数据库分析怎么写

『壹』 怎么写好一份数据分析报告

我们了解什么叫大数据分析么
麦肯锡给大数据定义：“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。“
基于我对以上定义的理解，我总结的大数据分析就是，将获取的数据，打通，整合，找寻规律，立即得出决策信息。
数据获取
我总结的数据源可分类三类：
(1)一方数据：用户事实数据
例如用户在某金融机构购买的理财产品，时间，哪个出单口，姓名，电话等，或者运营数据，例如某互联金融app，用户操作行为数据
(2)二方数据：其实这部分叫做广告投放数据
例如，广告展示量，活动页点击量，广告来源等。也有公司将这部分数据作为第三方数据，因为有些广告监测公司会利用此数据和人群数据整合构建自己dmp这样的公司一般宣称为第三方公司，三方数据
(3)三方数据：行业数据，也叫公开数据
例如行协的数据，或者互联网行为数据，例如某互联网公司用户在此网站的行为数据，或者嵌入sdk的app后我们能采集到的安装活跃列表，以及可采集到线下数据。
打通：其实就是利用关键点的采集整合一二三方数据。例如我们可以通过手机号将一方和三方数据整合，或者利用cookie，或者imei号等将二方、三方数据整合。但是由于现在监管制度对手机号敏感数据的控制，以及互联网和移动端数据的跨平台打通技术难点，我们现实的匹配率很低，例如一方和三方的数据匹配达到20%其实就算比较不错的情况，当然运营商数据除外。
找寻规律：目标就是数据清理，从非结构化数据变成结构化数据，以便统计，数据探索，找寻规律，形成数据分析报告观点。本文将会在第三部分阐述。
立即决策：将数据分析报告中的观点系统化或产品化，目前而言，大部分公司还是会依靠人工决策。
为什么需要大数据分析 看上去大数据分析似乎按照这些步骤来，但是从第一步的数据源来说，其实已经反应了大数据的特点，就是杂乱无章，那么怎么从这些数据找寻规律，分析的内容和目标是否对应上，似乎就是我们需要大数据分析的理由
现在，大数据的分析通常采用的数据报表来反映企业运营状况，同时，对于热点，人群分析，我们看到的统计值，目标核心都是用数据分析报告提炼的观点来指导运营，那么问题来了，怎么用数据分析来指导数据决策呢
数据分析的报告思路(本文从移动端的角度进行切入)
基于我对数据分析的理解，我将数据报告会分成三大类：市场分析、运营分析、用户行为分析。
市场分析
由于市场分析一般而言是定性、定量分析，最近热播剧《我的前半生》贺函和唐晶的职业就是来去咨询公司的一般会以访谈、问卷调查来一份市场分析报告去告诉客户他们的市场占有量，消费者观点等。
这里，我们以移动互联网数据的市场分析为例，通常来说，数据源是公开数据，或者在第三方数据。正如我们所讲，将sdk嵌入开发者应用，就可以收集到安装以及使用列表，那么开发者使用的sdk越多，我们能收集的数据源也越多，这样就可以形成安装app排名，使用app排名，这里面所说的覆盖率、活跃率也是这个意思，例如：即此款应用安装量、使用量在整体金融类的安装量、使用量占比。
那么，这些市场分析的作用呢，一般而言，是对公司市场营销的总结，比如某金融公司kpi是为了获客，他们做了一系列营销，下个月排名我们可以查询到此款应用的安装量，是否较上个月上升呢 那么我们的竞品表现呢，他们是不是也做了一些列的营销活动排名上升下降 我们都可以通过市场分析，竞品分析来观测，但是这部分的观点由于是市场数据，我们只能通过大量的搜寻官网活动，或者互联网广告推测营销来推测是否竞争对手排名上升和这些营销活动有关。
同时，根据市场的走势图，我们能发现潜在的竞争对手，例如：我们能看出下图中的工商银行由于手机属于高覆盖高活跃组，即安装xxapp活跃人群也是最高的，因此，无疑xx银行是所有银行组潜在竞争对手。需要更加注意他们的市场策略
运营分析
移动互联网提出的方法论：3A3R，笔者之前在做咨询的时候，此方法论也可以将网站分析套用，总结来说3A3R就是：
感知 → 获取 → 活跃 → 获取 → 营收 → 传播 → 感知
这里需要注明下，运营分析只是一个公司的baseline，让产品经理，运营人员，市场人员根据自己本公司的数据参考做出合理的决定，同时，运营的数据只是参考或者叫警示，若要具体，需要特定细节的分析，例如是否app改版，怎么改 需要增加哪家渠道合作。

『贰』 数据分析怎么写报告

数据分析怎么写报告

数据分析怎么写报告。现代社会是一个大数据的时代，很多东西都可以通过大数据分析一些基本的概况，职场上是需要我们写数据分析报告的。接下来就由我带大家了解数据分析怎么写报告的相关内容。

数据分析怎么写报告1

目录

标题页

目录

前言

正文

结论与建议

附录

在数据分析报告结构中，“总—分—总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前言罩仔（主要包括分析背景、目的与思路）；正文部分主要包括具体分析过程与结果；结尾部分包括结论、建议及附录。

一、标题页

标题页物悄汪需要写明报告的题目，题目要精简干练，根据版面的要求在一两行内完成。标题是一种语言艺术，好的标题不仅可以表现数据分析的主题，而且能够激发读者的阅读兴趣，因此需要重视标题的制作，以增强其艺术性的表现力。

（1）标题常用的类型

A.解释基本观点：往往用观点句来表示，点明数据分析报告的基本观点，如《不可忽视高价值客户的保有》《语音业务是公司发展的重要支柱》等；

B.概括主要内容：重在叙述数据反映的基本事实，概括分析报告的主要内容，让读者能抓住全文的中心，如《我公司销售额比去年增长30%》《2010年公司业务运营情况良好》等；

C.交代分析主题：反映分析的对象、范围、时间、内容等情况，并不点明分析师的运毕看法和主张，如《发展公司业务的途径》《2010年运营分析》《2010年部门业务对比分析》等；

D.提出问题：以设问的方式提出报告所要分析的问题，引起读者的注意和思考，如《客户流失到哪里去了》《公司收入下降的关键何在》《1500万利润是怎样获得的》

（2）标题的制作要求

A.直接：数据分析报告是一种应用性较强的文体，它直接用来为决策者的决策和管理服务，所以标题必须用毫不含糊的语言，直截了当、开门见山地表达基本观点，让读者一看标题就能明白数据分析报告的基本精神，加快对报告内容的理解。

B.确切：标题的撰写要做到文题相符，宽窄适度，恰如其分地表现分析报告的内容和对象的特点。

C.简洁：标题要直接反映出数据分析报告的主要内容和基本精神，就必须具有高度的概括性，用较少的文字集中、准确、简洁地进行表述。

（3）标题的艺术性

标题的撰写除了要符合直接、确切、简洁三点基本要求，还应力求新鲜活泼、独具特色、增强艺术性。要使标题具有艺术性，就要抓住对象的特征展开联想，适当运用修辞手法给予突出和强调，如《我的市场我做主》《我和客户有个约会》等。有时，报告的作者也要在题目下方出现，或者在报告中要给出所在部门的名称，为了将来方便参考，完成报告的日期也应当注明，这样能够体现出报告的时效性。

二、目录

目录可以帮助读者快捷方便地找到所需的内容，因此，要在目录中列出报告主要章节的名称。如果是在word中撰写报告，在章节名称后面还要加上对应的.页码，对于比较重要的二级目录，也可以将其列出来。所以，从另外一个角度说，目录也就相当于数据分析大纲，它可以体现出报告的分析思路。但是目录也不要太过详细，因为这样阅读起来让人觉得冗长并且耗时。

此外，通常公司或企业的高层管理人员没有时间阅读完整的报告，他们仅对其中一些以图表展示的分析结论会有兴趣，因此，当书面报告中没有大量图表时，可以考虑将各章图表单独制作成目录，以便日后更有效地使用。

