資料庫分析怎麼寫

『壹』 怎麼寫好一份數據分析報告

我們了解什麼叫大數據分析么
麥肯錫給大數據定義：「一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。「
基於我對以上定義的理解，我總結的大數據分析就是，將獲取的數據，打通，整合，找尋規律，立即得出決策信息。
數據獲取
我總結的數據源可分類三類：
(1)一方數據：用戶事實數據
例如用戶在某金融機構購買的理財產品，時間，哪個出單口，姓名，電話等，或者運營數據，例如某互聯金融app，用戶操作行為數據
(2)二方數據：其實這部分叫做廣告投放數據
例如，廣告展示量，活動頁點擊量，廣告來源等。也有公司將這部分數據作為第三方數據，因為有些廣告監測公司會利用此數據和人群數據整合構建自己dmp這樣的公司一般宣稱為第三方公司，三方數據
(3)三方數據：行業數據，也叫公開數據
例如行協的數據，或者互聯網行為數據，例如某互聯網公司用戶在此網站的行為數據，或者嵌入sdk的app後我們能採集到的安裝活躍列表，以及可採集到線下數據。
打通：其實就是利用關鍵點的採集整合一二三方數據。例如我們可以通過手機號將一方和三方數據整合，或者利用cookie，或者imei號等將二方、三方數據整合。但是由於現在監管制度對手機號敏感數據的控制，以及互聯網和移動端數據的跨平台打通技術難點，我們現實的匹配率很低，例如一方和三方的數據匹配達到20%其實就算比較不錯的情況，當然運營商數據除外。
找尋規律：目標就是數據清理，從非結構化數據變成結構化數據，以便統計，數據探索，找尋規律，形成數據分析報告觀點。本文將會在第三部分闡述。
立即決策：將數據分析報告中的觀點系統化或產品化，目前而言，大部分公司還是會依靠人工決策。
為什麼需要大數據分析 看上去大數據分析似乎按照這些步驟來，但是從第一步的數據源來說，其實已經反應了大數據的特點，就是雜亂無章，那麼怎麼從這些數據找尋規律，分析的內容和目標是否對應上，似乎就是我們需要大數據分析的理由
現在，大數據的分析通常採用的數據報表來反映企業運營狀況，同時，對於熱點，人群分析，我們看到的統計值，目標核心都是用數據分析報告提煉的觀點來指導運營，那麼問題來了，怎麼用數據分析來指導數據決策呢
數據分析的報告思路(本文從移動端的角度進行切入)
基於我對數據分析的理解，我將數據報告會分成三大類：市場分析、運營分析、用戶行為分析。
市場分析
由於市場分析一般而言是定性、定量分析，最近熱播劇《我的前半生》賀函和唐晶的職業就是來去咨詢公司的一般會以訪談、問卷調查來一份市場分析報告去告訴客戶他們的市場佔有量，消費者觀點等。
這里，我們以移動互聯網數據的市場分析為例，通常來說，數據源是公開數據，或者在第三方數據。正如我們所講，將sdk嵌入開發者應用，就可以收集到安裝以及使用列表，那麼開發者使用的sdk越多，我們能收集的數據源也越多，這樣就可以形成安裝app排名，使用app排名，這裡面所說的覆蓋率、活躍率也是這個意思，例如：即此款應用安裝量、使用量在整體金融類的安裝量、使用量佔比。
那麼，這些市場分析的作用呢，一般而言，是對公司市場營銷的總結，比如某金融公司kpi是為了獲客，他們做了一系列營銷，下個月排名我們可以查詢到此款應用的安裝量，是否較上個月上升呢 那麼我們的競品表現呢，他們是不是也做了一些列的營銷活動排名上升下降 我們都可以通過市場分析，競品分析來觀測，但是這部分的觀點由於是市場數據，我們只能通過大量的搜尋官網活動，或者互聯網廣告推測營銷來推測是否競爭對手排名上升和這些營銷活動有關。
同時，根據市場的走勢圖，我們能發現潛在的競爭對手，例如：我們能看出下圖中的工商銀行由於手機屬於高覆蓋高活躍組，即安裝xxapp活躍人群也是最高的，因此，無疑xx銀行是所有銀行組潛在競爭對手。需要更加註意他們的市場策略
運營分析
移動互聯網提出的方法論：3A3R，筆者之前在做咨詢的時候，此方法論也可以將網站分析套用，總結來說3A3R就是：
感知 → 獲取 → 活躍 → 獲取 → 營收 → 傳播 → 感知
這里需要註明下，運營分析只是一個公司的baseline，讓產品經理，運營人員，市場人員根據自己本公司的數據參考做出合理的決定，同時，運營的數據只是參考或者叫警示，若要具體，需要特定細節的分析，例如是否app改版，怎麼改 需要增加哪家渠道合作。

『貳』 數據分析怎麼寫報告

數據分析怎麼寫報告

數據分析怎麼寫報告。現代社會是一個大數據的時代，很多東西都可以通過大數據分析一些基本的概況，職場上是需要我們寫數據分析報告的。接下來就由我帶大家了解數據分析怎麼寫報告的相關內容。

數據分析怎麼寫報告1

目錄

標題頁

目錄

前言

正文

結論與建議

附錄

在數據分析報告結構中，「總—分—總」結構的開篇部分包括標題頁、目錄和前言罩仔（主要包括分析背景、目的與思路）；正文部分主要包括具體分析過程與結果；結尾部分包括結論、建議及附錄。

一、標題頁

標題頁物悄汪需要寫明報告的題目，題目要精簡干練，根據版面的要求在一兩行內完成。標題是一種語言藝術，好的標題不僅可以表現數據分析的主題，而且能夠激發讀者的閱讀興趣，因此需要重視標題的製作，以增強其藝術性的表現力。

（1）標題常用的類型

A.解釋基本觀點：往往用觀點句來表示，點明數據分析報告的基本觀點，如《不可忽視高價值客戶的保有》《語音業務是公司發展的重要支柱》等；

B.概括主要內容：重在敘述數據反映的基本事實，概括分析報告的主要內容，讓讀者能抓住全文的中心，如《我公司銷售額比去年增長30%》《2010年公司業務運營情況良好》等；

C.交代分析主題：反映分析的對象、范圍、時間、內容等情況，並不點明分析師的運畢看法和主張，如《發展公司業務的途徑》《2010年運營分析》《2010年部門業務對比分析》等；

D.提出問題：以設問的方式提出報告所要分析的問題，引起讀者的注意和思考，如《客戶流失到哪裡去了》《公司收入下降的關鍵何在》《1500萬利潤是怎樣獲得的》

（2）標題的製作要求

A.直接：數據分析報告是一種應用性較強的文體，它直接用來為決策者的決策和管理服務，所以標題必須用毫不含糊的語言，直截了當、開門見山地表達基本觀點，讓讀者一看標題就能明白數據分析報告的基本精神，加快對報告內容的理解。

B.確切：標題的撰寫要做到文題相符，寬窄適度，恰如其分地表現分析報告的內容和對象的特點。

C.簡潔：標題要直接反映出數據分析報告的主要內容和基本精神，就必須具有高度的概括性，用較少的文字集中、准確、簡潔地進行表述。

（3）標題的藝術性

標題的撰寫除了要符合直接、確切、簡潔三點基本要求，還應力求新鮮活潑、獨具特色、增強藝術性。要使標題具有藝術性，就要抓住對象的特徵展開聯想，適當運用修辭手法給予突出和強調，如《我的市場我做主》《我和客戶有個約會》等。有時，報告的作者也要在題目下方出現，或者在報告中要給出所在部門的名稱，為了將來方便參考，完成報告的日期也應當註明，這樣能夠體現出報告的時效性。

二、目錄

目錄可以幫助讀者快捷方便地找到所需的內容，因此，要在目錄中列出報告主要章節的名稱。如果是在word中撰寫報告，在章節名稱後面還要加上對應的.頁碼，對於比較重要的二級目錄，也可以將其列出來。所以，從另外一個角度說，目錄也就相當於數據分析大綱，它可以體現出報告的分析思路。但是目錄也不要太過詳細，因為這樣閱讀起來讓人覺得冗長並且耗時。

此外，通常公司或企業的高層管理人員沒有時間閱讀完整的報告，他們僅對其中一些以圖表展示的分析結論會有興趣，因此，當書面報告中沒有大量圖表時，可以考慮將各章圖表單獨製作成目錄，以便日後更有效地使用。

三、前言

前言的寫作一定要經過深思熟慮、前沿內容是否正確，對最終報告是否能解決業務問題，能夠給決策者決策提供有效依據起決定性作用。前沿是分析報告的一個重要組成部分，主要包括分析背景、目的及思路三方面：為何要開展此次分析？有何意義？通過此次分析要解決什麼問題？達到何種目的？如何開展此次分析，主要通過哪幾方面開展？

