如何做數據分析報告?

如何做一個好的數據分析報告

好的數據分析報告，就需要好的數據收集，還要一個好的數據分析平臺，現在很多人的表單大師比較簡單，用起來還不錯

怎麼寫好一份數據分析報告

寫好一份數據分析報告就需要數據分析師需要進行思考：

（1）數據分析的需求方是誰，是公司的領導層還是銷售，還是市場團隊或者產品團隊。

（2）企業有什麼樣的資源，企業有什麼樣的數據，如何將需求方與數據本身的價值進行串聯，這是一個非值得思考的方向。

1.最常見的數據分析案例

在企業中同樣一份數據報告的需求方有很多，但肯定不是全部的人都需要。作為數據團隊，如何將有效的數據傳遞給最需要的人，這樣才能更大更好的發揮數據本身的價值。

2.數據分析師需要思考

在一個企業中，對於各個部門員工的數據培訓是不可少的，由於數據報告主要面向企業內部的員工，如何讓員工具有一定的數據解讀能力就顯得非常必要。優酷土豆杜長嶸在數據分析與數據可視化技術聚會上說到：“數據團隊按照周與月為單位，為內部員工做數據培訓，長久下去數據團隊在企業內的地位就會得到顯著提升。”

企業知識管理同樣是數據團隊重要的工作之一，數據團隊將每天分析完的數據轉化為知識，讓每一個需要的人都可以隨時隨地的得到想要的數據信息。也就不再需要讓數據團隊將已經存檔完畢的數據從新拿出來。

3、數據分析師的十個重要技巧

這是很多人在進行數據解讀時犯的錯誤，只是關注數據的相關性，從相關性解釋數據的因果性。作為數據分析人員需要掌握以下十種重要的技巧：

第一：會用一款或以上的數據分析工具

第二：經常瀏覽數據統計的網站

第三：在數據分析前先進行調研

第四：在分析數據的時候用戶體驗的角度出發的麼並不是以公司利益為主。

第五：瞭解數據採集的方式以及數據內容和質量內容

第六：熟悉各種樣式低量和定位的不同

第七：做一個飢渴的探索者

第八：在企業內部有效的溝通著

第九：街頭智慧

第十：防禦中帶有進攻。

在企業中，數據分析師的角色十分重要。沒有數據指引的企業猶如沒頭蒼蠅到處亂飛，相比之下，企業的決策層可以根據數據挖掘提供的相關報表完成企業戰略發展的制定。對於數據分析師來說，如何將企業收集的雜亂數據進行分析處理，最終為其他部門提供一份清晰明朗的數據報告就顯得格外重要。

