撰写数据分析报告作为数据分析师日常工作的1/3,也是最重要、最能帮助大家展示分析结果的工作,写好一份数据分析报告非常重要。
在《数据分析报告的 3 个层级》这篇文章下面,有位读者留言:有完整的数据分析报告模板吗?
数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告,把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来,供决策者参考。 一份好的数据分析报告,首先要有好的分析框架,并且图文并茂,层次清晰,能够让阅读者一目了然;其次需要有明确的结论;最后需要有建议或解决方案。
在每次的数据分析工作中,将分析过程与结果写成一份通俗易懂的报告是工作的最后一步,并且对有的人来说,这也是最难的一步。一份技术报告的目的是传递信息。然而,技术信息是很难让人理解的,因为它不仅复杂,而且无法让人轻易的了解。将数学焦虑等融入到任何事情都可以被统计数据证实这一流行观念中,你就可以明白为什么做数据分析报告是一份挑战。
临近年底,做数据分析的同学们都在写各种报告。按理说,写数据分析报告是数据分析师最基本的技能,人人都该会。可怕就怕,自己辛辛苦苦写完的东西没!人!看!没人看还是好的,更怕的是
这里的技能包括编程语言、应用软件、常用工具包的api。有朋友会问:我是搞数据分析的,思路最重要,什么工具其实不重要,为什么面试非要问我这些工具熟练度?
导语|数据分析能力是各族同学都应具备的能力,无论是向老板汇报还是优化产品,好的数据分析无疑大大提高效率,本文将介绍数据分析的全流程,以及一份好的数据分析报告应该如何撰写。
12月,又到了一年一度的年终总结+述职报告环节。有很多同学表示:有没有模板可以抄抄,今天它来了。考虑到每位同学做述职的性情不太一样,有的想出人头地,有的只想交差了事,有的早就对公司不满恨不得马上离职。因此,我们今天会给几个个性化版本,大家参照自己的需求来写。
我们的工作当中,每天都要面对各种各样的数据分析报告,在众多的报告中,质量参差不齐,那么一份好的分析报告应该具体哪些方面的要素呢?我们在写的过程中要注重哪些呢?下面这些观点原文来源于豆瓣网,写的也是非常
到了部门之后,因为日常工作更偏数据分析,所以我当时也面临和大家同样的问题。疑惑、迷茫、有力使不出来的感觉。
今天分享给大家一篇木东居士的文章,他最近面试十多个数据分析师,在此和大家分享一下。
又到了一年一度的年终总结+述职报告环节。有很多同学表示:有没有模板可以抄抄,今天它来了。
今天分享一篇来自于李启方老师(公众号:数据分析不是个事儿)关于数据分析师求职面试经验帖,以下为分享原文:
每到月底季度底都是数据报告汇报的高峰期,各种部门数据的汇总报告、监控报告、经营报告。
又到了一年一度的年终总结+述职报告环节。有很多同学表示:有没有现成的模板可以抄抄,今天它真的来了。 考虑到每位同学做述职的性情不太一样,有的想出人头地,有的只想交差了事,有的早就对公司不满恨不得马上离职。因此,我们今天会给几个个性化版本,大家参照自己的需求来写。 01 版本一:负分滚粗型 使用场景:想被领导骂的时候。 范文: 我一年都好忙啊,都在写代码,写的啥我也不知道。 写作要点:很多做数据分析的同学,其实没有什么项目经验,也没有正儿八经建模,每天都在做人肉sql机,跑一堆数。这时候会觉得似乎天天在忙,却
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质:有扎实的 SQL 基础,熟练使用 Excel,有统计学基础,至少掌握一门数据挖掘语言(R、SAS、Python、SPSS),有良好的沟通和表达能力,做好不断学习的准备,有较强的数据敏感度和逻辑思维能力,深入了解业务,有管理者思维,能站在管理者的角度考虑问题。
报告也需要多种情况。按照应用场合可以划分多种类型:有的需要向上邮件汇报,有的需要给项目组里一个交代,有的是需要直接进行展示汇报等。按照项目类型也可以划分多种类型:新项目上线效果评估,AB test结果,日常数据汇总,活动数据分析等。
写报告最烦的就是不停地改改改。如何能够少改一些呢?这个锅,恐怕要让缺少一个好的研究设计来背。
有同学问:陈老师,数据分析报告中的“建议”部分该怎么写?今天早上医生查房的时候,刚好说了一段话能简明的解释这个问题,于是就抽10分钟快速手打记录下来,大家先看。
现在网上关于【xxx会被chatGPT替代吗】的讨论很是热闹,作为一名数据分析师自然也是要来试他一试的,万一要失业了不得赶紧准备准备,提前转行是吧(jokeing)?