（1）分析背景

對數據分析背景進行說明主要是為了 讓報告閱讀這對整個分析研究的背景有所了解，主要闡述此項分析的主要原因、分析的意義、以及其他相關信息，如行業發展現狀等內容。

（2）分析目的

數據分析報告中陳述分析目的是為了讓報告的閱讀者了解開展此次分析能帶來何種效果，可以解決什麼問題。有時將研究背景和目的意義合二為一。

（3）分析思路

分析思路用來指導數據分析師如何進行一個完整的數據分析，即確定需要分析的內容或指標。這是分析方法論中的重點，也是很多人常常感到困惑的問題。只有在營銷、管理理論的指導下，才能確保數據分析維度的完整性，分析結果的有效性及正確性。

四、正文

正文是數據分析報告的核心部分，它將系統全面地表述數據分析的過程與結果。

撰寫正文報告時，根據之前分析思路中確定的每項分析內容，利用各種數據分析方法，一步步地展開分析，通過圖表及文字相結合的方式，形成報告正文，方便閱讀者理解。

正文通過展開論題，對論點進行分析論證，表達報告撰寫者的見解和研究成果的核心部分，因此正文佔分析報告的絕大部分篇幅。一篇報告只有想法和主張是不行的 ，必須經過科學嚴密的論證，才能確認觀點的合理性和真實性，才能使別人信服。因此，報告主題部分的論證是極為重要的。

報告正文具有以下幾個特點：是報告最長的主題部分、包含所有數據分析事實和觀點、通過數據圖表和相關的文字結合分析、正文各部分具有邏輯關系。

我們通常通過金字塔原理來組織報告邏輯，整個報告的核心觀點是什麼，又由哪些子觀點構建，支持每個子觀點的數據是什麼，如圖所示：

五、結論與建議

結論是以數據分析結果為依據得出的分析結果，通常以綜述性文字來說明。它不是分析結果的簡單重復，而是結合公司實際業務，經過綜合分析、邏輯推理形成的總體論點。結論是去粗取精、由表及裡而抽象出的共同、本質的規律，它與正文緊密銜接，與前言相呼應，使分析報告首尾呼應。結論應該措辭嚴謹、准確、鮮明。

建議是根據數據分析結論對企業或業務等所面臨的問題而提出的改進方法，建議主要關注在保持有時候及改進劣勢等方面。因為分析人員所給出的建議主要是基於數據分析結果而得到的。會存在局限性，因此必須結合公司的具體業務才能得出切實可行的建議。

六、附錄

附錄是數據分析報告的一個重要組成部分。一般來說，附錄提供正文中涉及而未予闡述的有關資料，有時也含有正文中提及的資料，從而向讀者提供一條深入數據分析報告的途徑。它主要包括報告中涉及的專業名詞解釋、計算方法、重要原始數據、地圖等內容。每個內容都需要編號，以備查詢。

當然並不是要求每篇報告都有附錄，附錄是數據分析報告的補充，並不是必需的，應該根據各自的情況再決定是否需要在報告結尾處添加附錄。

注意事項

1、分析結論要明確，要精，要有邏輯

如果沒有明確的結論那分析就不叫分析了，也失去了意義，因為我們是要去尋找或者印證一個結論才會去做分析的，所以千萬不要忘本舍果；

如果可以的話一個分析一個最重要的結論就好了，很多時候分析就是發現問題，如果一個分析能發現一個重大問題，就達到目的了，不要事事求多，寧要仙桃一口，不要爛杏一筐，精簡的結論也容易讓閱讀者接受，減少重要閱讀者（通常是事務繁多的領導，沒有太多時間看那麼多）的閱讀心理門檻，如果別人看到問題太多，結論太繁，讀不下去，一百個結論也等於零；

不要有猜測性的結論，太主觀的東西會沒有說服力，如果一個結論連自己都沒有肯定的把握就不要拿出來誤導別人了。

2、數據分析報告盡量圖表化，風格統一

用圖表代替大量堆砌的數字會有助於人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從；

數據分析報告本身是一個很嚴肅的東西，跟樣式、美觀程度也有一定關系，不是說做的花銷，而是基本的美觀度要保證，風格要統一。

例如一些常識性的配色：

餐飲類（暖色調，例如橘色、紅色、黃色）；

國際貿易類（藍色、灰色、霧藍色、灰綠色等）；

社會人文類（按照感情顏色進行配色，例如較嚴峻的社會問題，要用灰色、深藍；較喜慶的，使用紅色、綠色、黃色；具體可按需搭配對比色和互補色等）。

3、好的分析一定要基於可靠的數據源，同時具有可讀性

其實很多時候收集數據會占據更多的時間，包括規劃定義數據、協調數據上報、讓開發人員提取正確的數據或者建立良好的數據體系平台，最後才在收集的正確數據基礎上做分析，既然一切都是為了找到正確的結論，那麼就要保證收集到的數據的正確性， 否則一切都將變成為了誤導別人的努力；

除此之外，每個人都有自己的閱讀習慣和思維方式，寫東西總會按照自己的思維邏輯來寫，別人不一定了解，要知道閱讀者往往只會花10分鍾以內的時間來閱讀，所以要考慮你的報告閱讀者是誰？他們最關心什麼？必須站在讀者的角度去寫分析報告。

數據分析怎麼寫報告2

一般來說，數據分析報告有很多的類型，這是很多數據分析師都知道的，數據報告的對象、內容、時間和方法是不同的，對於數據分析報告的內容不同需要有不同形式的報告類型，一般來說，數據分析報告有專題分析報告、綜合分析報告和日常數據通報等內容。

首先說說日常數據通報。一般來說，日常數據通報需要按日、周、月、季等時間階段定期進行的，因此也叫定期分析報告。日常數據通報需要對進度、規范、時效設置高標准。首先說說規范性。日常數據分析報告需要有規范的結構形式，也就是反映計劃執行的基本情況、分析完成和未完成的原因、總結計劃執行中的成績和經驗，找出存在的問題、提出措施和建議。而時效性就是由日常數據通報的性質和任務決定，這是時效性最強的一種分析報告，這是幫助決策者掌握企業的最新動態，一般來說，這些報告主要通過微軟的word、Excel和PPT來表現。而進度性由於日常數據通報主要反映計劃的執行情況，因此必須把執行進度和時間的進展結合分析，觀察比較兩者是否一致，從而判斷計劃完成的好壞。

然後說說專題分析報告吧，專題分析報告是對社會經濟現象的某一方面或某一個問題進行專門研究的一種數據分析報告，它的主要作用是為決策者制定某項政策、解決某個問題提供決策參考和依據。專題分析報告需要注意兩個地方，第一個就是注意專題分析的單一性。專題分析不要求反映事務的全貌，主要針對某一方面或者某一問題進行分析，如用戶流失分析、提升用戶轉化率等分析。第二個就是需要注意深入性。有的分析報告由於內容單一，重點突出，因此要集中精力解決主要的問題，包括對問題的具體描述，原因分析和提出可行的解決辦法。這需要對公司業務有足夠的認識。

最後說說綜合分析報告，一般來說綜合分析報告是全面評價一個地區、單位、部門業務或其他方面發展情況的一種數據分析報告。綜合分析報告需要注意很多的內容，比如需要注意的是數據分析報告的全面性。這就需要站在全局高度反映總體特徵，做出總體評價。其次需要注意的是聯系性。綜合分析報告要把互相關聯的一些現象、問題綜合其他進行系統的分析。這種分析不系統地分析指標體系的基礎上，考察現象之間的內部聯系和外部聯系。做到了這些就是一個合適的綜合分析報告。

房地產市場數據分析報告

8月份商品房市場出現供應量、成交量雙高位情況。成交量較7月份相比，變化情況不大，成交量走勢略微上升。供應量變化較大，環比增長近一倍。本月全市商品房供應量為148.03萬平方米，與去年同期相比減少18.5%，但環比上升95.99%。8月份商品房成交量為139.7萬平，成交量環比增長3.7%，與7月份基本持平。8月份商品住宅成交量121.6萬平，環比增長4.6%，商品住宅成交量較上月無明顯變化,但同比增長64.8%。

商品房供應量分析

本月全市商品房供應量為310.4萬平方米，環比增長109.68%,供應套數為33269套。其中商品住宅供應面積為287.6萬平方米，占總供應量92.66%，商品住宅供應套數為30518套，商業用房供應面積為19.8萬平方米，占總供應量6.38%，供應套數為1452套。

商品房供應量走勢

由於秋季房交會的推動作用，全市2009年9月份的商品房供應面積達到310.4萬平，供應套數為33269套，超越2008年9月份的供應量，成為近一年來的新高。從整體上看，2009年以來，商品房供應量呈持續上升的態勢，房地產開發商對市場普遍看好。隨著房交會的結束，預計10月份商品房供應量相比9月份將會出現下降，但作為傳統的銷售旺季，不會改變整體上升的趨勢。

