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求关于数据分析的思路以及想法（PPT）

数据分析的核心就是3个W，也就是what（什么问题发生了）why（为什么问题会发生） how（如何决策解决这个问题）三个部分。

做好数据分析最重要的是界定数据分析的问题和目标，通过可视化的图标和数字将企业目前经营状况用数据呈现出来，那么这个地方肯定是需要涉及到一些衡量指标的，在选择这些指标的时候，传统企业和互联网企业是有很大区别的，传统企业的数据来源主要是线下门店的顾客消费数据，互联网企业的数据来源主要是用户行为数据，但无论是哪种数据，最重要的是找到其北极星指标（即关键指标）。

举个简单的例子，如果是腾讯视频这样一个互联网企业，它的北极星指标我认为是总续费率，那如果是传统的消费行业，依赖门店销售业绩这样的企业，北极星指标可能是总销售额，然后将这些指标用excell表做好把数字填进去，通过这些数据得出基本的商业结论，就好像中学语文的看图写结论一样，依据依据情况进行分析得出结论（这时候需要做一个PPT分析报告给领导看）。

比如当期的营业额环比是增加了还是下降了，变化了多少，客单价与上个月，去年，上个季度又分别有什么变化，这里面涉及到长中短三个不同周期的决策，当然还要分析出现这种变化产生的原因。

比如考虑企业自身的变量和宏观条件的变量，企业自身的经营策略是否发生了变化，新品上市的销量是否影响到了总销售额，宏观条件的变量比如市场趋势的改变，国家政策的改变，这些都是要考虑到的，最后根据疑问再提出相应的解决方案。

这时候可以发挥头脑风暴一下，比如说客单价低，我们应该用什么手段来提高客单价呢？也就是怎么做的问题，甚至可以去研究周期变化对数据的影响因素，假如腾讯视频四季度的续费率高于二季度，有没有可能是因为冬天太冷不想出去电影院看电影，所以在家看腾讯视频呢？分析数据背后的原因才是重点，在怎么做的问题上我觉得每个人都可以保持自己的意见，然后投票选出2-3个作为planA和PlanB的方案，有条件的话可以做A/B测试，看看哪个效果更好。

大概思路就是酱紫。

一份完整的数据分析报告

一份完整的数据分析报告

一份完整的数据分析报告。现代社会属于大数据时代，而数据分析报告是非常重要的，一份完整的数据分析报告并不好写。接下来就由我带大家详细的了解下一份完整的数据分析报告的相关内容。

一份完整的数据分析报告1

报告是项目的结果展示，是数据分析结果的有效承载形式。一份思路清晰，言简意赅地数据分析报告能直戳问题痛点，提高沟通效率，获得领导赏识。

对于数据分析报告，首先要有一个概念性的认识，按照报告陈述的思路，可分为四类：

这四类报告由浅入深，分析难度递增，对企业决策的支持程度也递增，尤其是当企业面临某个决策难题时，分析工作要做得足够系统和深刻。

这四类报告我们可以做个比喻。

描述类报告类似记叙文，像个扫描仪一样描绘市场轮廓，不求最深但求最全。

因果类报告类似议论文，像打水井，集中一点，一直探到底。

预测类报告类似科幻小说，像个预言家，根据市场的过去推断市场的未来。

咨询类报告类似推理小说，像小马过河，投石问路，根据分析结论指导企业一路前行。

报告结构

撰写报告前先理清楚三个问题：

写什么内容？用什么结构？如何论述？

写什么内容由决策难题决定，是投资？战略？营销还是其他，相应的报告也就有了相应的内容。

好的报告要求重点突出、主次分明、层次清晰。报告要依附内容的分析以及领导或其他人的阅读习惯，但最重要的是遵循一定的结构化思维。

报告的常见构成

举个例子，比如我用PPT展示一个网民调查的报告

1、标题页： 标题页用于写报告题目，为了方便归档，日夜也应当注明，还有报告撰写者和其单位所在部门。

2、目录页： 目录页将报告的各模块呈现给读者，方便阅读和了解报告结构。

3、分析背景和项目说明： 用于阐述项目需求、分析目的、市场情况、以让读者了解项目的前因后果。项目说明用于注明假设、数据来源等。

4、分析思路页： 这是整个报告的灵魂，便于理解报告的逻辑思路。

5、结论建议页： 结论建议页放在主题前，主要是为了给高层看时，结论建议可大幅度节省时间，简明扼要。

6、分析主体页面： 这里就要搬上你的各种数据表，数据分析图。与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的领导及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们最关心的。所以你的数据展示一定要体现你的分析思路。

我曾经就被怼过一次，原因是数据分析结果展示于思路脱节，导致领导一直个为什么，那个怎么来，这个数据缺乏依据等等。因为当初的分析报告只是在展示数据，分析不透彻，表之间切换太过生硬，至今记忆犹新。后来，在做数据分析时，我制作一个表，或者一个图，每个表或者图都对不同维度做了深入的数据分析表，领导一问为什么，我就点击进去展示给他看明细，这用的就是FineBI的联动钻取和螺旋式分析功能，在展示时也能实时分析(以往的文章有提过)。