如何做一份完美的數據分析報告.ppt

wenku.baidu.com/...&org=0

如何做一個好的數據分析報告

小生寫過一篇關於seo數據規範化蒐集整理的文章，不瞭解蒐集整理過程可以看一看此文，下面就說一說這些做好的seo數據如何分析。 1、自身及競爭對手網站外部可統計查詢數據 這些數據分析是作為一個SEO分析自身網站和競爭對手最常用也是最基本的能力。通過這些數據(一定時間的觀察後可繪製成趨勢圖)可以比較清楚的瞭解自身網站和競爭對手的網站優化情況以及在搜索引擎的權重表現。小生簡單介紹下如何去解讀這些數據。 百度快照：一個網站快照越新，起碼證明一個網站的內容每天都有新鮮的，百度蜘蛛的抓取更新也是比較頻繁的，換言之，快照是百度蜘蛛對該網站的認可度。 域名年齡：業界普遍認為，同等條件下，域名越老在搜索引擎獲得權重相對越高。 響應時間：這反映出網站的服務器性能的好壞。響應值越大，服務器性能越差，當然無論對於用戶體驗還是搜索引擎都是極為不利的影響。 同IP網站：可以查看該IP下有多少網站，可以大致區分出網站所有者是選擇網站託管還是購買獨立IP，如果是獨立IP，順便可以看出該所有者還有哪些網站，順藤摸瓜查看其他網站情況，知己知彼。 PR值：這是之前谷歌官方對網站認可度和權重賦予的一種被外界瞭解的具體數值體現。雖然現在PR值越來越被淡化，但是作為可以衡量網站優劣標準的一個體現，仍具有參考價值。 百度權重：這是第三方站長工具根據自身的運算體系揣測的網站在百度權重表現的一種數值，並沒有得到百度的官方認可。但是作為站長衡量網站在百度表現優劣的一個參考，也對廣大站長具有參考價值。 反鏈數：通過站長工具查詢的搜索引擎的反鏈數值其實大多都不是很準確，尤其是百度反鏈，查詢命令得出的結果很不理想，百度反鏈值其實只是查詢的域名相關域的搜索結果。不論如何，對於瞭解自身的外鏈途徑和尋找了解競爭對手的外鏈手法也具有參考意義。 收錄量：各搜索引擎的總收錄反映出網站在各個搜索引擎的表現。如果瞭解網站的總頁面數，也可以更清楚的判斷網站被各個搜索引擎收錄的情況，從而分析網站是否存在問題以及存在哪些問題。 每日收錄/24小時收錄：反映出網站被搜索引擎蜘蛛喜好程度和網站鏈接優化程度。 排名詞量：通過查看自己和競爭對手網站的排名詞量，可以尋找網站優化的之間的差距，進而查看這些排名關鍵詞相對應的頁面優化情況。 meta標籤：查看網站該頁面title、deｓｃｒｉｐｔion、keywords是如何撰寫的，尤其是查看競爭對手。分析為何這樣寫，會學到更多。 2、網站流量統計數據 自身精確的網站流量統計數據可以讓站長對網站得到更多的瞭解。看出網站目前的優化情況，並可以為網站以後運營提供很好的參考。 流量的分析往往不是單一的，是綜合多種數值進行分析判斷。這塊的數據分析也是最為複雜的。 IP：分析往往通過日期對比來進行的，比如本週三與上週三，本月上旬與上月上旬。通過分析查看流量的變化情況，可以看出網站最近的變化。當然也有一些其他因素要考慮，比如天氣、節假日、關鍵詞排名、網站服務器有無宕機、新聞事件等等。 PV：數值往往與跳出率和IP進行對比，從而判斷網站的用戶體驗和用戶黏性。 uv：獨立訪客量，可以反映出有多少臺電腦，也可能接近於多少真實人在訪問網站。 人均瀏覽量、平均訪問時長、跳出率：IP與PV的比值，反映出網站用戶體驗好壞。 受訪域名和頁面：可以看出網站哪些頁面比較受歡迎以及在搜索引擎的權重表現。 來源：訪客是通過何種渠道進入到網站的，從而判斷網站的受眾，再進一步分析受眾相關屬性，可以更加清楚網站的目標人群以及網站運營策略執行情況。 關鍵詞：用戶是搜索何種關鍵詞來到網站，為網站佈置關鍵詞以及尋找關鍵詞優化是一......

大數據分析怎麼做最好

數據分析是基於商業目的，有目的的進行收集、整理、加工和分析數據，提煉有價信息的一個過程。

其過程概括起來主要包括：明確分析目的與框架、數據收集、數據處理、數據分析、數據展現和撰寫報告等6個階段。

一、明確分析目的與框架

一個分析項目，你的數據對象是誰？商業目的是什麼？要解決什麼業務問題？數據分析師對這些都要了然於心。

基於商業的理解，整理分析框架和分析思路。例如，減少新客戶的流失、優化活動效果、提高客戶響應率等等。不同的項目對數據的要求，使用的分析手段也是不一樣的。

二、數據收集

數據收集是按照確定的數據分析和框架內容，有目的的收集、整合相關數據的一個過程，它是數據分析的一個基礎。

三、數據處理

數據處理是指對收集到的數據進行加工、整理，以便開展數據分析，它是數據分析前必不可少的階段。這個過程是數據分析整個過程中最佔據時間的，也在一定程度上取決於數據倉庫的搭建和數據質量的保證。

數據處理主要包括數據清洗、數據轉化等處理方法。

四、數據分析

數據分析是指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數據進行探索、分析，從中發現因果關係、內部聯繫和業務規律，為商業目提供決策參考。

到了這個階段，要能駕馭數據、開展數據分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常規數據分析方法，最基本的要了解例如方差、迴歸、因子、聚類、分類、時間序列等多元和數據分析方法的原理、使用範圍、優缺點和結果的解釋；其二是熟悉1+1種數據分析工具，Excel是最常見，一般的數據分析我們可以通過Excel完成，後而要熟悉一個專業的分析軟件，如數據分析工具SPSS/SAS/R/Matlab/Tableau/QlikView/大數據魔鏡（國產）等，便於進行一些專業的統計分析、數據建模等。