最近在部门室内的交流会上,分享了一些撰写数据分析文章的心得,索性今天把这些心得体会以文字的形式记录下来,一方面当成是对数据分析工作的分享,另一方面作为个人成长记录,可能未来回头再看此文会觉得幼稚、粗浅。
抛开一些公司岗位设置奇怪的因素不谈,其实从一般意义的岗位职责或者技能要求的层面上来看,数据分析师和财务分析师的界限还是挺明显的:
我今天分享的主题是一个数据分析师如何被滋养,思考我们如何从外界获得成长的资源,以及如何去培养自身成长的能力。 就我的经验而言,数据分析师还是分为四个阶段:助理数据分析师、初级数据分析师、中级数据分析师
元旦前,听闻我一朋友跳槽失败,近日喝酒顺便交流下,又提及旧闻,我答:HR拒绝你,一点没毛病。
想做好一份项目总结,总结人员必须具备一定的结构化思维,对问题、数据进行结构分析,且能够通过结构化思维表达出来。结构化思维具备以下四个特点:
导读:对Linkedin商业数据分析部门而言,大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作,而是一门化繁为简、高效实用的艺术。 在大数据时代,商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前,很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法,即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告,但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司,在进行数据分析时却反其道而行之,采用了“报表放在分析之上”的方法,化繁为简,以最快的速度在大数据金矿中发掘出最
很多同学喜欢问:有没有数据分析报告模板可以抄。其实如果掌握了写报告的方法,根本不需要模板抄。而所谓的模板,为了图高大全,往往章节很多很多很多。真实工作中真这么汇报估计既把自己累死,又把听报告的急死。今天我们就还原到工作场景中,看看数据分析报告该怎么写。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 导读:对Linkedin商业数据分析部门而言,大数据分析不是什么高高在上、复杂枯燥的工作,而是一门化繁为简、高效实用的艺术。 在大数据时代,商业数据分析部门对一个公司的重要意义不言而喻。目前,很多公司的数据分析部门采用的都是“分析放在报表之上”的分析方法,即每天产出非常繁琐、复杂、海量、事无巨细的分析报告,但这些分析报告的可理解性和可执行性并不强。而Linkedin作为一个典型的数据驱动的公司,在进行数据分析时却反其道而行之,采用了“报表放在分析之上”的方法,化繁为简,
先说说写一份好的数据分析报告的重要性,很简单,因为分析报告的输出是你整个分析过程的成果,是评定一个产品、一个运营事件的定性结论,很可能是产品决策的参考依据,既然这么重要那当然要写好它了。
1、如何做好数据分析? 分析师成长是通过“干”、"思"、“熬”出来的。干:多做。哪些是临时需求。你要做各种各样的分析;思:你在边干的过程中,要边思考,边总结,只有这种你才能沉淀。熬:通过时间的积累,你
不知道是不是因为营销号们最近洗脑的缘故,感觉周围所有人都在学Python的路上。这么说可能有点夸张,如果学Python只是为了做日常的数据分析的话,不如先回去把Excel玩熟练了再说。
最近Python星球里的一位朋友私信我,想学习一下Python自动化生成数据分析报告。
呆鸟云: """ Python 的数据分析能力已经被大家充分认可了。处理数据的 Pandas,绘制可视图的 Matplotlib,生成交互图的 Bokeh,实现机器学习的 Scikit-learn 等等,Python 数据分析师早就能把这些工具用得出神入化了。但今天呆鸟要和大家聊一聊 Python 数据分析报告的痛点。 """
数据分析和数据挖掘是数据从业者非常关注的两个岗位。这两个岗位到底有哪些区别?常听人说数据分析偏业务、偏前台,而数据挖掘偏技术,偏后台。所以要早点选定一个方向进行深耕才行?