三、前言

前言的写作一定要经过深思熟虑、前沿内容是否正确，对最终报告是否能解决业务问题，能够给决策者决策提供有效依据起决定性作用。前沿是分析报告的一个重要组成部分，主要包括分析背景、目的及思路三方面：为何要开展此次分析？有何意义？通过此次分析要解决什么问题？达到何种目的？如何开展此次分析，主要通过哪几方面开展？

（1）分析背景

对数据分析背景进行说明主要是为了 让报告阅读这对整个分析研究的背景有所了解，主要阐述此项分析的主要原因、分析的意义、以及其他相关信息，如行业发展现状等内容。

（2）分析目的

数据分析报告中陈述分析目的是为了让报告的阅读者了解开展此次分析能带来何种效果，可以解决什么问题。有时将研究背景和目的意义合二为一。

（3）分析思路

分析思路用来指导数据分析师如何进行一个完整的数据分析，即确定需要分析的内容或指标。这是分析方法论中的重点，也是很多人常常感到困惑的问题。只有在营销、管理理论的指导下，才能确保数据分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性。

四、正文

正文是数据分析报告的核心部分，它将系统全面地表述数据分析的过程与结果。

撰写正文报告时，根据之前分析思路中确定的每项分析内容，利用各种数据分析方法，一步步地展开分析，通过图表及文字相结合的方式，形成报告正文，方便阅读者理解。

正文通过展开论题，对论点进行分析论证，表达报告撰写者的见解和研究成果的核心部分，因此正文占分析报告的绝大部分篇幅。一篇报告只有想法和主张是不行的 ，必须经过科学严密的论证，才能确认观点的合理性和真实性，才能使别人信服。因此，报告主题部分的论证是极为重要的。

报告正文具有以下几个特点：是报告最长的主题部分、包含所有数据分析事实和观点、通过数据图表和相关的文字结合分析、正文各部分具有逻辑关系。

我们通常通过金字塔原理来组织报告逻辑，整个报告的核心观点是什么，又由哪些子观点构建，支持每个子观点的数据是什么，如图所示：

五、结论与建议

结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果，通常以综述性文字来说明。它不是分析结果的简单重复，而是结合公司实际业务，经过综合分析、逻辑推理形成的总体论点。结论是去粗取精、由表及里而抽象出的共同、本质的规律，它与正文紧密衔接，与前言相呼应，使分析报告首尾呼应。结论应该措辞严谨、准确、鲜明。

建议是根据数据分析结论对企业或业务等所面临的问题而提出的改进方法，建议主要关注在保持有时候及改进劣势等方面。因为分析人员所给出的建议主要是基于数据分析结果而得到的。会存在局限性，因此必须结合公司的具体业务才能得出切实可行的建议。

六、附录

附录是数据分析报告的一个重要组成部分。一般来说，附录提供正文中涉及而未予阐述的有关资料，有时也含有正文中提及的资料，从而向读者提供一条深入数据分析报告的途径。它主要包括报告中涉及的专业名词解释、计算方法、重要原始数据、地图等内容。每个内容都需要编号，以备查询。

当然并不是要求每篇报告都有附录，附录是数据分析报告的补充，并不是必需的，应该根据各自的情况再决定是否需要在报告结尾处添加附录。

注意事项

1、分析结论要明确，要精，要有逻辑

如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了意义，因为我们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；

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读者接受，减少重要阅读者（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，读不下去，一百个结论也等于零；

不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了。

2、数据分析报告尽量图表化，风格统一

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；

数据分析报告本身是一个很严肃的东西，跟样式、美观程度也有一定关系，不是说做的花销，而是基本的美观度要保证，风格要统一。

例如一些常识性的配色：

餐饮类（暖色调，例如橘色、红色、黄色）；

国际贸易类（蓝色、灰色、雾蓝色、灰绿色等）；

社会人文类（按照感情颜色进行配色，例如较严峻的社会问题，要用灰色、深蓝；较喜庆的，使用红色、绿色、黄色；具体可按需搭配对比色和互补色等）。

3、好的分析一定要基于可靠的数据源，同时具有可读性

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；

除此之外，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西总会按照自己的思维逻辑来写，别人不一定了解，要知道阅读者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的报告阅读者是谁？他们最关心什么？必须站在读者的角度去写分析报告。

数据分析怎么写报告2

一般来说，数据分析报告有很多的类型，这是很多数据分析师都知道的，数据报告的对象、内容、时间和方法是不同的，对于数据分析报告的内容不同需要有不同形式的报告类型，一般来说，数据分析报告有专题分析报告、综合分析报告和日常数据通报等内容。

首先说说日常数据通报。一般来说，日常数据通报需要按日、周、月、季等时间阶段定期进行的，因此也叫定期分析报告。日常数据通报需要对进度、规范、时效设置高标准。首先说说规范性。日常数据分析报告需要有规范的结构形式，也就是反映计划执行的基本情况、分析完成和未完成的原因、总结计划执行中的成绩和经验，找出存在的问题、提出措施和建议。而时效性就是由日常数据通报的性质和任务决定，这是时效性最强的一种分析报告，这是帮助决策者掌握企业的最新动态，一般来说，这些报告主要通过微软的word、Excel和PPT来表现。而进度性由于日常数据通报主要反映计划的执行情况，因此必须把执行进度和时间的进展结合分析，观察比较两者是否一致，从而判断计划完成的好坏。

然后说说专题分析报告吧，专题分析报告是对社会经济现象的某一方面或某一个问题进行专门研究的一种数据分析报告，它的主要作用是为决策者制定某项政策、解决某个问题提供决策参考和依据。专题分析报告需要注意两个地方，第一个就是注意专题分析的单一性。专题分析不要求反映事务的全貌，主要针对某一方面或者某一问题进行分析，如用户流失分析、提升用户转化率等分析。第二个就是需要注意深入性。有的分析报告由于内容单一，重点突出，因此要集中精力解决主要的问题，包括对问题的具体描述，原因分析和提出可行的解决办法。这需要对公司业务有足够的认识。

最后说说综合分析报告，一般来说综合分析报告是全面评价一个地区、单位、部门业务或其他方面发展情况的一种数据分析报告。综合分析报告需要注意很多的内容，比如需要注意的是数据分析报告的全面性。这就需要站在全局高度反映总体特征，做出总体评价。其次需要注意的是联系性。综合分析报告要把互相关联的一些现象、问题综合其他进行系统的分析。这种分析不系统地分析指标体系的基础上，考察现象之间的内部联系和外部联系。做到了这些就是一个合适的综合分析报告。

房地产市场数据分析报告

8月份商品房市场出现供应量、成交量双高位情况。成交量较7月份相比，变化情况不大，成交量走势略微上升。供应量变化较大，环比增长近一倍。本月全市商品房供应量为148.03万平方米，与去年同期相比减少18.5%，但环比上升95.99%。8月份商品房成交量为139.7万平，成交量环比增长3.7%，与7月份基本持平。8月份商品住宅成交量121.6万平，环比增长4.6%，商品住宅成交量较上月无明显变化,但同比增长64.8%。

商品房供应量分析

本月全市商品房供应量为310.4万平方米，环比增长109.68%,供应套数为33269套。其中商品住宅供应面积为287.6万平方米，占总供应量92.66%，商品住宅供应套数为30518套，商业用房供应面积为19.8万平方米，占总供应量6.38%，供应套数为1452套。

商品房供应量走势

由于秋季房交会的推动作用，全市2009年9月份的商品房供应面积达到310.4万平，供应套数为33269套，超越2008年9月份的供应量，成为近一年来的新高。从整体上看，2009年以来，商品房供应量呈持续上升的态势，房地产开发商对市场普遍看好。随着房交会的结束，预计10月份商品房供应量相比9月份将会出现下降，但作为传统的销售旺季，不会改变整体上升的趋势。