五、數據展現

一般情況下，數據分析的結果都是通過圖、表的方式來呈現，俗話說：字不如表，表不如圖。。藉助數據展現手段，能更直觀的讓數據分析師表述想要呈現的信息、觀點和建議。。

常用的圖表包括餅圖、折線圖、柱形圖/條形圖、散點圖、雷達圖等、金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷託圖等。

六、撰寫報告

最後階段，就是撰寫數據分析報告，這是對整個數據分析成果的一個呈現。通過分析報告，把數據分析的目的、過程、結果及方案完整呈現出來，以供商業目的提供參考。

一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺衝擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

另外，數據分析報告需要有明確的結論、建議和解決方案，不僅僅是找出問題，後者是更重要的，否則稱不上好的分析，同時也失去了報告的意義，數據的初衷就是為解決一個商業目的才進行的分析，不能捨本求末。

★如何寫好統計數據分析報告

統計數據是金融銀行系統內最常用到的數據比較與分析的一種統計形式，想要做好全行的資金計劃工作，對數據的統計月分析就不容忽視。做好了這項工作，也就為其他的工作奠定了好的基礎。

統計分析是指運用統計方法及與分析對象有關的知識，從定量與定性的結合上進行的研究活動。就政府統計工作過程而言，它是繼統計設計、統計調查、統計整理之後的一項十分重要的工作，是在前幾個階段工作的基礎上通過分析從而達到對研究對象更為深刻的認識。而從社會上廣泛開展的統計分析活動來看，它又是在一定的選題下，集分析方案的設計、資料的蒐集和整理而展開的研究活動。系統、完善的資料是統計分析的必要條件。

運用統計方法、定量與定性的結合是統計分析的重要特徵。隨著統計方法的普及，不僅統計工作者可以搞統計分析，各行各業的工作者都可以運用統計方法進行統計分析。統計分析與經濟分析、會計分析、企業經營狀況分析以及其他各種分析研究活動有著密切的聯繫，它們之間往往存在著一種相互包含的關係。經濟分析、會計分析等反映的是分析對象所屬的領域，但只要運用了統計方法，就也可以稱其為統計分析。

從一定意義上講，提供高水平的統計分析報告是統計數據經過深加工的最終產品，是統計信息、諮詢、監督整體功能有機結合的充分展現。

統計分析報告是對研究過程進行表述的文章，是統計分析結果的最終形式。與一般文章相比，它具有以下一些特點：

以統計數字為語言。統計分析報告以統計數據為主要語言，並輔之以統計表和統計圖來具體而明確地進行表述。並且，統計分析報告所使用的統計數據不是個別的、簡單的、雜亂無章的，而是相互聯繫的，具有邏輯關係的統計數據。

具有簡明的表達方式和結構。統計分析報告屬於說明文，在表述時不使用誇張、虛構、想象等文學表達方式,也不使用華麗的語言和過多的描寫去著意渲染。它要求用盡可能少的文字，做到言簡意賅、精煉準確，資料與基本觀點一致，論點和論據的一致。

統計分析報告具有相對確定的結構。其突出特點是層次分明，脈絡清晰。一般是先針對問題亮出觀點，然後擺數據和事實進行論證，在進行科學分析的基礎上最後提出對策和建議。

對研究過程的高度概括。統計分析報告是研究過程的敘述，但又不是對研究過程的全盤照搬，而是擇其主要論點和論據對研究過程的高度概括。它省略了研究過程中運用多項指標、多種統計方法進行試算的過程，而且也不需要對方法的基本原理、特點、推導過程和運算步驟進行過細的討論，而是通過論點和主要論據的聯繫直扣主題。統計數據報告既有的特點也是其他類型的分析報告所不具備的。其具有以下幾個特點。

準確性。實事求是地反映客觀實際，做到數字要準確，情況要真實，觀點要正確。要紮紮實實地把數字搞準，對大起大落的數字要查明原因，但統計分析不應是數字的簡單羅列，要正確地使用數據通過對數字的分析、判斷、提煉出觀點，揭示經濟現象的規律性。只有這樣統計分析報告才有了堅實的基礎和足夠的份量。

實用性。統計分析報告有著明顯的目的性、針對性，它是為一定對象服務的。它必須緊密結合當前經濟運行中的重點、熱點和難點問題進行分析，為各級領導宏觀調控和管理決策提供科學依據。統計分析報告的針對性和實用性越強，質量也越高。

邏輯性。統計分析是由數字形成概念，從概念形成判斷，由判斷進行推理，並由此得出結論。判斷是以準確的統計數字為依據，推理是以充分的依據為前提，正確的判斷和推理就是要有合乎事實的邏輯性，判斷推理的結果前後不能矛盾，不能脫節，要如實反映客觀事物的內在聯繫。因此，統計分析報告要主題突出、結構嚴謹、條理清晰。

時效性。這是保證統計信息價值的重要條件。提供不適時就是失效的信......