7、附录页：附录页目的是透明分析过程，常防止受访者的基本资料。

报告的论述

一份好的报告，光有好的结构还不够，还要有好的论述，关于论述，有几个注意事项。

1、数据可靠，界定严谨

报告的数据来源一定要可靠。写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、搭建体系平台、导出处理数据，最后才是写报告，为了结论准确有效，你要保证数据的可靠性，否则一切都可能会变成误导决策的努力。

界定是指报告中要对数据的来源、计算、概念做说明。不同的界定，有不同的结论。比如什么是高端微波炉，不同的界定，得到的数据肯定是不同的。

2、概念一致，标准统一

一些名词的解释和定义，前后要一致，不要让人不知所云。

3、直观呈报，通俗易懂

我们写得报告还是金亮图标话，用生动的图表代替数字和文字的大量对切往往更形象直观地理解你的.分析和结论。

一份完整的数据分析报告2

1、你要一个故事

我自己有个想法，就是产品经理应该多学习相关领域的知识，比如学一些基础的设计规范、交互原则、营销知识，心理学知识，算法知识等等。除了一些明显的对工作的帮助，也能帮助自己扩展思路。其实做好报告，就应向咨询机构或者投资机构学习。

一个报告核心不是包含很多内容，让听众或者读者去花时间理解，核心是讲好一个简单的故事。咨询和投资机构做BP之前，会先花时间理清楚storyline。其实各种报告都应该这样，先理清楚你要讲的故事。

2、一个数据分析报告的框架

这里列出一个我个人比较喜欢的报告框架，可能针对不同的报告场景需要有所调整（比如删除部分步骤，或者增加部分细节）：

项目背景：简述项目相关背景，为什么做，目的是什么

项目进度：综述项目的整体进程，以及目前的情况

名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义

数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题

数据概览：重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释

数据拆分：根据需要拆分不同的维度，作为细节补充

结论汇总：汇总之前数据分析的主要结论，作为概览

后续改进：分析目前存在的问题，并给出解决改进防范

致谢

附件：详细数据

项目背景 项目进度

项目背景，需要简述项目相关背景，为什么做，目的是什么。项目进度，需要综述项目的整体进程，以及目前的情况。这两点其实没什么可说的，如果对象是项目成员，可以写简单一些，如果对象是对项目不了解的人，则需要多写 一些，但还是要尽量用最简单的话，跟别人讲明白。

名词解释 数据获取方法

名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义。这点是很多人忽略的，其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言，点击率可以是点击次数/浏览次数，也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重，也可能按天去重。如果没有清晰的解释，不同人理解不同，对整个数据的可读性就大打折扣。

数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾，要经过数据清洗剔除噪声，也需要部分假设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可，让对方对于置信度有一个估计。

数据概览 数据拆分

数据概览，需要有重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释。

数据拆分，需要根据需要拆分不同的维度，作为细节补充。

这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势，则使用图，如果需要对方知道具体数据，则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。需要注意的点是：核心指标要少而关键，拆分指标要有意义且详细。同时如果是PPT的话，每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。

结论汇总 后续改进

结论汇总，基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总，形成完整的结论。

后续改进，需要在数据分析的结论和问题的基础上，对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。

致谢 附件

致谢是对项目组合相关协助部门的致谢，基本上对于项目组和相关协助部门而言，也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中，也会更加融洽。

附件是需要附赠更多没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。对于PPT而言，这部分也可以放在PPT致谢之后，与会同事有疑问，可以随时翻到最后解释。

3、总结

一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。这是说数据。

而数据报告的意义也是类似，项目完成之后需要完整汇报，这样无论是对上汇报还是对团队而言，都是有重要意义。

突然想到一个事情。去年的时候做了一个内部数据平台，到了取名字的时候，我用了dice。为什么叫dice呢？

这得从物理说起（开启神棍模式）。物理学不断前行，之前人们认为物理学是决定论的，只要知道系统的初始值和足够细节，就能知道之后系统的演化路径。后来发现不是这样的，对于一个基本粒子而言，观测之前，粒子状态和位置是不可预测的。爱因斯坦说“上帝不会掷骰子”，然后后续的研究，更多的是支持上帝是掷骰子的。这也是dice的来源。

即使是上帝视角，也不可能知道提前知道数据的结果。那么作为产品经理而言，尊重数据结果，并分析形成结论，远比相信一些所谓的方法论的条条框框好得多。

一份完美的数据分析报告让你高人一筹

企业需要发展就需要得到更多信息，这些信息需要有专业能力的人才提供给企业，而这就是数据分析师，数据分析师要通过专业的手段获取信息，对信息做整合，分析信息，最终形成数据分析统计报告。

在数据分析师的全部工作流程中，数据分析统计报告作为工作的成果是对企业、以及项目的最终发展方向及目标的决策起到至关重要的依据。

在编写一份完整的数据分析报告前，这些数据报告给谁看，首先你要知道你的这份报告要突出那些点，在做一个数据分析之前领导所关心的哪些点，围绕着这些中心点，简单明了的进行编写数据报告。

