避免操作步骤错误 ▌第一步:区分报告类型。
报告类型：第一次报告或n次报告 报告内容：报告结果/评价/分析原因/预测趋势 报告背景:业务方有预测/无预测 这一步要在提笔前做，认清形势，不打无准备之战。
如果是第一次报告或通知结果，平铺直叙数据。
如果是评价，必须提前与业务方沟通评价标准。
假如是分析原因，要结合业务方的预测，优先考虑业务方关心的问题。
若为预测趋势，则应明确预测依据。
▌第二步:明确业务目标。
明确目标是建立判断标准的基础。
只要目标明确，标准就差不多了。
如果是绩效、收入、用户数量等单一指标和结果数据的目标，可以通过拆解法直接找到当前时间的判断标准。
特别注意：如果您想与您谈论我们的目标是比自然增长率提高5%，此时请特别小心！因为自然增长率不是一个直接收集的指标，甚至不是一个固定的指标。
很多算法，每个算法本身都有一定的算法BUG，没有绝对好的自然增长算法(如下图所示)。
所以记住:如果涉及判断，一定要提前、提前、提前沟通(重要的事情说三遍)。
比如评估下个月活动的效果。
提前问业务:你想达到什么目标？判断好坏的标准是什么？最好让业务提前给出下个月的预期！预测是涨是跌，提前说，可以省去90%的麻烦。
▌第三步:检查数据，检查表达。
这里都是基本功，和具体的取数习惯有关。
如果有机会，找个数据集告诉大家。
先不要在这里展开。
但是不管你怎么想，总会漏掉一些bug，最好的办法是在业务方有一个熟人，提前看报告。
陌生人越多，问题就越明显。
▌第四步:冷静应对挑战。
遇到挑战是不可避免的，遇到事情不要急着吵架，不要急着改变，先分清楚: 数据本身有问题吗？ 描述数据有问题吗？ 分析维度有问题吗？ 判断标准是否改变 数据有问题/描述不清楚，这是我们自己的锅，站好，挨打，承认错误，纠正！ 业务不承认分析维度。
从表面上看，沟通存在问题。
本质上，业务理解不到位，这是一个纯粹的技术问题。
因此，没有必要为此感到内疚。
讨论一个新的维度并重新做。
如果我们提准是我们提到的，业务感觉不合适，那么根据业务提到再做，这也是一个纯粹的技术问题，只要每个人都认识到标准。
如果判断标准是由业务提到的，但它们是相反的！是的，他们是为了粉饰和平！记住保留会议记录，这不是我们的锅！我们可以按照新的标准再做一次，但锅坚决不回来。
当然，还有最糟糕的情况：生意什么都不懂，脾气还大。
不清楚自己想要实现什么目标，判断标准不清楚，只会转述领导的要求，然后拼命催你:用大数据人工智能分析！此时千万不要怀疑自己，这是业务的锅，这种业务没有水平，没有脑子。
如果领导者仍然支持这项业务，公司就很愚蠢X，领导傻X，无他。
做生意的人连自己想做什么都不知道，还做羊毛。
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