本月各區供應量分布情況

本月和平區和沈北新區的商品房供應量排在首位，所佔比例分別為21.2%和21.1%，供應量分別為65.4萬平和65.1萬平。鐵西區商品房供應量排第三位，供應面積為45.5萬平，所佔比例為14.9%。

商品房成交走勢分析

受秋季房交會的影響，全市2009年9月份的商品房的成交面積達到195.6萬平米，超越6月份夏季房交會的成交量，成為今年的新高。從整體上看，2009年以來，全市的商品房的成交量呈持續上升的態勢，市場信心較足。隨著房交會的結束，預計10月份區內商品住宅交易量相比9月份也將會出現下降，但作為傳統的銷售旺季，不會改變整體上升的趨勢。

商品住宅市場綜述

9月份商品房市場延續了供應量、成交量雙高位情況。受秋季房交會的影響，商品房供應量大幅度增長，銷售量達到了2009年的新高，市場表現良好；但供求比相對下降，商品房的市場將趨於平穩，隨著房交會的結束，預計10月份商品房的供應量和成交量將出現下降。

商品住宅供應量分析

由於秋季房交會的推動作用，全市2009年9月份的商品住宅供應面積達到287.6萬平，供應套數為30518套，超越2008年9月份的供應量，成為近一年來的新高。從整體上看，2009年以來，商品住宅供應量呈持續上升的態勢，房地產開發商對市場普遍看好。隨著房交會的結束，預計10月份商品住宅供應量相比9月份將會出現下降，但不會改變整體上升的趨勢。

成交量分析

受秋季房交會的影響，全市2009年9月份的商品住宅的成交面積達到192.2萬平米，超越6月份夏季房交會的成交量，成為今年的新高。從整體上看，2009年以來，全市的商品住宅的成交量呈持續上升的態勢，市場信心較足。隨著房交會的結束，預計10月份區內商品住宅交易量相比9月份也將會出現下降，但作為傳統的銷售旺季，不會改變整體上升的趨勢。

各區商品住宅成交情況分析

9月份商品住宅成交量排在首位的仍為鐵西區，成交面積46.7萬平，成交套數5375套。於洪區成交情況位居第二，成交面積38.4萬平，成交套數4327套。瀋河區成交量最少，成交面積42.9萬平米，成交套數469套。

商業用房市場綜述

9月份商品住宅市場延續了供應量、成交量雙高位情況。受秋季房交會的影響，商品住宅供應量大幅度增長，銷售量達到了2009年的新高，市場表現良好；但供求比相對下降，商品住宅市場將趨於平穩，隨著房交會的結束，預計10月份商品住宅的供應量和成交量將出現下降。

供應量分析

9月份商業用房供求比為0.79，供求比相對上升，但仍處低位，商業用房的供應出現小幅下降，成交情況出現小幅上升。從2009年以來整體上看，商業用房市場供求相對平衡，市場趨於穩定。

成交量分析

9月份商業用房市場成交情況較為平穩，本月成交面積15.7萬平米，成交量小幅上升，並達到了2009年的最高值，市場接受度較高。從整體上來看，2009年商業用房市場是穩中有升，市場情況較為平穩。

各區商業用房成交情況分析

9月份商業用房成交量排在首位的仍為鐵西區，成交面積4.88萬平，成交套數320套。於洪區成交情況位居第二，成交面積4.22萬平，成交套數275套。大東區和渾南新區成交量次之，分別為1.92和1.9萬平米。

商業用房市場綜述

9月份商品住宅市場延續了供應量、成交量雙高位情況。受秋季房交會的影響，商品住宅供應量大幅度增長，銷售量達到了2009年的新高，市場表現良好；但供求比相對下降，商品住宅市場將趨於平穩，隨著房交會的結束，預計10月份商品住宅的供應量和成交量將出現下降。

『叄』 如何寫數據分析報告

相信很多數據分析師在寫數據分析報告的時候也會遇到一些困惑，因為我最近也在寫一個報告，在這里就梳理一下如何寫數據分析報告

數據分析報告是數據分析師常見的工具，寫好一份數據分析報告，不但能夠清楚描述問題，洞察數據並且提出一些有思考的舉措，也很能反映出一個數據分析師的思維和用數據講故事的能力，網上雖然也有很多關於寫好數據分析報告的文章，但是大部分都是偏重於理論，具體實踐的很少，我就在這里做一個匯總，希望能幫助一些朋友，以期拋磚引玉

--------分割線--------正式開始--------

一份好的數據分析報告離不開兩部分：數據部分和分析部分。巧婦難為無米之炊，數據之於數據分析師就好像食材之於巧婦，數據的重要性可見一斑，分析部分是數據分析師將數據做成報告的最重要一步，是最體現一個數據分析師功底的部分，也是拉開差距的部分，下面就針對兩部分分別進行闡述

一. 數據部分

數據部分最重要的就是數據質量，數據質量的好壞直接決定一份數據分析報告的好壞，如果報告中某一個數據被質疑，會直接影響這份數據分析報告的可信度，本章說一說跟數據有關的一些內容

1.數據的質量

1.1數據類型

數據類型比較好理解，就是數據以什麼樣的類型存儲的，不同的數據類型有不同的使用方法，因此在處理數據之前，必須要先了解數據類型，常見的數據類型有（這里只說一些常見的數據類型）：

整數型

int ：用於存儲整數，存儲從-2的31次方到2的31次方之間的所有正負整數，每個INT類型的數據按4 個位元組存儲

bigint ：用於存儲大整數，存儲從-2的63次方到2的63次方之間的所有正負整數，每個BIGINT 類型的數據佔用8個位元組的存儲空間

smallint ：用於存儲小整數，存儲從-2的15次方到2的15次方之間的所有正負整數。每個SMALLINT 類型的數據佔用2 個位元組的存儲空間

浮點型

real ：存儲的數據可精確到第7 位小數，其范圍為從-3.40E -38 到3.40E +38。 每個REAL類型的數據佔用4 個位元組的存儲空間

float ：存儲的數據可精確到第15  位小數，其范圍為從-1.79E -308 到1.79E +308。 每個FLOAT 類型的數據佔用8 個位元組的存儲空間。  FLOAT數據類型可寫為FLOAT[ n ]的形式。n 指定FLOAT 數據的精度。n 為1到15 之間的整數值。當n 取1 到7  時，實際上是定義了一個REAL 類型的數據，系統用4 個位元組存儲它；當n 取8 到15 時，系統認為其是FLOAT 類型，用8 個位元組存儲它

字元型

char ： 數據類型的定義形式為CHAR[ （n） ]，n 表示所有字元所佔的存儲空間，n  的取值為1 到8000， 即可容納8000 個ANSI 字元。若不指定n 值，則系統默認值為1。  若輸入數據的字元數小於n，則系統自動在其後添加空格來填滿設定好的空間。若輸入的數據過長，將會截掉其超出部分

nchar ： 它與CHAR 類型相似。不同的是NCHAR數據類型n 的取值為1 到4000。 因為NCHAR 類型採用UNICODE  標准字元集（CharacterSet）。 UNICODE 標准規定每個字元佔用兩個位元組的存儲空間，所以它比非UNICODE  標準的數據類型多佔用一倍的存儲空間。使用UNICODE  標準的好處是因其使用兩個位元組做存儲單位，其一個存儲單位的容納量就大大增加了，可以將全世界的語言文字都囊括在內，在一個數據列中就可以同時出現中文、英文、法文、德文等，而不會出現編碼沖突

varchar ：VARCHAR數據類型的定義形式為VARCHAR  [ （n） ]。 它與CHAR 類型相似，n 的取值也為1 到8000，  若輸入的數據過長，將會截掉其超出部分。不同的是，VARCHAR數據類型具有變動長度的特性，因為VARCHAR數據類型的存儲長度為實際數值長度，若輸入數據的字元數小於n  ，則系統不會在其後添加空格來填滿設定好的空間。一般情況下，由於CHAR 數據類型長度固定，因此它比VARCHAR 類型的處理速度快

時間和日期型

date ：『2018-01-17』

time ：『10:14:00』

timestamp ：『2018-01-17 10:14:00.45』

以上就是常用的數據類型，如果有其他的數據類型沒有說到，可以去網上搜一下，都比較好理解

1.2噪音數據

因為網上有非常多的關於噪音數據的解釋，都非常專業，我就不在這里做過多的詳細解釋了，我們只探討從sql取出數據的時候有一些異常值的處理辦法：

null

一般跑過sql的朋友肯定會發現，在跑出來的數據中會有null的情況，這個時候需要對null進行替換，如果是計算用，就把null替換成0，這個步驟可以在sql裡面完成，也可以在excel裡面完成

