如何写数据分析报告(数据分析报告怎样写)数据分析师怎么写报告
分析工具无非就是那些 ， 就像菜刀一样 。 有的人切菜有困难 ， 有的人刻花却得心应手 。 这是一个需要时间积累的过程 ， 不是一朝一夕的 。 当然 ， 分析的目的是为了解决问题 。
无论是管理者还是员工 ， 解决问题都需要以“分析报告”的形式呈现 。 把过程展示出来 ， 最后把结果呈现给大家 。 只有大家都认同的理由才会顺利实施 。
1.定量规格
数据分析报告当然要“用数据说话” ， 使用的数据单位和术语必须统一一致 。
应明确说明所用指标的数据来源 。 如果从数据管理系统中收集 ， 应说明系统名称 。
对于现场测量 ， 应说明取样方法、取样数量和测量时间段 。
2.突出重点
在结构上 ， 数据分析报告应根据项目目标 ， 重点对已确定的优化项目进行详细分析和展示 ， 并对优化项目可能造成的边际影响进行辅助说明 ， 条理清晰 ， 重点突出 。
实际上 ， 在分析和描述同类问题时 ， 我们也应该根据问题的重要性进行排序 ， 重要性第一 ， 第二重要 。
在问题现状分析中 ， 重要的是以流程管理测得的实际——关注度作为实际流程运行数据的基础 ， 数据要真实、准确、完整 。
分析方法之前介绍的差不多了 ， 就几个 。 没看过的童鞋可以翻翻 。
建议要根据企业内外部环境的实际情况来写 ， 分清重点 ， 实事求是 ， 因为流程优化本身就是一个持续改进、不断追求卓越的过程 ， 不可能一蹴而就 。
4.关于创新
创新与分析报告有关 。 一是要及时引入一些新的分析方法和研究模型 ， 在保证数据真实性的基础上 ， 提高数据分析的多样性和质量 。 第二 ， 要倡导创新思维 ， 提出的优化建议要在考虑企业实际情况的基础上 ， 具有前瞻性、可操作性和可预见性 。
5.优化建议
针对分析中发现的问题 ， 先确定要解决的主要问题 ， 然后项目组要针对要解决的问题提出尽可能多的解决方案 ， 再通过因果矩阵、失效模式、后果分析等优先级排序工具 ， 选出一个能够达到预期目标的最优方案 。 同时 ， 如前所述 ， 优化方案应具有实用性、可操作性、前瞻性和可预见性 ， 各种措施可行并能具体实施 。

如何做数据分析
可以先学习使用一些数据分析工具 。 Excel可用于简单的数据分析 ， SPSS、SAS、MATLAB、SQL server等分析工具可用于复杂的数据分析 。
做好数据分析的前提是收集有效的原始数据 。 必要时可以使用一些统计方法来判断和排除数据的有效性 ， 然后使用数据分析工具来发现规律 ， 比如可以使用excel中的筛选、排序、相关性分析、透视表、图表等工具对数据进行分类 ， 研究数据的变化趋势 ， 分析各组数据之间的相关性 。 根据需求分析 ， 首先要明确目标 。
在这里 ， 我们对数据分析的框架进行细分：明确分析目标、数据收集、数据清洗、数据分析、数据报告、实施和反馈 。
1.首先 ， 数据分析的目的性极强 。
与数据挖掘的关联、分类、聚类不同 ， 数据分析更倾向于解决实际问题 。
我想解决什么问题？通过这个分析我能做出什么决定？比如是否在某高校举办活动 ， 是否在我们的补贴政策上加10块钱等等 。 数据分析的目的性很强 。
2.数据收集
数据分析和数据挖掘的第一个区别是数据源 。 用于分析的数据可能来自各种渠道、数据库、信息采集表、访谈等各种形式的数据 ， 只要与分析对象相关 ， 都可以采集 。 而数据挖掘倾向于读取数据库数据 。