今天继续分享如何写数据分析报告。之前2期举的例子都是监控数据,监控数据是连续观测,会很明显的看到曲线变动。于是很多同学便问:“静态数据的报告该咋写”。尤其以用户画像报告为甚。很多时候业务提了需求:看看我们的用户画像。结果写出来报告被批:我都知道了,你写这有啥意义。到底咋弄?今天系统分享一下。
给CDA的小伙伴们打个招呼,介绍下您和您刚刚出版的新书,是什么原因激发了您写这本书的?
导读:“我有一次去重庆,真的遛死我了。当时我在山脚下叫车,接单的车实线距离显示只有一点几千米,预估时长只有2分钟,但实际十五六分钟才到达了我的位置,我非常抓狂。”
数据分析报告要有一个清晰的架构,层次分明能降低阅读成本,有助于信息的传达。虽然不同类型的分析报告有其适用的呈现方式,但总的来说作为议论文的一种,大部分的分析报告还是适用总-分-(总) 的结构。
原创不易,没空时也只能转发些圈子内比较不错的好友的文章,希望大家仍然可以喜欢,持续关注。
先说说写一份好的数据分析报告的重要性,很简单,因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果,是评定一个产品、一个运营事件的定性结论,很可能是产品决策的参考依据,既然这么重要那当然要写好它了。
TA说:之前我在回答里写过,数据分析师和圣骑士职业很相似,都需要“门门通”。最近,我尝试对数据分析师的能力和工具体系进行梳理,以下内容为一家之言,仅供参考。
在数据分析中,无论数据收集过程有多么科学、数据处理多么先进、分析方法多么高深,如果不能将它们有效地组织和展示出来,并与决策者进行沟通与交流,就无法体现数据和分析的价值。
导读:在数据分析中,无论数据收集过程有多么科学、数据处理多么先进、分析方法多么高深,如果不能将它们有效地组织和展示出来,并与决策者进行沟通与交流,就无法体现数据和分析的价值。
经常有网友会对数据分析方面有一些困惑,并且咨询我该怎么办?并且经常是同样的问题,所以觉得有必要对一些经典共性的问题进行整理,与大家分享,这里并非标准答案,仅作参考! 欢迎提出自己对数据方面的疑问,将在此篇将持续更新,敬请关注。 -------------------我不是完美的分割线----------------- Q1:大数据是什么? ---- 答:从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后,获得你需要的资讯。大数据的特征归纳为4个“V”(量Volume,多样Variety,价值Valu
文章来自天善智能大数据社区 www.hellobi.com 博客专栏 陈丹奕 欢迎更多在大数据、数据分析、数据挖掘和商业智能 BI 领域的一线技术爱好者、咨询顾问、CTO等加入 www.hellobi
数据分析师在求职面试前整理出一份精美的简历是成功的第一步,前面介绍了如何选择正确的简历模板,没有实习、工作经历如何补充项目经历,这个章节主要会介绍数据分析师制作简历时需要掌握的四个小技巧。
首先,面试的开头就是自我介绍。通常面试官也会根据你的自我介绍来展开问后面的问题。比如你在自我介绍种说了一个项目,那面试官就问这个项目的细节,比如你用了什么技术,如何实现某个功能的等等。通过项目的细节来考察你某个方面的能力,因此,自我介绍非常重要。
答:半年汇报不同于年终总结。半年汇报是半途的过程性汇报,事情只办了一半。所以应该包含三个部分:
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