極大值

極大值會影響數據的計算結果，一般會進行處理，要麼替換成除極大值以外的最大值，要麼直接棄用

作為分母的0

如果0作為分母，在excel里會出現#DIV/0,這個時候可以直接把結果替換，或者在sql裡面直接進行替換，用case……when……就可以替換

1.3數據的口徑

數據的口徑很重要，根據經驗看，大部分的數據出現問題是口徑造成的，數據的口徑一定要跟業務的口徑一致，拿留存率舉例：

留存率是周期比率型指標，一般在計算留存率的時候需要確定 留存周期 和 活躍判定的口徑

留存周期：留存周期通俗來講就是指用戶在多長時間范圍內活躍，並在下一個周期內仍然活躍，這里的多長時間就是指留存周期

活躍判定：指怎麼判定一個用戶活躍，可以是啟動App，可以是登陸，也可以是完成了一次其他特定行為，這個主要依照業務需求而定

實際計算：

周留存率的計算

分子：本周活躍 且 上周也活躍的用戶數

分母：上周活躍的用戶數

2.可能會用到的工具

在處理數據的過程中可以用很多工具，在這里就介紹一些比較常見的工具，大家耳熟能詳，學起來也不是特變難

2.1提取數據

mysql

hivesql

兩者的查詢語句有相似的地方也有不同的地方，主要看自己所在公司的數據存儲情況

2.2數據處理

python：一般寫個腳本做一些機械的操作（我目前是這么用），也可以用來做計算

mysql：在查詢的時候可以進行處理

excel：數據量比較小的時候，可以在excel上簡單處理

2.3數據可視化

python：可以用來做一些詞雲圖

Tableau：可視化一些圖表，可以和sql結合著用

excel：做一些簡單的圖表，實際上數據處理的好的話，一般用excel就足夠了

二. 分析部分

在處理了數據以後就要開始進行報告的撰寫，寫報告會涉及到幾個部分的工作，這里分別進行介紹一下：

1.報告結構

一篇數據分析報告的結構是十分重要的，一個好的結構能夠將他人帶入到你的報告中，讓他人更好的明白你的意圖，減少信息傳遞之間的丟失，同時你的思維也主要展現在結構上，這就意味著在寫數據分析報告前，一定好想清楚數據分析報告的結構，當然這里說的報告結構即包括整個報告的結構，也包括每一個章節的結構，這里就放到一起說了

1.1 總 - 分 - 總（多用在整體結構）

我們在讀一本書的時候，打開目錄，會發現整部書的結構一般包括：

前言

第一篇

第二篇

……

第n篇

結尾

這就是典型的總 - 分 - 總結構，是最常見的結構，如果是對一個專題進行分析，用這種形式是非常好的，舉個例子：

某電商App近一個月內的銷售額出現下滑，讓你針對這個問題進行一次專題分析

分析思路：拿到這個問題，我們很容易想到的是，銷售額出現下滑出現的原因有兩個，一個是付費用戶數減少了，另一個是付費用戶的人均付費金額減少了，這兩個原因屬於並列的原因，不存在遞進關系，也就是說付費用戶數減少了與人均付費金額減少並不存在因果關系，沒有什麼相關性，因此需要對兩個原因共同分析，最後輸出結論和提升建議，分析完以後，會發現總

- 分 - 總結構很適合這樣的分析，所以列出以下提綱

問題描述

銷售額近一個月下降多少？絕對值，環比，同比數據

原因假設：付費用戶數下降/人均付費金額下降

付費用戶數下降分析

付費用戶數降幅是多少？絕對值，環比，同比數據

定位下降人群：是整體下降還是某一群體用戶數下降

這里就涉及到用戶分群，用戶分群的方法有很多，涉及到用戶價值的分群常見的就是RFM模型，將分完群的用戶進行數據對比，看看上個月付費用戶的結構佔比跟本月有什麼不同，當然用戶分群的方法也不止這一個，還有按照會員等級分群（主要用會員等級進行用戶分群），按照活躍程度（新用戶/留存用戶/迴流用戶），按照消費習慣（一般用戶表裡面都會有用戶的標簽，標識這個用戶的消費習慣，表示這個用戶更喜歡購買哪一類的商品），不管用什麼分群方法，都需要縱向對比，也就是這個月和上個月付費人群的對比

原因分析：

如果是付費用戶整體下降（這種是大家都不想看到的現象，欣慰大盤數據的驅動需要投入大量的資源，也有可能是自然波動），考慮可能的原因主要有：用戶整體流失，比如用戶流失到竟對；或者本月有什麼特殊情況，影響到了整體的用戶活躍；或者是從活動維度去觀察，是不是活動的力度減小，影響了用戶付費的慾望

如果是某一個用戶群體下降：考慮的原因可能有商品品類的影響，是不是某一類商品在平台沒有上架，或者某一類商品漲價；或者這一類用戶受到了哪些影響，一般可以從屬性和行為角度去分析

提出策略：

針對分析出的原因提出可落地的策略（策略一定要落地，要具體，比如如果你提出一條策略是：提升新注冊用戶數，那麼等於沒說，老闆多數會diss你，但是你如果說，通過減少注冊時填寫的非必要欄位，如年齡/職業，來簡化注冊流程，挺升注冊轉化率，進而提升新注冊用戶數，那感覺是不一樣的）

人均付費金額下降分析

人均付費金額的降幅是多少？絕對值，環比，同比數據

定位原因

人均付費金額下降可能的原因主要有：訂單數量下降；每個訂單包含的商品數的下降/某一個品類購買數下降

提出策略：針對分析出的原因提出可落地的策略

總結問題

明確造成銷售額下降的原因到底是什麼（定性以後，記得一定要量化，不量化會被diss）

提出有針對性的建議

如何預防再次發生

1.2 遞進（可用於整體結構和章節內部結構）

這種結構適合對一個問題進行探索，就像上一個例子中，我們針對每一個可能原因進行分析的時候，就是採用的這種分析方法，這種分析結構特別適合對一個小問題進行深入的探索分析，層層遞進，深挖原因，這里在舉一個例子：

某一個App的新注冊用戶數環比上個月減少，需要你做一個深入的分析，找到原因，提供改進策略

分析思路：新注冊用戶數的的影響因素是一個典型的漏斗結構，也是一個典型的單向性用戶旅程，畫一張圖就能說明白：

如圖所示，影響注冊用戶數的原因全部標注在漏斗裡面，但是注冊全流程這個漏斗只能看個大概流失，所以我們會對某一步進行細化，這張圖上，我們對用戶從啟動到注冊成功進行細化，細化到用戶行為，這樣能夠提出一些產品上的改進意見，這個時候，如果想要提升新注冊用戶數，只需要針對每一步流失原因進行分析，找到提升策略就可以了，基本上是所見即所得的分析

比如：我們想對提交注冊信息到注冊成功這一步進行優化，那麼首先我們要找到用戶注冊失敗的原因有什麼，一般有：

用戶已注冊

密碼格式不合規

系統錯誤

未勾選《隱私協議》

在提出建議的時候，只要針對以上原因提出具體改進意見就可以了

1.3並列結構（多用於整體結構）

這種結構一般遇到的情況不多，常見的有對不同的校區進行經營分析/對不同品類的商品進行售賣分析，基本都是以描述型分析為主，因為分析的主體是並列關系，所以只需要每個主體就行單獨分析就好，基本採用的分析思路是一樣的

1.4因果結構（多用於章節內部結構）

這種結構一般用在復盤分析報告中，復盤是常見的數據分析報告類型之一，也是很多公司比較重視的一個報告，比如雙十一復盤/新手活動復盤等等， 以電商某一次大促復盤為例 ，這里直接寫結構：

總體描述：

本次大促整體數據表現，整體活動節奏的介紹；銷售額是多少，同比提升多少；利潤情況；參與用戶有多少，同比提升多少；賣出商品有多少，同比提升多少；各個子活動的貢獻是多少

子活動1的效果分析

子活動1的簡介，作用，發力點

子活動1的貢獻是什麼，對於直接提升結果指標或者間接提升指標有哪些貢獻

子活動1的成本是什麼？投入產出比是多少？

子活動2的效果分析

子活動x的效果分析

最後匯總，提出優化建議

2.分析方法

講完了整體結構，我們就該進入到具體分析的過程裡面，這里的分析方法，主要想說說怎麼去針對不同的數據進行分析，也就是說怎麼通過數據看出問題，這里介紹常用的5種分析方法，但是有一句話非常重要，想寫這節的最前面： 數據分析師一定要懂業務，在分析之前最好能把問題定位個大概，再去撈數，再去分析，否則每天會沉浸在漫無目的取數中，我認為一個數據分析師最重要的能力是要懂業務，從數據的角度看業務，才能驅動業務

