今天，我将继续分享如何编写数据分析报告。


前两期的例子是监控数据。


监控数据是连续观察，曲线变化将显而易见。


因此，许多学生问：如何编写静态数据报告。


尤其是用户肖像报告。


很多时候，业务提出了需求：看看我们的用户肖像。


结果，报告被批准：我知道。


你写这篇文章有什么意义。


我该怎么办？今天，系统将分享。


无用的报告长是这样的 说到用户肖像，很多学生的报告都是这样的: 男女比例4:6 30岁以上占40% 平均年消费500元 活跃超过1个月的用户55% …… 这种报告往往写得很辛苦，数据也很多。


最后，我收获了一句话:我早就知道了说点有意义的吗？ 所以有人认为，光提供描述性数据是不够的，所以模型必须开始。


最直接的想法是RFM，于是抽出R、F、M三维数据，每个切成五段，5段*5*5分为125个类别，然后分为5个类别，125个类别，每个类别都仔细标记：用户买了500元，5天没卖，所以他必须买！ 最后收获了一系列珠炮般的追问: 你说他买他就买！ 买什么！在哪里买！ 咋让他买 怎么通知他买！ 不买又怎样！ 买了又怎么样！ 如果他会买的话！ ……晕头转向…… 问题在哪里？ 报告无用的核心原因 有一个核心原因：没有判断标准。


男女比例是关键问题吗？ 男女比例4:6是个问题吗？ 男女比例3:7怎么样？ 通通没有判断标准，让人感觉不到四六。


有趣的是，监控数据有自己的标准。


看曲线，即使没有定义目标值，曲线本身的变化也可以成为判断标准。


对于销售、利润、用户数量等积极指标指标越多越好)，增长本身就是好的，增长越快越好，绝对数越大越好。


对于负面指标，如成本、风险损失和投诉，下降本身是好的。


下降速度越好，绝对数越小越好。


当然，这样的判断是鲁莽的，可能会大涨大跌，但粗略来说没问题。


但是大部分静态数据都没有标准。


比如男女4:6，一定好/坏？ 不一定。


因此，如果你看到这些数据，无法形成判断，就很难产生价值。


此外，业务部门本身对用户有一定的感受。


例如，我们服务的用户主要是女性。


即使他们不看4：6，他们也知道有很多女性。


当他们看到6时，他们感觉很相似。


他们自然会说：我早就知道了。


至于因为用户一次消费500，所以必须让他消费600的判断，就是数论数，没有头脑。


数字只是一个记录，数字背后是一个真实而生动的场景。


从商业场景中谈论数字是没有意义的。


就像你去吃面条一样，进入面馆喊道：老板一碗牛肉面，老板喝了一声：不！你不想要一碗！我们的高级人工智能大数据分析师说你需要两碗！给我吃！ 这个时候你的心情是什么？…… 所以破局的关键只有一个，那就是找标准。


让数据表达意义，不仅仅是一串数字。


提高报告有用性的方法 首先，区分场景。


请注意，如果这是第一次报告，你可以在一开始就被猛烈嘲笑。


也许是因为新领导，也许是因为刚刚开始CRM系统，简而言之，业务方不了解用户情况。


此时，列出一堆数据是非常有帮助的。


它可以让每个人都详细了解情况，并建立认知。


但从第二次报告开始，就不能这么直接；对于那些了解情况的商人，我们不能直接说这么多，我们找到判断标准。


有三种常见的方法： (1)从问题中找到标准 如下图所示： (2)从目标中寻找标准 如下图所示： (3)从业务中寻找标准 如下图所示： 当然，这三种方法都需要做到以下三点： 充分沟通数据和业务 了解业务背景(工作目标、设计思路、实施计划) 了解业务运行的基本逻辑和相应的数据表 但是在很多企业，这三个条件都没有。


可能是因为业务部门把自己当成上帝，觉得自己全知全能，只需要一个跑数的小哥哥。


招的不是数据分析师，而是数据分析师。


sql作家；也可能是因为企业把数据分析师当作上帝，认为只要他做数据分析工作，他就是全能的，企业里的其他人不张嘴，只有一个金光闪烁的数据…… 简而言之，数据报告是无用的，数据与业务脱节，只能表明企业不好，业务和数据负责。


与其互相扔锅，不如诚实地沟通，取得更好的效果。


然而，一些学生说：老师，显然是同一份报告，为什么有些人看到说做得很好，有些人看到喷雾没有水平。


感觉很困难。


那是因为说话者是无意的，听众是故意的。


赵本山是唯一一个能让全国人民快乐的人。


如果你改变郭德纲，有些人会认为他有三种习俗，所以有必要看菜吃饭。


如果你感兴趣，我们将分享下一篇文章：如何根据观众的身份制定你喜欢的报告 特别说明：本网站的主要目的是收集与互联网运营相关的干货知识，为运营伙伴提供便利。


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