本月各区供应量分布情况

本月和平区和沈北新区的商品房供应量排在首位，所占比例分别为21.2%和21.1%，供应量分别为65.4万平和65.1万平。铁西区商品房供应量排第三位，供应面积为45.5万平，所占比例为14.9%。

商品房成交走势分析

受秋季房交会的影响，全市2009年9月份的商品房的成交面积达到195.6万平米，超越6月份夏季房交会的成交量，成为今年的新高。从整体上看，2009年以来，全市的商品房的成交量呈持续上升的态势，市场信心较足。随着房交会的结束，预计10月份区内商品住宅交易量相比9月份也将会出现下降，但作为传统的销售旺季，不会改变整体上升的趋势。

商品住宅市场综述

9月份商品房市场延续了供应量、成交量双高位情况。受秋季房交会的影响，商品房供应量大幅度增长，销售量达到了2009年的新高，市场表现良好；但供求比相对下降，商品房的市场将趋于平稳，随着房交会的结束，预计10月份商品房的供应量和成交量将出现下降。

商品住宅供应量分析

由于秋季房交会的推动作用，全市2009年9月份的商品住宅供应面积达到287.6万平，供应套数为30518套，超越2008年9月份的供应量，成为近一年来的新高。从整体上看，2009年以来，商品住宅供应量呈持续上升的态势，房地产开发商对市场普遍看好。随着房交会的结束，预计10月份商品住宅供应量相比9月份将会出现下降，但不会改变整体上升的趋势。

成交量分析

受秋季房交会的影响，全市2009年9月份的商品住宅的成交面积达到192.2万平米，超越6月份夏季房交会的成交量，成为今年的新高。从整体上看，2009年以来，全市的商品住宅的成交量呈持续上升的态势，市场信心较足。随着房交会的结束，预计10月份区内商品住宅交易量相比9月份也将会出现下降，但作为传统的销售旺季，不会改变整体上升的趋势。

各区商品住宅成交情况分析

9月份商品住宅成交量排在首位的仍为铁西区，成交面积46.7万平，成交套数5375套。于洪区成交情况位居第二，成交面积38.4万平，成交套数4327套。沈河区成交量最少，成交面积42.9万平米，成交套数469套。

商业用房市场综述

9月份商品住宅市场延续了供应量、成交量双高位情况。受秋季房交会的影响，商品住宅供应量大幅度增长，销售量达到了2009年的新高，市场表现良好；但供求比相对下降，商品住宅市场将趋于平稳，随着房交会的结束，预计10月份商品住宅的供应量和成交量将出现下降。

供应量分析

9月份商业用房供求比为0.79，供求比相对上升，但仍处低位，商业用房的供应出现小幅下降，成交情况出现小幅上升。从2009年以来整体上看，商业用房市场供求相对平衡，市场趋于稳定。

成交量分析

9月份商业用房市场成交情况较为平稳，本月成交面积15.7万平米，成交量小幅上升，并达到了2009年的最高值，市场接受度较高。从整体上来看，2009年商业用房市场是稳中有升，市场情况较为平稳。

各区商业用房成交情况分析

9月份商业用房成交量排在首位的仍为铁西区，成交面积4.88万平，成交套数320套。于洪区成交情况位居第二，成交面积4.22万平，成交套数275套。大东区和浑南新区成交量次之，分别为1.92和1.9万平米。

商业用房市场综述

9月份商品住宅市场延续了供应量、成交量双高位情况。受秋季房交会的影响，商品住宅供应量大幅度增长，销售量达到了2009年的新高，市场表现良好；但供求比相对下降，商品住宅市场将趋于平稳，随着房交会的结束，预计10月份商品住宅的供应量和成交量将出现下降。

『叁』 如何写数据分析报告

相信很多数据分析师在写数据分析报告的时候也会遇到一些困惑，因为我最近也在写一个报告，在这里就梳理一下如何写数据分析报告

数据分析报告是数据分析师常见的工具，写好一份数据分析报告，不但能够清楚描述问题，洞察数据并且提出一些有思考的举措，也很能反映出一个数据分析师的思维和用数据讲故事的能力，网上虽然也有很多关于写好数据分析报告的文章，但是大部分都是偏重于理论，具体实践的很少，我就在这里做一个汇总，希望能帮助一些朋友，以期抛砖引玉

--------分割线--------正式开始--------

一份好的数据分析报告离不开两部分：数据部分和分析部分。巧妇难为无米之炊，数据之于数据分析师就好像食材之于巧妇，数据的重要性可见一斑，分析部分是数据分析师将数据做成报告的最重要一步，是最体现一个数据分析师功底的部分，也是拉开差距的部分，下面就针对两部分分别进行阐述

一. 数据部分

数据部分最重要的就是数据质量，数据质量的好坏直接决定一份数据分析报告的好坏，如果报告中某一个数据被质疑，会直接影响这份数据分析报告的可信度，本章说一说跟数据有关的一些内容

1.数据的质量

1.1数据类型

数据类型比较好理解，就是数据以什么样的类型存储的，不同的数据类型有不同的使用方法，因此在处理数据之前，必须要先了解数据类型，常见的数据类型有（这里只说一些常见的数据类型）：

整数型

int ：用于存储整数，存储从-2的31次方到2的31次方之间的所有正负整数，每个INT类型的数据按4 个字节存储

bigint ：用于存储大整数，存储从-2的63次方到2的63次方之间的所有正负整数，每个BIGINT 类型的数据占用8个字节的存储空间

smallint ：用于存储小整数，存储从-2的15次方到2的15次方之间的所有正负整数。每个SMALLINT 类型的数据占用2 个字节的存储空间

浮点型

real ：存储的数据可精确到第7 位小数，其范围为从-3.40E -38 到3.40E +38。 每个REAL类型的数据占用4 个字节的存储空间

float ：存储的数据可精确到第15  位小数，其范围为从-1.79E -308 到1.79E +308。 每个FLOAT 类型的数据占用8 个字节的存储空间。  FLOAT数据类型可写为FLOAT[ n ]的形式。n 指定FLOAT 数据的精度。n 为1到15 之间的整数值。当n 取1 到7  时，实际上是定义了一个REAL 类型的数据，系统用4 个字节存储它；当n 取8 到15 时，系统认为其是FLOAT 类型，用8 个字节存储它

字符型

char ： 数据类型的定义形式为CHAR[ （n） ]，n 表示所有字符所占的存储空间，n  的取值为1 到8000， 即可容纳8000 个ANSI 字符。若不指定n 值，则系统默认值为1。  若输入数据的字符数小于n，则系统自动在其后添加空格来填满设定好的空间。若输入的数据过长，将会截掉其超出部分

nchar ： 它与CHAR 类型相似。不同的是NCHAR数据类型n 的取值为1 到4000。 因为NCHAR 类型采用UNICODE  标准字符集（CharacterSet）。 UNICODE 标准规定每个字符占用两个字节的存储空间，所以它比非UNICODE  标准的数据类型多占用一倍的存储空间。使用UNICODE  标准的好处是因其使用两个字节做存储单位，其一个存储单位的容纳量就大大增加了，可以将全世界的语言文字都囊括在内，在一个数据列中就可以同时出现中文、英文、法文、德文等，而不会出现编码冲突

varchar ：VARCHAR数据类型的定义形式为VARCHAR  [ （n） ]。 它与CHAR 类型相似，n 的取值也为1 到8000，  若输入的数据过长，将会截掉其超出部分。不同的是，VARCHAR数据类型具有变动长度的特性，因为VARCHAR数据类型的存储长度为实际数值长度，若输入数据的字符数小于n  ，则系统不会在其后添加空格来填满设定好的空间。一般情况下，由于CHAR 数据类型长度固定，因此它比VARCHAR 类型的处理速度快

时间和日期型

date ：‘2018-01-17’

time ：‘10:14:00’

timestamp ：‘2018-01-17 10:14:00.45’