2.1 對比分析

橫向對比

橫向對比就是把一個指標按照不同維度拆分，去對比不同維度的變化，舉個簡單的例子來說就是：

昨天的DAU增長了30%，那麼把DAU進行拆分，可以拆分成以下三種方式：

DAU=新注冊用戶數+留存用戶數+迴流用戶數

DAU=北京活躍用戶數+河北活躍用戶數+山東活躍用戶數+……

DAU=北京活躍用戶數+河北的活躍用戶數+……

                =北京的新增用戶數+北京的留存用戶數+北京的迴流用戶數+河北的新增用戶數+河北的留存用戶數+河北的迴流用戶數+……

這里留一個疑問，怎麼去選擇優先下鑽的維度？想明白以後分析的效率就會有很大提升

縱向對比

在進行完橫向對比以後，就要開始進行縱向對比，縱向對比主要是在時間維度上，還拿上一個例子來說，我們按照第一種方式進行橫向對比以後，就要縱向對比，見下表：

2.2分布分析

分布分析一般是應用的場景比如用累計消費金額去分組/按照用戶一個月活躍天數去分組，這些場景都有兩個共性的特徵：

屬性值都是數值類型，或者日期類型

屬性值非常多，比如累計消費金額可能從1-90000中間任意一個數字，也就是屬性值非常多，沒辦法用每一個屬性值去單獨分析，因此需要分組

還是上圖說明：

2.3交叉分析

交叉分析一般指多維度交叉，或者不同指標之間的交叉

多維度交叉其實有點類似對比分析的第三類分類方法，這里不在贅述了，還是那個圖，但是在實際分析中的作用其實很是強大，具體如何應用就需要大家舉一反三啦，仔細看看這張圖，可以換成哪些分析場景下的哪些場景的交叉分析：

不同指標交叉一般用在分析變化趨勢中，或者尋找相關因素的時候，上圖：

這樣既能看絕對值的變化，又能一目瞭然的看出變化趨勢，如果不同指標之間呈現一定的相關性，那就是相當完美了

2.4漏斗分析

漏斗分析模型比較好理解了，一般在行為分析中常用到，直接上圖吧：

是不是有點眼熟？漏斗分析一般分析應用在分析用戶使用某項業務時，經過一系列步驟轉化的效果，因為用戶會沿著產品設計的路徑到達最終目標事件，在分析每一步轉化的時候會用到這個模型

2.5矩陣分析

矩陣分析是一個不錯的分析模型，主要用在分類上面，常見的有用戶分類、產品分類等，比如像常見的RFM模型是一個三維矩陣，有八個象限，上兩個圖看看：

矩陣分析其實不難理解，但是涉及到一個比較關鍵的問題，就是臨界點怎麼選擇，通俗來說就是第一象限和第二象限的臨界值是多少，有的是0，有的不是0，舉個例子：

我想用活躍度和累計消費金額對1萬個用戶進行分群，使用矩陣分析

我建好了這個二維矩陣，我第一件事就是先要確定原點的坐標值，也就是說用戶的累計消費金額大於x，就會出現在第一/四象限，如果小於x，就會出現在第二/三象限，想確定這個值需要一定的方法，會用到一些分類演算法，這個可以去網上查一些關於分類的教程，有很多，後續我會寫一盤文章來介紹分類，這里就不細講了

以上就是數據分析最重要的兩個模塊，當然在實際操作中還有很多需要思考的地方，太細節的東西不太能夠面面俱到，這里留給大家去思考的空間，比如：

數據分析報告怎麼講成一個故事，比如背景-現狀-原因-策略-預期結果-復盤結果？

每一頁PPT怎麼排版會讓你的數據分析報告可讀性更高？

如果你的數據分析報告不採用上述的結構，還能用哪些結構？

怎麼讓你的數據分析報告顯得更高大上？

可以留言交流哦

『肆』 數據分析報告範文怎麼寫

數據分析報告範文怎麼寫

數據分析報告範文怎麼寫，在職場上的時候，有一些數據是需要我們進行分析的，分析完了以後還需要我們寫一份報告的，我和大家一起來看看數據分析報告範文怎麼寫的相關資料，一起來看看吧。

數據分析報告範文怎麼寫1

在數據分析崗位工作三個月以來，在公司領導的正確領;一、虛心學習，努力提高網店數據分析方面的專業知識;作為一個食品專業出身的人，剛進公司時，對網店方面;二、踏實工作，努力完成領導交辦的各項工作任務;三個月來，在領導和同事們的支持和配合下，自己主要;1、匯總公司的產品信息日報表，並完成信息日報表的;2、協同倉庫工作人員盤點庫存，匯總庫存報表數據分析個人工作總結

在數據分析崗位工作三個月以來，在公司領導的正確領導下，深入學習關於淘寶網店的相關知識，我已經從一個網店的門外漢成長為對網店有一定了解和認知的人。現向公司領導簡單匯報一下我三個月以來的工作情況。

一、虛心學習，努力提高網店數據分析方面的專業知識

作為一個食品專業出身的人，剛進公司時，對網店方面的專業知識及網店運營幾乎一無所知，曾經努力學習掌握的數據分析技能在這里根本就用不到，我也曾懷疑過自己的選擇，懷疑自己對踏出校門的第一份工作的選擇是不是沖動的。但是，公司為我提供了寬松的學習環境和專業的指導，在不斷的學習過程中，我慢慢喜歡上自己所選擇的行業和工作。一方面，虛心學習每一個與網店相關的數據名詞，提高自己在數據分析和處理方面的能力，堅定做好本職工作的信心和決心。另一方面，向周圍的同同事學習業務知識和工作方法，取人之長，補己之短，加深了與同事之間的感情。

二、踏實工作，努力完成領導交辦的各項工作任務

三個月來，在領導和同事們的支持和配合下，自己主要做了一下幾方面的工作：

1、匯總公司的產品信息日報表，並完成信息日報表的每日更新，為產品追單提供可靠依據。

2、協同倉庫工作人員盤點庫存，匯總庫存報表，每天不定時清查入庫貨品，為各部門的同事提供最可靠的庫存數據。

3、完成店鋪經營月報表、店鋪經營日報表。

4、完成每日客服接待顧客量的統計、客服工作效果及工作轉化率的查詢。

5、每日兩次對店鋪里出售的寶貝進行逐個排查，保證每款寶貝的架上數的及時更新，防止出售中的寶貝無故下架。

6、配合領導和其他崗位的同事做好各種數據的查詢、統計、分析、匯總等工作。做好數據的核實和上報工作，並確保數據的准確性和及時性。

7、完成領導交代的其它各項工作，認真對待、及時辦理、不拖延、不誤事、不敷衍，盡量做到讓領導放心和滿意。

三、存在的不足及今後努力的方向

三個月來，在公司領導和同事們的指導和配合下，自己雖然做了一些力所能

及的工作，但還存在很多的不足，主要是閱歷淺，經驗少，有時遇到相對棘手的問題考慮欠周密，視角不夠靈活，缺乏應變能力;理論和專業知識不夠豐富，導致工作有時處於被動等等。另外，由於語言不通的問題，在與周圍的同事溝通時，存在一定的障礙。

針對以上不足，在今後的工作中，自己要加強學習、深入實踐、繼續堅持正直、謙虛、朴實的工作作風，擺正自己的位置，尊重領導，團結同事，把網店的數據分析工作做細做好。

四、對公司人員狀況及員工工作狀態的分析

1、對公司人員狀況的分析

要想管好一個企業，首先要管好這個企業的人，要想管好一個企業的人，首先要對這個企業人員的基本情況有個比較全面的、細致的、科學的正確的了解。

目前公司成員大部分為90後，是一個年輕化的團隊。他們大部分在長輩們的寵愛中長大，心理素質不怎麼成熟，沒有自信心，沒有目標，責任心不強，不怎麼能吃苦，心理承受能力較弱，不愛學習，不明白工作的真正意義。不過也有一部分比較懂事，做事比較踏實、勤奮、性格也比較好。

因此，我們在招聘的時候，要招那些肯學習、善於學習、領悟力學習力強的人。不過，這部分人一般都比較現實，對待遇、公正公平、發展空間比較看重。

其實，我們要想打造一流的企業，培養一流的員工，一流的管理人員並不是難事。最重要的是要有一顆真正的，持之以恆的做事業的心。

2、對員工工作狀態的分析

目前，部分崗位存在分工不明確的現象，出現問題時，同事之前相互推諉，不願意承擔責任，這也是部分員工責任心不強的最直接反映。部分員工沒有團隊合作意識，這就可能導致工作在某個環節銜接不上，進而有可能出現重大問題。

因此，明確分工和加強員工的團隊合作意識也是公司目前需要解決的問題。

五、對公司企業文化的分析

企業文化，對我本人來講，是一個管理學裡面比較專業的詞，我怕自己講不好它。但我卻可以深刻的體會到，這個無形的東西就在我的周圍，在我們的骨髓里。因為我覺得它重要，所以，還是想講它，而且覺得非講不可。

在我所走到的企業里，旺旺集團的企業文化給我留下的印象最深。他們有自己明確的經營理念、經營目標、公司訓、公司口號、企業標識、公司社歌和獨立的傳媒機構。他們的企業文化具有很強的感染力和凝聚力。

但是，很長一段時間以來，我們的公司一直處在「黎明前的黑暗」之中，為什麼公司領導的那種不到山頂不罷休的氣勢、決心和信心，並沒有感染所有的員工，那種不到山頂不罷休的氣勢、決心和信心並沒有很好的變成我們的`企業文化。沒有被突出出來，沒有在公司發展的日日夜夜中，張揚的體現給我們企業所有的員工們看。甚至是沒有被人感覺到。

所以，加強健康向上的企業文化的建設工作，也就成為一種必要。十分的必要。也該引起足夠的重視。把目前創業階段的決心和信心力量、企業和員工相互之間的理解、信任、支持和默契融入到我們的企業文化中去。從而感染和吸引更多的優秀人才到我們中來，共同開創我們企業的未來。

述職人：

20xx年xx月xx日

數據分析報告範文怎麼寫2

尊敬的各位領導、各位評委：

大家好!