如何做好數據分析

搜狐博客 > 凌雲 > 日誌 2009-10-26 | 如何做好數據分析 數據分析對於零售企業，可以從以下幾個方面進行分析：

顧客分析：主要是指對顧客群體的購買行為的分析。如：客戶細分（普通客戶、會員客戶、VIP等），客戶忠誠度分析，客戶貢獻結構分析、客流分析等。

顧客採購相關性分析（即商品分組佈局分析，又叫購物籃子分析）

根據對同一個單據同時出現兩個商品的頻率進行分析，來分析顧客採購的相關性，從而根據這些相關程度合理安排商品擺放位置和採購、庫存計劃，提高產品銷量，合理利用庫存。如：顧客採購A商品的同時一般同時相應地要採購B商品，這樣我們就將A商品和B商品儘可能的擺放在一起，在安排A商品採購的同時我們同時做好B商品的採購計劃。

會員卡分析：會員卡分析主要是對會員卡消費情況進行分析，從而更好的為會員進行服務，提高會員的忠誠度，進而保持、提高會員的消費額。

供應商分析

主要分析的主題有供應商的組成結構、送貨情況、結款情況，以及所供商品情況，如銷售貢獻、利潤貢獻等。通過分析，我們可能會發現有些供應商所提供的商品銷售一直不錯，它在某個時間段裡的結款也非常穩定，而這個供應商的結算方式是代銷。比如：分析顯示出，這個供應商所供商品銷售風險較小，如果資金不緊張，可以考慮將他們改為購銷，從而降低成本。

庫存分析模型

庫存直接反映企業經營狀況和資金週轉效率，所以對庫存進行分析能夠有效控制庫存、降低經營風險、降低經營成本和提高經營效益。包括：庫存結構情況分析，庫存流動與庫存量比較分析，庫存與效益情況分析，合理庫存區間分析，當前庫存健康狀況，庫存損耗分析等。

數據挖掘專題－客戶關係管理

客戶聚類分析：根據客憨資料的集中程度由系統進行自動分群，分群后的每一組客戶均具備某些共同特徵可以據此擬定差異化營銷策略。

客戶行為分析：

客戶貢獻度分析

客戶忠誠度預測

購物行為分析

關聯規則分析

當然還有很多方面.

這樣的數據分析圖（報告）是怎麼做出來的

1、設計調查

2、得到數據

3、分析數據

4、得到結論

5、做出PPT報告

餅形圖製作參見百度經驗jingyan.baidu.com/...a.html

軟件的話 office中的套件excel和powerpoint 就可以實現 ，thank you！望你滿意。

如何在網上做數據收集和數據分析，並做出圖文並茂的數據分析圖？

提供一些技術建議：

數據採集，數據清洗，數據加工，數據建模，分析，得出結果。

數據採集需要將網站的招聘數據採集下來，可能需要大量的數據，並且是相當一段時間的數據，不能是一個短時間的數據；

數據清洗：將垃圾數據和不規範的數據進行處理，要分析，肯定會有很多分析的維度，分類什麼的，要統一；

數據加工：將不規範的數據進行二次處理，統一規則；

數據建模：可簡可繁，根據實際情況建模吧，首次做還是簡單點

分析得出結果：這就簡單了，根據已有數據輸出數據樣本；

數據採集：可用網絡礦工採集器，可實現採集和數據的初步加工

ETL工具可用 KETTLE ，開源的

數據庫，自己選擇吧，比較多

輸出數據：可以自己來做，也可以選擇第三方的，不過無論如何也許用點工具，簡單的話，用excel

如何做數據分析

可以先學習使用一些數據分析工具，簡單的數據分析可以使用Excel，複雜的可以使用SPSS、SAS、MATLAB、SQL server等分析工具。

做好數據分析的前提是要收集有效的原始數據，必要時可運用一些統計方法進行數據的有效性判定和剔除，然後利用數據分析工具尋找規律，比如利用excel中的篩選、排序、相關分析、透視表以及圖表等工具來進行數據的分類，數據的變化趨勢研究以及各組數據間的相關性分析等。