以上就是常用的数据类型，如果有其他的数据类型没有说到，可以去网上搜一下，都比较好理解

1.2噪音数据

因为网上有非常多的关于噪音数据的解释，都非常专业，我就不在这里做过多的详细解释了，我们只探讨从sql取出数据的时候有一些异常值的处理办法：

null

一般跑过sql的朋友肯定会发现，在跑出来的数据中会有null的情况，这个时候需要对null进行替换，如果是计算用，就把null替换成0，这个步骤可以在sql里面完成，也可以在excel里面完成

极大值

极大值会影响数据的计算结果，一般会进行处理，要么替换成除极大值以外的最大值，要么直接弃用

作为分母的0

如果0作为分母，在excel里会出现#DIV/0,这个时候可以直接把结果替换，或者在sql里面直接进行替换，用case……when……就可以替换

1.3数据的口径

数据的口径很重要，根据经验看，大部分的数据出现问题是口径造成的，数据的口径一定要跟业务的口径一致，拿留存率举例：

留存率是周期比率型指标，一般在计算留存率的时候需要确定 留存周期 和 活跃判定的口径

留存周期：留存周期通俗来讲就是指用户在多长时间范围内活跃，并在下一个周期内仍然活跃，这里的多长时间就是指留存周期

活跃判定：指怎么判定一个用户活跃，可以是启动App，可以是登陆，也可以是完成了一次其他特定行为，这个主要依照业务需求而定

实际计算：

周留存率的计算

分子：本周活跃 且 上周也活跃的用户数

分母：上周活跃的用户数

2.可能会用到的工具

在处理数据的过程中可以用很多工具，在这里就介绍一些比较常见的工具，大家耳熟能详，学起来也不是特变难

2.1提取数据

mysql

hivesql

两者的查询语句有相似的地方也有不同的地方，主要看自己所在公司的数据存储情况

2.2数据处理

python：一般写个脚本做一些机械的操作（我目前是这么用），也可以用来做计算

mysql：在查询的时候可以进行处理

excel：数据量比较小的时候，可以在excel上简单处理

2.3数据可视化

python：可以用来做一些词云图

Tableau：可视化一些图表，可以和sql结合着用

excel：做一些简单的图表，实际上数据处理的好的话，一般用excel就足够了

二. 分析部分

在处理了数据以后就要开始进行报告的撰写，写报告会涉及到几个部分的工作，这里分别进行介绍一下：

1.报告结构

一篇数据分析报告的结构是十分重要的，一个好的结构能够将他人带入到你的报告中，让他人更好的明白你的意图，减少信息传递之间的丢失，同时你的思维也主要展现在结构上，这就意味着在写数据分析报告前，一定好想清楚数据分析报告的结构，当然这里说的报告结构即包括整个报告的结构，也包括每一个章节的结构，这里就放到一起说了

1.1 总 - 分 - 总（多用在整体结构）

我们在读一本书的时候，打开目录，会发现整部书的结构一般包括：

前言

第一篇

第二篇

……

第n篇

结尾

这就是典型的总 - 分 - 总结构，是最常见的结构，如果是对一个专题进行分析，用这种形式是非常好的，举个例子：

某电商App近一个月内的销售额出现下滑，让你针对这个问题进行一次专题分析

分析思路：拿到这个问题，我们很容易想到的是，销售额出现下滑出现的原因有两个，一个是付费用户数减少了，另一个是付费用户的人均付费金额减少了，这两个原因属于并列的原因，不存在递进关系，也就是说付费用户数减少了与人均付费金额减少并不存在因果关系，没有什么相关性，因此需要对两个原因共同分析，最后输出结论和提升建议，分析完以后，会发现总

- 分 - 总结构很适合这样的分析，所以列出以下提纲

问题描述

销售额近一个月下降多少？绝对值，环比，同比数据

原因假设：付费用户数下降/人均付费金额下降

付费用户数下降分析

付费用户数降幅是多少？绝对值，环比，同比数据

定位下降人群：是整体下降还是某一群体用户数下降

这里就涉及到用户分群，用户分群的方法有很多，涉及到用户价值的分群常见的就是RFM模型，将分完群的用户进行数据对比，看看上个月付费用户的结构占比跟本月有什么不同，当然用户分群的方法也不止这一个，还有按照会员等级分群（主要用会员等级进行用户分群），按照活跃程度（新用户/留存用户/回流用户），按照消费习惯（一般用户表里面都会有用户的标签，标识这个用户的消费习惯，表示这个用户更喜欢购买哪一类的商品），不管用什么分群方法，都需要纵向对比，也就是这个月和上个月付费人群的对比

原因分析：

如果是付费用户整体下降（这种是大家都不想看到的现象，欣慰大盘数据的驱动需要投入大量的资源，也有可能是自然波动），考虑可能的原因主要有：用户整体流失，比如用户流失到竟对；或者本月有什么特殊情况，影响到了整体的用户活跃；或者是从活动维度去观察，是不是活动的力度减小，影响了用户付费的欲望

如果是某一个用户群体下降：考虑的原因可能有商品品类的影响，是不是某一类商品在平台没有上架，或者某一类商品涨价；或者这一类用户受到了哪些影响，一般可以从属性和行为角度去分析

提出策略：

针对分析出的原因提出可落地的策略（策略一定要落地，要具体，比如如果你提出一条策略是：提升新注册用户数，那么等于没说，老板多数会diss你，但是你如果说，通过减少注册时填写的非必要字段，如年龄/职业，来简化注册流程，挺升注册转化率，进而提升新注册用户数，那感觉是不一样的）

人均付费金额下降分析

人均付费金额的降幅是多少？绝对值，环比，同比数据

定位原因

人均付费金额下降可能的原因主要有：订单数量下降；每个订单包含的商品数的下降/某一个品类购买数下降

提出策略：针对分析出的原因提出可落地的策略

总结问题

明确造成销售额下降的原因到底是什么（定性以后，记得一定要量化，不量化会被diss）

提出有针对性的建议

如何预防再次发生

1.2 递进（可用于整体结构和章节内部结构）

这种结构适合对一个问题进行探索，就像上一个例子中，我们针对每一个可能原因进行分析的时候，就是采用的这种分析方法，这种分析结构特别适合对一个小问题进行深入的探索分析，层层递进，深挖原因，这里在举一个例子：

某一个App的新注册用户数环比上个月减少，需要你做一个深入的分析，找到原因，提供改进策略

分析思路：新注册用户数的的影响因素是一个典型的漏斗结构，也是一个典型的单向性用户旅程，画一张图就能说明白：

如图所示，影响注册用户数的原因全部标注在漏斗里面，但是注册全流程这个漏斗只能看个大概流失，所以我们会对某一步进行细化，这张图上，我们对用户从启动到注册成功进行细化，细化到用户行为，这样能够提出一些产品上的改进意见，这个时候，如果想要提升新注册用户数，只需要针对每一步流失原因进行分析，找到提升策略就可以了，基本上是所见即所得的分析

比如：我们想对提交注册信息到注册成功这一步进行优化，那么首先我们要找到用户注册失败的原因有什么，一般有：

用户已注册

密码格式不合规

系统错误

未勾选《隐私协议》

在提出建议的时候，只要针对以上原因提出具体改进意见就可以了

1.3并列结构（多用于整体结构）

这种结构一般遇到的情况不多，常见的有对不同的校区进行经营分析/对不同品类的商品进行售卖分析，基本都是以描述型分析为主，因为分析的主体是并列关系，所以只需要每个主体就行单独分析就好，基本采用的分析思路是一样的

1.4因果结构（多用于章节内部结构）

这种结构一般用在复盘分析报告中，复盘是常见的数据分析报告类型之一，也是很多公司比较重视的一个报告，比如双十一复盘/新手活动复盘等等， 以电商某一次大促复盘为例 ，这里直接写结构：