我叫xx，20xx年3月份進入公司工作，現任公司調度員，現將我20xx年的工作情況簡要匯報如下，敬請各位領導評議。我的述職報告共分以下三個部分：

一、20xx年工作回顧

1、積極學習，自我提高

只有懂生產、了解生產，才能很好的服務生產、監督生產。無論是管理經驗，還是業務水平，都與優秀的調度員存在很大的差距。所以，我積極學習，虛心向老工人請教，到車間生產一線，了解生產現狀，提高業務技能，提升管理水平。

2、精心調度，合理安排生產

每月月底結合各個分廠下月肉製品大致產量，制定出合理的內轉產銷量，結合銷售部，制定外銷產品的產銷計劃。即保證正常的生產運行，又沒有造成不良庫存;每日下午根據次日銷售訂單及發貨情況，結合車間實際生產狀況及倉庫現有庫存量，安排合理的次日生產計劃，滿足市場正常供應;每天依據生產計劃，跟蹤生產進度，及時正確解決生產中出現的各種問題，保證生產計劃及時完成。

3、和各個部門溝通協調，保障生產順利進行

和集團公司采購部門保持良好的溝通，保證原輔包的及時供應;協助銷售部，組織好外銷產品的發運工作;和品管部、事業部、技術中心相關人員緊密結合，對生產中出現的問題，及時協調解決，保障生產的順利進行。

4、充分發揮監督考核職能，做好日常管理工作

從現場衛生、生產過程過程、成本、質量、計劃、工藝、安全、庫房、數據交接、出門證管理等日常管理工作入手，定期組織相關人員檢查，對檢查中發現的問題整改落實情況進行跟蹤，做好公司的各項日常管理工作。

二、工作中存在的不足

1、管理考核上放不開手腳

以往的工作只注重服務和協調，缺少監督和考核。在管理考核力度上不夠，不能夠很好的起到監督考核的作用。

2、在對兩名新調度員的傳幫帶工作上沒有做好

由於沒有很好的對新人做好傳幫帶的工作，致使兩名新調度員在很長的一段時間上找不到工作方向和工作重點。

3、工作的細致度上面還不夠精細

由於以往的工作中存在粗心大意，細致度不夠，致使個人工作中出現紕漏，出現問題。

三、下一步工作思路

1、謙虛務實、進一步加強學習，全面提高個人綜合素質

學海無涯，知識無限。只有不斷的學習，才能不斷地提高和進步，才能跟得上公司發展的步伐。2010年公司產品結構面臨全面調整轉型，將涉足很多新的領域，在新的領域要努力學習，快速掌握各種生產中的技術知識，為公司產品結構的順利轉型做好銜接工作。

2、充分協調好各個方面的資源，確保產供銷的順利進行

合理安排、精心調度，保障好生產、協調好生產、服務好生產、指導好生產、監督好生產，保證生產、銷售工作的順利進行。

3、不斷提高工作水平，做好領導助手

多謀才能善斷。立足發展變化的新情況，多動腦筋、想辦法、出主意，發揮參謀助手作用，不斷提高工作水平;

強化理論知識學習，進一步提高避免問題發生的預見性;進一步提升責任意識，增強工作的主動性、預見性、創造性，以較高的技術理論素養和業務工作能力為領導出謀劃策、查漏補缺，不折不扣的完成領導交付的工作，做好領導的左右手。

4、立足本職工作，工作不留空檔

對本職工作一定要抓緊抓好，做到抓一件成一件，件件有交代，項項有落實。其他的工作，也要義不容辭承擔起來，做到工作不留空檔，確保各項工作全面推進。

尊敬的各位領導、各位評委：

20xx年，我將進一步加強學習，認真工作，在經理的領導下充分發揮好調度員服務、協調、監督、考核的職能，按照公司的要求，出色的做好各項工作。

謝謝大家!

述職人：

20xx年xx月xx日

數據分析報告範文怎麼寫3

號角相聞，告別XX業界風雲;戰鼓催發，迎來更富挑戰的XX。站在新一年的起點，**證券繼往開來，正確把握券業發展大勢，振奮精神、周密運籌，以必勝的信心和有效的准備積極應對挑戰，拉開了搶占券業新的戰略制高點、以資源深度整合為突破口、以發展締造新希望的序幕。

回首XX年，**證券面對券業嚴峻的市場形勢，面對重大政策變化和券商大規模分化、重組、兼並等因素帶來的歷史性發展機遇，審時度勢，認定「非固實之基無以鑄廣廈千尺，非堅韌之軀無以搏滄海巨瀾」的道理，按照「規范發展，做精做強」工作指導思想和年初股東會、董事會提出的工作任務目標積極推進各項工作，以增收節支、業務轉型、強化風險控制等管理工作、加強人力資源建設為側重點，公司全體幹部員工同舟共濟、堅定信心、迎難而上、一些業務和工作取得了較大進展。

過去的一年，**證券投行在嚴峻的證券市場環境下克服重重困難，勇於探索與創新，摸索出一條「以重點行業形成特色經營、做優質項目打造公司品牌」的經營思路。經過不懈的努力，**證券投行實現了股票承銷、債券承銷、收購兼並三大業務的協同發展，並逐步培育了在基礎行業特色與品牌。XX年**投行業務又上一新台階，1-12月主承銷家數排名第三,ipo主承銷家數排名第二，總承銷金額在行業排名第十二，取得了歷史成績。其中，我們承銷的開灤精煤項目籌資金額達到10、5億元，這標志著我司在承攬大型投行項目上實現歷史性跨越。

經紀業務扭虧為盈，市場份額逐步上升，從交易所公布的XX年1至11月股票基金交易量同業排名統計數據看，我公司股票基金總交易量的排名為21位，比XX年提高了3位。同時，業務轉型取得一定進展，僅今年前11各月，基金銷售就比去年同期增長近4、5倍，8月份基金代銷資格的取得，使我司基金業務的競爭力得到進一步提升;作為拓展市場、搶占客戶資源、實現經紀業務轉型的另一項工作，經紀業務今年大力推廣了以銀證通為主的非現場業務，並初見成效，XX年在銀證通客戶開戶量、交易量上都有大幅增長，銀證通交易在營業部交易中的比例比XX年提高了一倍。

內部管理進一步加強，信息技術平台建設進一步推進。按照業務歸屬，公司精簡管理機構與管理崗位，整合資源，充實一線業務部門，提高了公司工作效率。風險控制以審計部牽頭，成立了公司風險控制委員會，建立了從立項、決策到執行、反饋的科學流程與一體化風險控制體系，使風險控制覆蓋各項業務的事前、事中、事後各個環節，在實際工作中收到一定成效。公司加大it平台建設投入，啟動了集中交易、crm、廣域網升級、辦公自動化、公司網站升級等大型項目，投資規模是公司成立以來的一次，對公司實現可持續發展以及開展創新業務具有重要意義。

告別XX年，回首載浮載沉、激盪變換的業界風雲，我們可以毫無愧色地說，**證券廣大幹部員工風雨與共、頃盡全力奮斗過，眾志成城、滿懷喜悅收獲過。盡管有些工作還不盡如人意，盡管前程還頗多艱險，但路是一步步走出來的，過去留下的缺憾正是我們今後攻堅的著力點。

展望XX，**證券必定會開創更具希望、更富前景的明天。為什麼如此斷言?這是由外圍環境和內在因素綜合決定的——券業市場、資本市場乃至宏觀經濟形勢給我們以挑戰的同時，也為我們提供了大好的機遇;而**證券初步具備了抓住機遇的素質，充分具備抓住機會的智慧和魄力。

