数据分析的价值

• 数据衡量业务：通过管理数据报表，可以快速衡量业务发展状态。

• 数据洞察业务：通过数据分析，可以找到业务发展的机遇。

• 数据驱动指导业务：基于数据，驱动业务决策，数据支撑决策。

数据分析的流程

• 明确主题：明确数据分析的目标。

• 提出假设：从不同角度提出假设，有假设才有数据分析思路。

• 验证假设：基于假设去观察、研究、判断，去验证假设是否正确。

• 得出结论：不停提出假设，不断验证假设、修正假设，发现现象背后真正的原因，最终获得结论。

数据分析要点

方法工具

        通过以下方法工具对数据进行提取、清洗、处理、分析等。

• 统计学常识。

• SQL语句：数据查询与提取。

• Excel类：数据透视表、函数和公式、图表功能、VBA和宏等。

• 统计分析：Spark、SAS、Stata、Eviews、Pyecharts等。

• BI可视化：Power BI、Fine BI、Smart BI、Quick BI等。

• 编码软件：R、Python等。

数据分析报告

报告编写要点

• 背景以及目的：描写报告的业务背景，向受众说明报告价值所在。

• 数据来源：注明数据来源，提高可信度。

• 数据展示：数据文字合理的排版，呈现可视化效果。

• 数据分析：解释数据指标背后的业务含义。

• 输出结论：有结论的分析才有意义。

• 建议：根据结论提出相应的建议。

排版美化

        合理应用数字、文字、图表、色彩等进行可视化，让数据分析报告条理清晰、逻辑缜密，易读且美观，显得更加专业。

• 突出关键信息：

  • 通过颜色：可以使用不同的颜色来区分不同的数据点或类别。

  • 通过大小：如散点图。

  • 通过形状：如饼图扇形区域。

• 保持简洁性：

  • 避免过多的图表和数据：过多的图表和数据会让读者感到混乱和难以理解。

  • 突出重点信息：突出重要的信息和数据点，使读者能够快速地识别出关键的信息。

• 布局合理：

  • 遵循视觉扫码顺序：从上到下、从左到右。

  • 合理安排图表的位置和大小：使报告整体布局美观、协调。

  • 注意页面的空白和留白：避免拥挤和压抑，使报告更加清晰、易读。

• 使用一致的字体和颜色：

  • 选择清晰易读的字体。

  • 使用一致的颜色方案。

• 必要的解释和说明：

  • 复杂的图表和数据：在图表旁边添加注释或解释性文本，帮助读者更好地理解报告内容。