总体描述：

本次大促整体数据表现，整体活动节奏的介绍；销售额是多少，同比提升多少；利润情况；参与用户有多少，同比提升多少；卖出商品有多少，同比提升多少；各个子活动的贡献是多少

子活动1的效果分析

子活动1的简介，作用，发力点

子活动1的贡献是什么，对于直接提升结果指标或者间接提升指标有哪些贡献

子活动1的成本是什么？投入产出比是多少？

子活动2的效果分析

子活动x的效果分析

最后汇总，提出优化建议

2.分析方法

讲完了整体结构，我们就该进入到具体分析的过程里面，这里的分析方法，主要想说说怎么去针对不同的数据进行分析，也就是说怎么通过数据看出问题，这里介绍常用的5种分析方法，但是有一句话非常重要，想写这节的最前面： 数据分析师一定要懂业务，在分析之前最好能把问题定位个大概，再去捞数，再去分析，否则每天会沉浸在漫无目的取数中，我认为一个数据分析师最重要的能力是要懂业务，从数据的角度看业务，才能驱动业务

2.1 对比分析

横向对比

横向对比就是把一个指标按照不同维度拆分，去对比不同维度的变化，举个简单的例子来说就是：

昨天的DAU增长了30%，那么把DAU进行拆分，可以拆分成以下三种方式：

DAU=新注册用户数+留存用户数+回流用户数

DAU=北京活跃用户数+河北活跃用户数+山东活跃用户数+……

DAU=北京活跃用户数+河北的活跃用户数+……

                =北京的新增用户数+北京的留存用户数+北京的回流用户数+河北的新增用户数+河北的留存用户数+河北的回流用户数+……

这里留一个疑问，怎么去选择优先下钻的维度？想明白以后分析的效率就会有很大提升

纵向对比

在进行完横向对比以后，就要开始进行纵向对比，纵向对比主要是在时间维度上，还拿上一个例子来说，我们按照第一种方式进行横向对比以后，就要纵向对比，见下表：

2.2分布分析

分布分析一般是应用的场景比如用累计消费金额去分组/按照用户一个月活跃天数去分组，这些场景都有两个共性的特征：

属性值都是数值类型，或者日期类型

属性值非常多，比如累计消费金额可能从1-90000中间任意一个数字，也就是属性值非常多，没办法用每一个属性值去单独分析，因此需要分组

还是上图说明：

2.3交叉分析

交叉分析一般指多维度交叉，或者不同指标之间的交叉

多维度交叉其实有点类似对比分析的第三类分类方法，这里不在赘述了，还是那个图，但是在实际分析中的作用其实很是强大，具体如何应用就需要大家举一反三啦，仔细看看这张图，可以换成哪些分析场景下的哪些场景的交叉分析：

不同指标交叉一般用在分析变化趋势中，或者寻找相关因素的时候，上图：

这样既能看绝对值的变化，又能一目了然的看出变化趋势，如果不同指标之间呈现一定的相关性，那就是相当完美了

2.4漏斗分析

漏斗分析模型比较好理解了，一般在行为分析中常用到，直接上图吧：

是不是有点眼熟？漏斗分析一般分析应用在分析用户使用某项业务时，经过一系列步骤转化的效果，因为用户会沿着产品设计的路径到达最终目标事件，在分析每一步转化的时候会用到这个模型

2.5矩阵分析

矩阵分析是一个不错的分析模型，主要用在分类上面，常见的有用户分类、产品分类等，比如像常见的RFM模型是一个三维矩阵，有八个象限，上两个图看看：

矩阵分析其实不难理解，但是涉及到一个比较关键的问题，就是临界点怎么选择，通俗来说就是第一象限和第二象限的临界值是多少，有的是0，有的不是0，举个例子：

我想用活跃度和累计消费金额对1万个用户进行分群，使用矩阵分析

我建好了这个二维矩阵，我第一件事就是先要确定原点的坐标值，也就是说用户的累计消费金额大于x，就会出现在第一/四象限，如果小于x，就会出现在第二/三象限，想确定这个值需要一定的方法，会用到一些分类算法，这个可以去网上查一些关于分类的教程，有很多，后续我会写一盘文章来介绍分类，这里就不细讲了

以上就是数据分析最重要的两个模块，当然在实际操作中还有很多需要思考的地方，太细节的东西不太能够面面俱到，这里留给大家去思考的空间，比如：

数据分析报告怎么讲成一个故事，比如背景-现状-原因-策略-预期结果-复盘结果？

每一页PPT怎么排版会让你的数据分析报告可读性更高？

如果你的数据分析报告不采用上述的结构，还能用哪些结构？

怎么让你的数据分析报告显得更高大上？

可以留言交流哦

『肆』 数据分析报告范文怎么写

数据分析报告范文怎么写

数据分析报告范文怎么写，在职场上的时候，有一些数据是需要我们进行分析的，分析完了以后还需要我们写一份报告的，我和大家一起来看看数据分析报告范文怎么写的相关资料，一起来看看吧。

数据分析报告范文怎么写1

在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领;一、虚心学习，努力提高网店数据分析方面的专业知识;作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面;二、踏实工作，努力完成领导交办的各项工作任务;三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要;1、汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的;2、协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表数据分析个人工作总结

在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。

一、虚心学习，努力提高网店数据分析方面的专业知识

作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感情。

二、踏实工作，努力完成领导交办的各项工作任务

三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作：

1、汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。

2、协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。

3、完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。

4、完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。

5、每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。

6、配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。

7、完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。

三、存在的不足及今后努力的方向

三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能

及的工作，但还存在很多的不足，主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，视角不够灵活，缺乏应变能力;理论和专业知识不够丰富，导致工作有时处于被动等等。另外，由于语言不通的问题，在与周围的同事沟通时，存在一定的障碍。

针对以上不足，在今后的工作中，自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风，摆正自己的位置，尊重领导，团结同事，把网店的数据分析工作做细做好。

四、对公司人员状况及员工工作状态的分析

1、对公司人员状况的分析

要想管好一个企业，首先要管好这个企业的人，要想管好一个企业的人，首先要对这个企业人员的基本情况有个比较全面的、细致的、科学的正确的了解。

目前公司成员大部分为90后，是一个年轻化的团队。他们大部分在长辈们的宠爱中长大，心理素质不怎么成熟，没有自信心，没有目标，责任心不强，不怎么能吃苦，心理承受能力较弱，不爱学习，不明白工作的真正意义。不过也有一部分比较懂事，做事比较踏实、勤奋、性格也比较好。

因此，我们在招聘的时候，要招那些肯学习、善于学习、领悟力学习力强的人。不过，这部分人一般都比较现实，对待遇、公正公平、发展空间比较看重。

其实，我们要想打造一流的企业，培养一流的员工，一流的管理人员并不是难事。最重要的是要有一颗真正的，持之以恒的做事业的心。

2、对员工工作状态的分析

目前，部分岗位存在分工不明确的现象，出现问题时，同事之前相互推诿，不愿意承担责任，这也是部分员工责任心不强的最直接反映。部分员工没有团队合作意识，这就可能导致工作在某个环节衔接不上，进而有可能出现重大问题。

因此，明确分工和加强员工的团队合作意识也是公司目前需要解决的问题。

五、对公司企业文化的分析

企业文化，对我本人来讲，是一个管理学里面比较专业的词，我怕自己讲不好它。但我却可以深刻的体会到，这个无形的东西就在我的周围，在我们的骨髓里。因为我觉得它重要，所以，还是想讲它，而且觉得非讲不可。

在我所走到的企业里，旺旺集团的企业文化给我留下的印象最深。他们有自己明确的经营理念、经营目标、公司训、公司口号、企业标识、公司社歌和独立的传媒机构。他们的企业文化具有很强的感染力和凝聚力。

但是，很长一段时间以来，我们的公司一直处在“黎明前的黑暗”之中，为什么公司领导的那种不到山顶不罢休的气势、决心和信心，并没有感染所有的员工，那种不到山顶不罢休的气势、决心和信心并没有很好的变成我们的`企业文化。没有被突出出来，没有在公司发展的日日夜夜中，张扬的体现给我们企业所有的员工们看。甚至是没有被人感觉到。

所以，加强健康向上的企业文化的建设工作，也就成为一种必要。十分的必要。也该引起足够的重视。把目前创业阶段的决心和信心力量、企业和员工相互之间的理解、信任、支持和默契融入到我们的企业文化中去。从而感染和吸引更多的优秀人才到我们中来，共同开创我们企业的未来。

述职人：

20xx年xx月xx日

数据分析报告范文怎么写2

尊敬的各位领导、各位评委：

大家好!