從券業發展外部環境看，XX年，隨著宏觀調控政策效應進一步釋放，經濟運行中不穩定、不健康因素得到遏制，宏觀經濟發展的國內外環境總體繼續趨好，面臨一些長期結構性矛盾和一些短期問題已引起高層足夠重視，並開始著手解決，這為資本市場持續發展提供了良好的條件。我國資本市場是一個新型市場，一方面市場證券化比率和世界平均水平相比明顯偏低，有進一步提升的要求和潛力;另一方面，經濟增長需要資本市場支持並與之相適應，加之我國企業直接融資比例一直比較低，不僅加大了銀行風險，也限制了企業的融資渠道，擴大直接融資已成為當前經濟和金融改革的一項重要任務。綜合各種外部因素，未來幾年，我國證券市場必然呈快速發展態勢，新型+轉軌的市場，必然會造就一批業界英雄。

從券業發展走勢看，經過十多年發展，中國證券市場集聚起來的問題集中爆發，倒逼機制已經在促使制約券業發展的深層次問題逐步得到解決。盡管這一過程對某些券商來說是相當痛苦乃至是滅頂之災，但從券業發展的整體角度看，經過分化、兼並、重組等券業資源整合，一個健康、富有生命力的市場將脫胎而出，低水平、白熱化、死不了也活不痛快的競爭將成為過眼煙雲。

面對券業資源整合，自然「有人笑來，有人哭」，瀕臨外憂內患，**證券完全有笑到最後的潛質。

我們有股東單位給公司的有力支持及其為公司提供的巨大的發展空間，這是一般券商難以企及的先天優勢;我們有「笑到最後」的基本基礎，多年來，公司始終堅持的穩健經營、規范發展的理念，在券商違規事件頻發、以身犯險者紛紛落馬、監管政策很可能馬上成為判定券商生死大限的背景下，又為我們增添了一份優勝劣汰後分享券業盛宴的把握;我們具有良好的企業品牌和社會形象，在*界普遍認為券商信譽與公信力已降到了歷史最低點的時候，**債的順利

申報和成功發行，就是監管部門和廣大客戶對我們的最有力的認可;我們具有逐鹿券業市場的經營基礎和良好業績，在經營管理能力不斷提高的前提下，公司各項經營和財務指標基本良好，而且，經過XX年的努力，我們的投行業務、經紀業務實力又有較大提高，在某些方面，**證券已經成為業內的一支勁旅。

在券業資源整合的關鍵時刻，公司又顯示出搶抓機遇的智慧和魄力。XX年末，公司組織力量編制了**證券未來十年發展戰略的實施意見;在不同部門、不同層次召開座談會，針對券業發展趨勢深入探討解決公司資源整合、業務轉型等事關未來生存發展的深層次問題，為XX年的發展繪就了攻堅圖。可以預見，新的一年，公司將實施一系列在**證券發展具有深遠影響的變革和創新，新一年的新希望，在年初便已現出曙光。

新起點、新希望。站在XX年的起點，讓我們滿懷信心，以更清醒的頭腦、更旺盛的鬥志、更奮發的姿態、更勤奮敬業的精神和更充沛的干勁，向我們的既定目標進發!

述職人：

20xx年xx月xx日

『伍』 數據分析報告怎麼寫這5個步驟你必須知道

到年底，寫一份好的數據分析報告的重要性不言而喻（只要我寫的好，年終獎就少不了我）

大家都知道，數據分析報告的輸出是整個業務分析過程的成果，是評定一條業務線的參考依據，既然這么重要那當然要寫好它了。

接下來我就分享我寫數據分析報告的5個步驟，供大家學習參考。

一、明確分析目的

還是那句老話，在做任何事情之前，先想清楚做這件事的目的是什麼。 寫數據分析報告也是，如果一開始就沒有明確清楚目的，盲目開始分析，最後的結果很可能就是，分析了半天卻離目標越來越遠。所以搞明白研究這個事情的目的，是開始數據分析的第一步。

二、拆解指標發現問題

在明確清楚我們的分析目的後，就要針對我們的分析目標進行指標拆解，通過拆解指標去發現問題。這么說有點虛，舉個例子說明一下。

背景：某製造業公司到年底，需要進行銷售線的業務復盤，因此需要檢查各銷售線人員的年度目標完成進度，並給出建議。同時，通過統計發現，今年公司的毛利率有所下降，需要數據分析師通過數據去找到影響毛利率下降的原因。

拆解流程：

①明確分析目標 ②確定問題 ③拆解問題 ④拆解指標&拓展緯度布局

第一步：明確分析目標

通過背景我們可以清楚知道，我們有兩個目標需要去完成，這里我用導圖的形式羅列出來

第二步：確定問題

在明確分析目標後，就需要確定為了達成該目標，提出圍繞該目標需要解決的問題。可以使用思維腦圖，寫出在看到該目標後產生的問題。

第三步：拆解問題

在確定問題後，就需要找到能夠數值化衡量這些問題的指標，以及它們的計算方式。

第四步：拓展維度

計算方式確定，就可通過分析組成這些計算公式的指標來探究影響其的原因，比如銷售額=單價*數量，那麼就可從單價、數量來分析銷售額變動，以一個指標為定量，分析對比其他指標變化。

同時以計算公式結果為指標，拓展維度（比如地區、時間、品類等等）來探究不同維度下的指標差異。

三、 給出結論

同樣的我們給出的結論需要和分析目的緊密相連，比如：

目的是了解業務的現狀，那結論可以是：該業務有問題x關鍵指標，每個指標的數值是xxx，有什麼樣的異常；

目的是了解數據到什麼情況算好，那結論可以是：某指標可以以 xxx 作為判斷標准，原因是......；

目的是找出業務出現異常的原因，那結論可以是：經分析，有x各種原因，其中重點原因是...... ；

需要注意的是，如果是判斷業務的狀況，需要確定一個判斷標准：結論=數據+判斷標准

在對數據進行拆解分析的過程中，我們已經可以察覺到一些數據異常。但是這些 異常到底是好是壞，我們需要通過一個標准來確定。

比如說十月份銷量數據下滑，我們可以增加比對去年的數據。如果去年也下滑了，說明是正常的月度下滑。如果去年沒有下滑，那麼說明今年下滑是個不正常現象，需要復盤解決。

四、結合業務，給出建議和方案

如果數據不能驅動業務成長，那它毫無用處。

下了結論以後，再結合對業務的理解，就可以就分析結果提出建議，甚至給出方案：

建議是：能解決業務問題的行動方向，是若干個潛在可行的范疇。

方案是：制定一個具體行動計劃，方案要滿足 5w2h ，要有具體的執行人、完成時間等等要素。

五、撰寫分析報告

以上准備工作完成，如何撰寫一份分析報告增加它的可讀性呢？

架構清晰：參考經典的金字塔結構，結論先行，以上，先重要後次要。以上統下的順序也符合數據分析過程中拆解指標的順序，更容易幫助讀者理解你的分析思路；

報告圖表化：用圖表代替大量堆砌的數字會有助於人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，更容易做到有理有據；

FineBI製作

規范化：整篇文檔的圖表風格統一、名詞統一；

『陸』 一份完整的數據分析報告

一份完整的數據分析報告

一份完整的數據分析報告。現代社會屬於大數據時代，而數據分析報告是非常重要的，一份完整的數據分析報告並不好寫。接下來就由我帶大家詳細的了解下一份完整的數據分析報告的相關內容。

一份完整的數據分析報告1

報告是項目的結果展示，是數據分析結果鍵閉的有效承載形式。一份思路清晰，言簡意賅地數據分析報告能直戳問題痛點，提高溝通效率，獲得領導賞識。

對於數據分析報告，首先要有一個概念性的認識，按照報告陳述的思路，可分為四類：

這四類報告由淺入深，分析難度遞增，對企業決策的支持程度也遞增，尤其是當企業面臨某個決策難題時，分析工作要做得足夠系統和深刻。

這四類報告我們可以做個比喻。

描述類報告類似記敘文，像個掃描儀一樣描繪市場輪廓，不求最深但求最全。

因果類報告類似議論文，像打水井，集中一點，一直探到底。

預測類報告類似科幻小說，像個預言家，根據市場的過去推斷市場的未來。

咨詢類報告類似推理小說，像小馬過河，投石問路，根據分析結論指導企業搜森一路前行。

報告結構

撰寫報告前先理清楚三個問題：

寫什麼內容？用什麼結構？如何論述？

寫什麼內容由決策難題決定，是投資？戰略？營銷還是其他，相應的報告也就有了相應的內容。

好的報告要求重點突出、主次分明、層次清晰。報告要依附內容的分析以及領導或其他人的閱讀習慣，但最重要的是遵循一定的結構化思維。

報告的常見構成

舉個例子，比如我用PPT展示一個網民調查的報告

1、標題頁： 標題頁用於寫報告題目，為了方便歸檔，日夜也應當註明，還有報告撰寫者和其單位所在部門。

2、目錄頁： 目錄頁將報告的各模塊呈現給讀者，方便閱讀和了解報告結構。

3、分析背景和項目說明： 用於闡述項目需求、分析目的、市場情況、以讓讀者了解項目的前因後果。項目說明用於註明假設、數據來源等。

4、分析思路頁： 這是整個報告的靈魂，便於理解報告的邏輯思路。

5、結論建議頁： 結論建議頁放在主題前，主要是為了給高層看時，結論建議可大幅度節省時間，簡明扼要。

6、分析主體頁面： 這里就要搬上你的各種數據表，數據分析圖。與表之間，圖與圖之間的聯系如何闡述，反映出的問題如何表達，這些都是在做數據分析圖表就要弄明白的。很多細心的領導及專門會針對你的數據分析以及結論來提問，因為現狀和未來是他們最關心的。所以你的數據展示一定要體現你的分析思路。