我叫xx，20xx年3月份进入公司工作，现任公司调度员，现将我20xx年的工作情况简要汇报如下，敬请各位领导评议。我的述职报告共分以下三个部分：

一、20xx年工作回顾

1、积极学习，自我提高

只有懂生产、了解生产，才能很好的服务生产、监督生产。无论是管理经验，还是业务水平，都与优秀的调度员存在很大的差距。所以，我积极学习，虚心向老工人请教，到车间生产一线，了解生产现状，提高业务技能，提升管理水平。

2、精心调度，合理安排生产

每月月底结合各个分厂下月肉制品大致产量，制定出合理的内转产销量，结合销售部，制定外销产品的产销计划。即保证正常的生产运行，又没有造成不良库存;每日下午根据次日销售订单及发货情况，结合车间实际生产状况及仓库现有库存量，安排合理的次日生产计划，满足市场正常供应;每天依据生产计划，跟踪生产进度，及时正确解决生产中出现的各种问题，保证生产计划及时完成。

3、和各个部门沟通协调，保障生产顺利进行

和集团公司采购部门保持良好的沟通，保证原辅包的及时供应;协助销售部，组织好外销产品的发运工作;和品管部、事业部、技术中心相关人员紧密结合，对生产中出现的问题，及时协调解决，保障生产的顺利进行。

4、充分发挥监督考核职能，做好日常管理工作

从现场卫生、生产过程过程、成本、质量、计划、工艺、安全、库房、数据交接、出门证管理等日常管理工作入手，定期组织相关人员检查，对检查中发现的问题整改落实情况进行跟踪，做好公司的各项日常管理工作。

二、工作中存在的不足

1、管理考核上放不开手脚

以往的工作只注重服务和协调，缺少监督和考核。在管理考核力度上不够，不能够很好的起到监督考核的作用。

2、在对两名新调度员的传帮带工作上没有做好

由于没有很好的对新人做好传帮带的工作，致使两名新调度员在很长的一段时间上找不到工作方向和工作重点。

3、工作的细致度上面还不够精细

由于以往的工作中存在粗心大意，细致度不够，致使个人工作中出现纰漏，出现问题。

三、下一步工作思路

1、谦虚务实、进一步加强学习，全面提高个人综合素质

学海无涯，知识无限。只有不断的学习，才能不断地提高和进步，才能跟得上公司发展的步伐。2010年公司产品结构面临全面调整转型，将涉足很多新的领域，在新的领域要努力学习，快速掌握各种生产中的技术知识，为公司产品结构的顺利转型做好衔接工作。

2、充分协调好各个方面的资源，确保产供销的顺利进行

合理安排、精心调度，保障好生产、协调好生产、服务好生产、指导好生产、监督好生产，保证生产、销售工作的顺利进行。

3、不断提高工作水平，做好领导助手

多谋才能善断。立足发展变化的新情况，多动脑筋、想办法、出主意，发挥参谋助手作用，不断提高工作水平;

强化理论知识学习，进一步提高避免问题发生的预见性;进一步提升责任意识，增强工作的主动性、预见性、创造性，以较高的技术理论素养和业务工作能力为领导出谋划策、查漏补缺，不折不扣的完成领导交付的工作，做好领导的左右手。

4、立足本职工作，工作不留空档

对本职工作一定要抓紧抓好，做到抓一件成一件，件件有交代，项项有落实。其他的工作，也要义不容辞承担起来，做到工作不留空档，确保各项工作全面推进。

尊敬的各位领导、各位评委：

20xx年，我将进一步加强学习，认真工作，在经理的领导下充分发挥好调度员服务、协调、监督、考核的职能，按照公司的要求，出色的做好各项工作。

谢谢大家!

述职人：

20xx年xx月xx日

数据分析报告范文怎么写3

号角相闻，告别XX业界风云;战鼓催发，迎来更富挑战的XX。站在新一年的起点，**证券继往开来，正确把握券业发展大势，振奋精神、周密运筹，以必胜的信心和有效的准备积极应对挑战，拉开了抢占券业新的战略制高点、以资源深度整合为突破口、以发展缔造新希望的序幕。

回首XX年，**证券面对券业严峻的市场形势，面对重大政策变化和券商大规模分化、重组、兼并等因素带来的历史性发展机遇，审时度势，认定“非固实之基无以铸广厦千尺，非坚韧之躯无以搏沧海巨澜”的道理，按照“规范发展，做精做强”工作指导思想和年初股东会、董事会提出的工作任务目标积极推进各项工作，以增收节支、业务转型、强化风险控制等管理工作、加强人力资源建设为侧重点，公司全体干部员工同舟共济、坚定信心、迎难而上、一些业务和工作取得了较大进展。

过去的一年，**证券投行在严峻的证券市场环境下克服重重困难，勇于探索与创新，摸索出一条“以重点行业形成特色经营、做优质项目打造公司品牌”的经营思路。经过不懈的努力，**证券投行实现了股票承销、债券承销、收购兼并三大业务的协同发展，并逐步培育了在基础行业特色与品牌。XX年**投行业务又上一新台阶，1-12月主承销家数排名第三,ipo主承销家数排名第二，总承销金额在行业排名第十二，取得了历史成绩。其中，我们承销的开滦精煤项目筹资金额达到10、5亿元，这标志着我司在承揽大型投行项目上实现历史性跨越。

经纪业务扭亏为盈，市场份额逐步上升，从交易所公布的XX年1至11月股票基金交易量同业排名统计数据看，我公司股票基金总交易量的排名为21位，比XX年提高了3位。同时，业务转型取得一定进展，仅今年前11各月，基金销售就比去年同期增长近4、5倍，8月份基金代销资格的取得，使我司基金业务的竞争力得到进一步提升;作为拓展市场、抢占客户资源、实现经纪业务转型的另一项工作，经纪业务今年大力推广了以银证通为主的非现场业务，并初见成效，XX年在银证通客户开户量、交易量上都有大幅增长，银证通交易在营业部交易中的比例比XX年提高了一倍。

内部管理进一步加强，信息技术平台建设进一步推进。按照业务归属，公司精简管理机构与管理岗位，整合资源，充实一线业务部门，提高了公司工作效率。风险控制以审计部牵头，成立了公司风险控制委员会，建立了从立项、决策到执行、反馈的科学流程与一体化风险控制体系，使风险控制覆盖各项业务的事前、事中、事后各个环节，在实际工作中收到一定成效。公司加大it平台建设投入，启动了集中交易、crm、广域网升级、办公自动化、公司网站升级等大型项目，投资规模是公司成立以来的一次，对公司实现可持续发展以及开展创新业务具有重要意义。

告别XX年，回首载浮载沉、激荡变换的业界风云，我们可以毫无愧色地说，**证券广大干部员工风雨与共、顷尽全力奋斗过，众志成城、满怀喜悦收获过。尽管有些工作还不尽如人意，尽管前程还颇多艰险，但路是一步步走出来的，过去留下的缺憾正是我们今后攻坚的着力点。

展望XX，**证券必定会开创更具希望、更富前景的明天。为什么如此断言?这是由外围环境和内在因素综合决定的——券业市场、资本市场乃至宏观经济形势给我们以挑战的同时，也为我们提供了大好的机遇;而**证券初步具备了抓住机遇的素质，充分具备抓住机会的智慧和魄力。

从券业发展外部环境看，XX年，随着宏观调控政策效应进一步释放，经济运行中不稳定、不健康因素得到遏制，宏观经济发展的国内外环境总体继续趋好，面临一些长期结构性矛盾和一些短期问题已引起高层足够重视，并开始着手解决，这为资本市场持续发展提供了良好的条件。我国资本市场是一个新型市场，一方面市场证券化比率和世界平均水平相比明显偏低，有进一步提升的要求和潜力;另一方面，经济增长需要资本市场支持并与之相适应，加之我国企业直接融资比例一直比较低，不仅加大了银行风险，也限制了企业的融资渠道，扩大直接融资已成为当前经济和金融改革的一项重要任务。综合各种外部因素，未来几年，我国证券市场必然呈快速发展态势，新型+转轨的市场，必然会造就一批业界英雄。

从券业发展走势看，经过十多年发展，中国证券市场集聚起来的问题集中爆发，倒逼机制已经在促使制约券业发展的深层次问题逐步得到解决。尽管这一过程对某些券商来说是相当痛苦乃至是灭顶之灾，但从券业发展的整体角度看，经过分化、兼并、重组等券业资源整合，一个健康、富有生命力的市场将脱胎而出，低水平、白热化、死不了也活不痛快的竞争将成为过眼烟云。

面对券业资源整合，自然“有人笑来，有人哭”，濒临外忧内患，**证券完全有笑到最后的潜质。

我们有股东单位给公司的有力支持及其为公司提供的巨大的发展空间，这是一般券商难以企及的先天优势;我们有“笑到最后”的基本基础，多年来，公司始终坚持的稳健经营、规范发展的理念，在券商违规事件频发、以身犯险者纷纷落马、监管政策很可能马上成为判定券商生死大限的背景下，又为我们增添了一份优胜劣汰后分享券业盛宴的把握;我们具有良好的企业品牌和社会形象，在*界普遍认为券商信誉与公信力已降到了历史最低点的时候，**债的顺利

申报和成功发行，就是监管部门和广大客户对我们的最有力的认可;我们具有逐鹿券业市场的经营基础和良好业绩，在经营管理能力不断提高的前提下，公司各项经营和财务指标基本良好，而且，经过XX年的努力，我们的投行业务、经纪业务实力又有较大提高，在某些方面，**证券已经成为业内的一支劲旅。

在券业资源整合的关键时刻，公司又显示出抢抓机遇的智慧和魄力。XX年末，公司组织力量编制了**证券未来十年发展战略的实施意见;在不同部门、不同层次召开座谈会，针对券业发展趋势深入探讨解决公司资源整合、业务转型等事关未来生存发展的深层次问题，为XX年的发展绘就了攻坚图。可以预见，新的一年，公司将实施一系列在**证券发展具有深远影响的变革和创新，新一年的新希望，在年初便已现出曙光。

新起点、新希望。站在XX年的起点，让我们满怀信心，以更清醒的头脑、更旺盛的斗志、更奋发的姿态、更勤奋敬业的精神和更充沛的干劲，向我们的既定目标进发!

述职人：

20xx年xx月xx日

『伍』 数据分析报告怎么写这5个步骤你必须知道

到年底，写一份好的数据分析报告的重要性不言而喻（只要我写的好，年终奖就少不了我）

大家都知道，数据分析报告的输出是整个业务分析过程的成果，是评定一条业务线的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。

接下来我就分享我写数据分析报告的5个步骤，供大家学习参考。

一、明确分析目的

还是那句老话，在做任何事情之前，先想清楚做这件事的目的是什么。 写数据分析报告也是，如果一开始就没有明确清楚目的，盲目开始分析，最后的结果很可能就是，分析了半天却离目标越来越远。所以搞明白研究这个事情的目的，是开始数据分析的第一步。

二、拆解指标发现问题

在明确清楚我们的分析目的后，就要针对我们的分析目标进行指标拆解，通过拆解指标去发现问题。这么说有点虚，举个例子说明一下。

背景：某制造业公司到年底，需要进行销售线的业务复盘，因此需要检查各销售线人员的年度目标完成进度，并给出建议。同时，通过统计发现，今年公司的毛利率有所下降，需要数据分析师通过数据去找到影响毛利率下降的原因。

拆解流程：

①明确分析目标 ②确定问题 ③拆解问题 ④拆解指标&拓展纬度布局

第一步：明确分析目标

通过背景我们可以清楚知道，我们有两个目标需要去完成，这里我用导图的形式罗列出来

第二步：确定问题

在明确分析目标后，就需要确定为了达成该目标，提出围绕该目标需要解决的问题。可以使用思维脑图，写出在看到该目标后产生的问题。

第三步：拆解问题

在确定问题后，就需要找到能够数值化衡量这些问题的指标，以及它们的计算方式。

第四步：拓展维度

计算方式确定，就可通过分析组成这些计算公式的指标来探究影响其的原因，比如销售额=单价*数量，那么就可从单价、数量来分析销售额变动，以一个指标为定量，分析对比其他指标变化。

同时以计算公式结果为指标，拓展维度（比如地区、时间、品类等等）来探究不同维度下的指标差异。

三、 给出结论

同样的我们给出的结论需要和分析目的紧密相连，比如：

目的是了解业务的现状，那结论可以是：该业务有问题x关键指标，每个指标的数值是xxx，有什么样的异常；

目的是了解数据到什么情况算好，那结论可以是：某指标可以以 xxx 作为判断标准，原因是......；

目的是找出业务出现异常的原因，那结论可以是：经分析，有x各种原因，其中重点原因是...... ；

需要注意的是，如果是判断业务的状况，需要确定一个判断标准：结论=数据+判断标准

在对数据进行拆解分析的过程中，我们已经可以察觉到一些数据异常。但是这些 异常到底是好是坏，我们需要通过一个标准来确定。

比如说十月份销量数据下滑，我们可以增加比对去年的数据。如果去年也下滑了，说明是正常的月度下滑。如果去年没有下滑，那么说明今年下滑是个不正常现象，需要复盘解决。

四、结合业务，给出建议和方案

如果数据不能驱动业务成长，那它毫无用处。

下了结论以后，再结合对业务的理解，就可以就分析结果提出建议，甚至给出方案：

建议是：能解决业务问题的行动方向，是若干个潜在可行的范畴。

方案是：制定一个具体行动计划，方案要满足 5w2h ，要有具体的执行人、完成时间等等要素。

五、撰写分析报告

以上准备工作完成，如何撰写一份分析报告增加它的可读性呢？

架构清晰：参考经典的金字塔结构，结论先行，以上，先重要后次要。以上统下的顺序也符合数据分析过程中拆解指标的顺序，更容易帮助读者理解你的分析思路；

报告图表化：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，更容易做到有理有据；

FineBI制作

规范化：整篇文档的图表风格统一、名词统一；

『陆』 一份完整的数据分析报告

一份完整的数据分析报告

一份完整的数据分析报告。现代社会属于大数据时代，而数据分析报告是非常重要的，一份完整的数据分析报告并不好写。接下来就由我带大家详细的了解下一份完整的数据分析报告的相关内容。