我曾經就被懟過一次，原因是數據分析結果展示於稿漏裂思路脫節，導致領導一直個為什麼，那個怎麼來，這個數據缺乏依據等等。因為當初的分析報告只是在展示數據，分析不透徹，表之間切換太過生硬，至今記憶猶新。後來，在做數據分析時，我製作一個表，或者一個圖，每個表或者圖都對不同維度做了深入的數據分析表，領導一問為什麼，我就點擊進去展示給他看明細，這用的就是FineBI的聯動鑽取和螺旋式分析功能，在展示時也能實時分析(以往的文章有提過)。

7、附錄頁：附錄頁目的是透明分析過程，常防止受訪者的基本資料。

報告的論述

一份好的報告，光有好的結構還不夠，還要有好的論述，關於論述，有幾個注意事項。

1、數據可靠，界定嚴謹

報告的數據來源一定要可靠。寫一份報告，獲取和整理數據往往會占據 6成以上的時間。要規劃數據協調相關部門組織數據採集、搭建體系平台、導出處理數據，最後才是寫報告，為了結論准確有效，你要保證數據的可靠性，否則一切都可能會變成誤導決策的努力。

界定是指報告中要對數據的來源、計算、概念做說明。不同的界定，有不同的結論。比如什麼是高端微波爐，不同的界定，得到的數據肯定是不同的。

2、概念一致，標准統一

一些名詞的解釋和定義，前後要一致，不要讓人不知所雲。

3、直觀呈報，通俗易懂

我們寫得報告還是金亮圖標話，用生動的圖表代替數字和文字的大量對切往往更形象直觀地理解你的.分析和結論。

一份完整的數據分析報告2

1、你要一個故事

我自己有個想法，就是產品經理應該多學習相關領域的知識，比如學一些基礎的設計規范、交互原則、營銷知識，心理學知識，演算法知識等等。除了一些明顯的對工作的幫助，也能幫助自己擴展思路。其實做好報告，就應向咨詢機構或者投資機構學習。

一個報告核心不是包含很多內容，讓聽眾或者讀者去花時間理解，核心是講好一個簡單的故事。咨詢和投資機構做BP之前，會先花時間理清楚storyline。其實各種報告都應該這樣，先理清楚你要講的故事。

2、一個數據分析報告的框架

這里列出一個我個人比較喜歡的報告框架，可能針對不同的報告場景需要有所調整（比如刪除部分步驟，或者增加部分細節）：

項目背景：簡述項目相關背景，為什麼做，目的是什麼

項目進度：綜述項目的整體進程，以及目前的情況

名詞解釋：關鍵性指標定義是什麼，為什麼這么定義

數據獲取方法：如何取樣，怎麼獲取到的數據，會有哪些問題

數據概覽：重要指標的趨勢，變化情況，重要拐點成因解釋

數據拆分：根據需要拆分不同的維度，作為細節補充

結論匯總：匯總之前數據分析的主要結論，作為概覽

後續改進：分析目前存在的問題，並給出解決改進防範

致謝

附件：詳細數據

項目背景 & 項目進度

項目背景，需要簡述項目相關背景，為什麼做，目的是什麼。項目進度，需要綜述項目的整體進程，以及目前的情況。這兩點其實沒什麼可說的，如果對象是項目成員，可以寫簡單一些，如果對象是對項目不了解的人，則需要多寫 一些，但還是要盡量用最簡單的話，跟別人講明白。

名詞解釋 & 數據獲取方法

名詞解釋：關鍵性指標定義是什麼，為什麼這么定義。這點是很多人忽略的，其實很多時候數據的誤解都是因為對指標沒有統一的定義。舉例而言，點擊率可以是點擊次數/瀏覽次數，也可以是點擊人數/瀏覽人數。人數可能按訪問去重，也可能按天去重。如果沒有清晰的解釋，不同人理解不同，對整個數據的可讀性就大打折扣。

數據獲取方法：如何取樣，怎麼獲取到的數據，會有哪些問題。原始數據往往有一些缺憾，要經過數據清洗剔除雜訊，也需要部分假設進行數據補全。數據清洗和數據補全的方法需要跟匯報對象說明並且獲得認可，讓對方對於置信度有一個估計。

數據概覽 & 數據拆分

數據概覽，需要有重要指標的趨勢，變化情況，重要拐點成因解釋。

數據拆分，需要根據需要拆分不同的維度，作為細節補充。

這里基本上就是之前說的數據分析方法了。如果需要對方知道對比或者趨勢，則使用圖，如果需要對方知道具體數據，則使用表。表格對需要強調的數字要做明顯標識。需要注意的點是：核心指標要少而關鍵，拆分指標要有意義且詳細。同時如果是PPT的話，每頁說明白一個結論或者解釋清楚一個趨勢足以。關鍵性結論要用一句話能說清楚。

結論匯總 & 後續改進

結論匯總，基本是對之前數據分析階段的數據進行匯總，形成完整的結論。

後續改進，需要在數據分析的結論和問題的基礎上，對後續的迭代和改進措施作出方向性的說明。這部分其實很多時候也是分析的根本目的。

致謝 & 附件

致謝是對項目組合相關協助部門的致謝，基本上對於項目組和相關協助部門而言，也希望自己的工作或者積極配合能看到有效的數據結果。在之後的合作中，也會更加融洽。

附件是需要附贈更多沒有必要在數據報告中體現但是仍然有價值的數據。對於PPT而言，這部分也可以放在PPT致謝之後，與會同事有疑問，可以隨時翻到最後解釋。

3、總結

一個產品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就無法改進它。這是說數據。

而數據報告的意義也是類似，項目完成之後需要完整匯報，這樣無論是對上匯報還是對團隊而言，都是有重要意義。

突然想到一個事情。去年的時候做了一個內部數據平台，到了取名字的時候，我用了dice。為什麼叫dice呢？

這得從物理說起（開啟神棍模式）。物理學不斷前行，之前人們認為物理學是決定論的，只要知道系統的初始值和足夠細節，就能知道之後系統的演化路徑。後來發現不是這樣的，對於一個基本粒子而言，觀測之前，粒子狀態和位置是不可預測的。愛因斯坦說「上帝不會擲骰子」，然後後續的研究，更多的是支持上帝是擲骰子的。這也是dice的來源。

即使是上帝視角，也不可能知道提前知道數據的結果。那麼作為產品經理而言，尊重數據結果，並分析形成結論，遠比相信一些所謂的方法論的條條框框好得多。

一份完美的數據分析報告讓你高人一籌

企業需要發展就需要得到更多信息，這些信息需要有專業能力的人才提供給企業，而這就是數據分析師，數據分析師要通過專業的手段獲取信息，對信息做整合，分析信息，最終形成數據分析統計報告。

在數據分析師的全部工作流程中，數據分析統計報告作為工作的成果是對企業、以及項目的最終發展方向及目標的決策起到至關重要的依據。

在編寫一份完整的數據分析報告前，這些數據報告給誰看，首先你要知道你的這份報告要突出那些點，在做一個數據分析之前領導所關心的哪些點，圍繞著這些中心點，簡單明了的進行編寫數據報告。

數據報告不需要大批量的文字闡述，本身數據分析是圍繞數據為核開展相應的工作，數據報告要突出的也是最終的統計結果，以數字的方式進行簡單明了的闡述對比，報告中加入一些畫像模型，柱線圖、餅狀圖來表示佔有份額等等最為突出，讓閱覽者可以很好的理解，很容易在你的這份報告中找到自己企業在市場的份額，這是作為一個優秀的數據分析師的基本功。

先展示自己在行業內的情況後還要分析當前整個市場的數據變化走勢，通過對自身行業市場的大數據統計，找到市場發展新的切入點、客戶們所關心的新問題、潛在客戶的特徵最終形成走勢圖為企業提供發展方向。

哪些點是我們不足的地方，哪些是我們需要開展的新業務等等，這些都會從行業數據大趨勢發展中體現出來，從而為企業未來的發展決策提供參考依據，為企業領導提供新的信息點，幫助企業思考、創新、完善做出一份滿意的答卷。

『柒』 怎麼寫好一份數據分析報告

每到周五，估計都會有很多童鞋為本周的周報發愁不已！今天就結合幾個真實案例來教大家如何玩轉數據分析報告。不過，場景的主角名字都做了簡單的處理！

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