一份完整的数据分析报告1

报告是项目的结果展示，是数据分析结果键闭的有效承载形式。一份思路清晰，言简意赅地数据分析报告能直戳问题痛点，提高沟通效率，获得领导赏识。

对于数据分析报告，首先要有一个概念性的认识，按照报告陈述的思路，可分为四类：

这四类报告由浅入深，分析难度递增，对企业决策的支持程度也递增，尤其是当企业面临某个决策难题时，分析工作要做得足够系统和深刻。

这四类报告我们可以做个比喻。

描述类报告类似记叙文，像个扫描仪一样描绘市场轮廓，不求最深但求最全。

因果类报告类似议论文，像打水井，集中一点，一直探到底。

预测类报告类似科幻小说，像个预言家，根据市场的过去推断市场的未来。

咨询类报告类似推理小说，像小马过河，投石问路，根据分析结论指导企业搜森一路前行。

报告结构

撰写报告前先理清楚三个问题：

写什么内容？用什么结构？如何论述？

写什么内容由决策难题决定，是投资？战略？营销还是其他，相应的报告也就有了相应的内容。

好的报告要求重点突出、主次分明、层次清晰。报告要依附内容的分析以及领导或其他人的阅读习惯，但最重要的是遵循一定的结构化思维。

报告的常见构成

举个例子，比如我用PPT展示一个网民调查的报告

1、标题页： 标题页用于写报告题目，为了方便归档，日夜也应当注明，还有报告撰写者和其单位所在部门。

2、目录页： 目录页将报告的各模块呈现给读者，方便阅读和了解报告结构。

3、分析背景和项目说明： 用于阐述项目需求、分析目的、市场情况、以让读者了解项目的前因后果。项目说明用于注明假设、数据来源等。

4、分析思路页： 这是整个报告的灵魂，便于理解报告的逻辑思路。

5、结论建议页： 结论建议页放在主题前，主要是为了给高层看时，结论建议可大幅度节省时间，简明扼要。

6、分析主体页面： 这里就要搬上你的各种数据表，数据分析图。与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的领导及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们最关心的。所以你的数据展示一定要体现你的分析思路。

我曾经就被怼过一次，原因是数据分析结果展示于稿漏裂思路脱节，导致领导一直个为什么，那个怎么来，这个数据缺乏依据等等。因为当初的分析报告只是在展示数据，分析不透彻，表之间切换太过生硬，至今记忆犹新。后来，在做数据分析时，我制作一个表，或者一个图，每个表或者图都对不同维度做了深入的数据分析表，领导一问为什么，我就点击进去展示给他看明细，这用的就是FineBI的联动钻取和螺旋式分析功能，在展示时也能实时分析(以往的文章有提过)。

7、附录页：附录页目的是透明分析过程，常防止受访者的基本资料。

报告的论述

一份好的报告，光有好的结构还不够，还要有好的论述，关于论述，有几个注意事项。

1、数据可靠，界定严谨

报告的数据来源一定要可靠。写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、搭建体系平台、导出处理数据，最后才是写报告，为了结论准确有效，你要保证数据的可靠性，否则一切都可能会变成误导决策的努力。

界定是指报告中要对数据的来源、计算、概念做说明。不同的界定，有不同的结论。比如什么是高端微波炉，不同的界定，得到的数据肯定是不同的。

2、概念一致，标准统一

一些名词的解释和定义，前后要一致，不要让人不知所云。

3、直观呈报，通俗易懂

我们写得报告还是金亮图标话，用生动的图表代替数字和文字的大量对切往往更形象直观地理解你的.分析和结论。

一份完整的数据分析报告2

1、你要一个故事

我自己有个想法，就是产品经理应该多学习相关领域的知识，比如学一些基础的设计规范、交互原则、营销知识，心理学知识，算法知识等等。除了一些明显的对工作的帮助，也能帮助自己扩展思路。其实做好报告，就应向咨询机构或者投资机构学习。

一个报告核心不是包含很多内容，让听众或者读者去花时间理解，核心是讲好一个简单的故事。咨询和投资机构做BP之前，会先花时间理清楚storyline。其实各种报告都应该这样，先理清楚你要讲的故事。

2、一个数据分析报告的框架

这里列出一个我个人比较喜欢的报告框架，可能针对不同的报告场景需要有所调整（比如删除部分步骤，或者增加部分细节）：

项目背景：简述项目相关背景，为什么做，目的是什么

项目进度：综述项目的整体进程，以及目前的情况

名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义

数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题

数据概览：重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释

数据拆分：根据需要拆分不同的维度，作为细节补充

结论汇总：汇总之前数据分析的主要结论，作为概览

后续改进：分析目前存在的问题，并给出解决改进防范

致谢

附件：详细数据

项目背景 & 项目进度

项目背景，需要简述项目相关背景，为什么做，目的是什么。项目进度，需要综述项目的整体进程，以及目前的情况。这两点其实没什么可说的，如果对象是项目成员，可以写简单一些，如果对象是对项目不了解的人，则需要多写 一些，但还是要尽量用最简单的话，跟别人讲明白。

名词解释 & 数据获取方法

名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义。这点是很多人忽略的，其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言，点击率可以是点击次数/浏览次数，也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重，也可能按天去重。如果没有清晰的解释，不同人理解不同，对整个数据的可读性就大打折扣。

数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾，要经过数据清洗剔除噪声，也需要部分假设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可，让对方对于置信度有一个估计。

数据概览 & 数据拆分

数据概览，需要有重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释。

数据拆分，需要根据需要拆分不同的维度，作为细节补充。

这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势，则使用图，如果需要对方知道具体数据，则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。需要注意的点是：核心指标要少而关键，拆分指标要有意义且详细。同时如果是PPT的话，每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。

结论汇总 & 后续改进

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。

致谢 & 附件

致谢是对项目组合相关协助部门的致谢，基本上对于项目组和相关协助部门而言，也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中，也会更加融洽。

附件是需要附赠更多没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。对于PPT而言，这部分也可以放在PPT致谢之后，与会同事有疑问，可以随时翻到最后解释。

3、总结

一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。这是说数据。

而数据报告的意义也是类似，项目完成之后需要完整汇报，这样无论是对上汇报还是对团队而言，都是有重要意义。

突然想到一个事情。去年的时候做了一个内部数据平台，到了取名字的时候，我用了dice。为什么叫dice呢？

这得从物理说起（开启神棍模式）。物理学不断前行，之前人们认为物理学是决定论的，只要知道系统的初始值和足够细节，就能知道之后系统的演化路径。后来发现不是这样的，对于一个基本粒子而言，观测之前，粒子状态和位置是不可预测的。爱因斯坦说“上帝不会掷骰子”，然后后续的研究，更多的是支持上帝是掷骰子的。这也是dice的来源。

即使是上帝视角，也不可能知道提前知道数据的结果。那么作为产品经理而言，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。

一份完美的数据分析报告让你高人一筹

企业需要发展就需要得到更多信息，这些信息需要有专业能力的人才提供给企业，而这就是数据分析师，数据分析师要通过专业的手段获取信息，对信息做整合，分析信息，最终形成数据分析统计报告。

在数据分析师的全部工作流程中，数据分析统计报告作为工作的成果是对企业、以及项目的最终发展方向及目标的决策起到至关重要的依据。

在编写一份完整的数据分析报告前，这些数据报告给谁看，首先你要知道你的这份报告要突出那些点，在做一个数据分析之前领导所关心的哪些点，围绕着这些中心点，简单明了的进行编写数据报告。

数据报告不需要大批量的文字阐述，本身数据分析是围绕数据为核开展相应的工作，数据报告要突出的也是最终的统计结果，以数字的方式进行简单明了的阐述对比，报告中加入一些画像模型，柱线图、饼状图来表示占有份额等等最为突出，让阅览者可以很好的理解，很容易在你的这份报告中找到自己企业在市场的份额，这是作为一个优秀的数据分析师的基本功。

先展示自己在行业内的情况后还要分析当前整个市场的数据变化走势，通过对自身行业市场的大数据统计，找到市场发展新的切入点、客户们所关心的新问题、潜在客户的特征最终形成走势图为企业提供发展方向。

哪些点是我们不足的地方，哪些是我们需要开展的新业务等等，这些都会从行业数据大趋势发展中体现出来，从而为企业未来的发展决策提供参考依据，为企业领导提供新的信息点，帮助企业思考、创新、完善做出一份满意的答卷。

『柒』 怎么写好一份数据分析报告

每到周五，估计都会有很多童鞋为本周的周报发愁不已！今天就结合几个真实案例来教大家如何玩转数据分析报告。不过，场景的主角名字都做了简单的处理！

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