数据报告不需要大批量的文字阐述，本身数据分析是围绕数据为核开展相应的工作，数据报告要突出的也是最终的统计结果，以数字的方式进行简单明了的阐述对比，报告中加入一些画像模型，柱线图、饼状图来表示占有份额等等最为突出，让阅览者可以很好的理解，很容易在你的这份报告中找到自己企业在市场的份额，这是作为一个优秀的数据分析师的基本功。

先展示自己在行业内的情况后还要分析当前整个市场的数据变化走势，通过对自身行业市场的大数据统计，找到市场发展新的切入点、客户们所关心的新问题、潜在客户的特征最终形成走势图为企业提供发展方向。

哪些点是我们不足的地方，哪些是我们需要开展的新业务等等，这些都会从行业数据大趋势发展中体现出来，从而为企业未来的发展决策提供参考依据，为企业领导提供新的信息点，帮助企业思考、创新、完善做出一份满意的答卷。

PPT的数据图表如何使用才好看？

我曾经修改过一套APP产品介绍的PPT，其中有大量的图表，下面我就用3张案例来谈谈PPT的数据图表如何使用才好看。

1、首先来看第一张原稿。

问题分析：

这张PPT算比较复杂，由图表、文字、引文3部分构成。图表的黑底色过于突兀，和纯白背景不搭。文字排版随意，内容摆放比较混乱。

修改思路：

对于需要强调的部分，可以添加ICON。内容较多的页面，为啥挤在一页呢，不妨拆成2页或多页。所以，我改成了下面2页。

2、接下来来看第二张。

问题分析：

这张PPT的问题非常典型，文字排版过于分散，左左右右到处都有，不符合阅读习惯，很多新手都会犯这样的错误。其次，图片、图表都是大花猫，配图太过时了，一股浓浓的乡土气息。

修改思路：

想着重聊一下这页PPT中的饼图，仔细分析，两张饼图每部分内容都是一一对应的，但是所占比重不同，如何才能更直观地展现这种对比关系呢？也许可以借鉴一下气泡图。下面是我的修改。

3、最后来看第三张。

问题分析：

必须先吐槽一下这张PPT红配绿的图片，完全是上个世纪的画风，简直无法直视。况且，这张图搁上来也没有太大意义，又拉低了幻灯片的整体颜值，倒不如干脆不放。

修改思路：

为了使幻灯片颜色统一，我将蓝色定为主色调，红、黄为辅。图表的小细节上，使用了渐变效果，为图表增加一分动感。最终改成了这样。

小结一下：

我对这3张PPT的图表进行了重新设计，使数据更加清晰、直观地展现。另外，配色进行了整体的统一，采用了比较清新明快的颜色，用以展现APP这一较为时尚的主题。希望这3张图表案例能对你有所启发

怎样用PPT 做数据分析

【工具准备】

1.PPT2007（原始载体）

2.EXCEL2007（制作图表）

3.Colorpix（配色）

4.系统自带画图工具（截图）

5.美图秀秀（图片美化）

【制图步骤】

1.??? 量体裁衣

通常数据信息图的宽度在400-1000像素之间（100像素约3.53厘米），高度则视具体内容而定，在不确定内容占多少屏的情况下最好长一些，这样后期制作完成后还可以通过截图的方式去除多余空白部分。具体大小设置如下图：

随后可通过更换幻灯片主题的方式将主基调背景颜色确定，这样数据信息图的背景布已基本确定。当然也可以使用一些国外的工具，来配置自己喜欢的背景图，譬如stripemania 、tartanmaker 、bgpatterns、stripegenerator这些网页背景制作工具。

2.??? 内容填充

这里将整个数据信息图拆分为3部分，信息图标题、主要内容展示和备注说明，其中备注说明部分也可以放在内容展示部分。至于主题和内容展示内容，则全凭个人需求而定，比如网络上流传的较多的《一张图读懂“xx”》系列图。

内容展示部分图表制作这里也不做详细介绍，要想EXCEL图表做的漂亮，样式新颖可参阅刘万翔老师的《EXCEL图表之道》一书，一些特定图表的制作大家也可以参见图表汇博客中的相关制图汇总，这里需要注意的是：

EXCEL制图时丰富颜色的选取，这里推荐colorpix小工具；

数据信息图尽量将图表做得美观形象，所以图表填充可用一些形象的图片代替；

将EXCEL图片复制到PPT中前，尽量先将图表转换为图片格式，避免在PPT中调整大小时图表失真。

3.??? 样式转换（将PPT转化成图片格式）

一个主题，一张图表，将PPT完成后，另存为图片格式即可。多于的边边角角部分则可通过Windows系统自带的附件绘图工具截图部分截除。

4.??? 加工美化

加工美化使用的工具主要是美图秀秀，这里使用的主要是其美化功能，对图片背景做微调处理。

【一个案例】

贴一个用PPT制作的数据信息图案例。

如何撰写一份优秀的数据分析报告?

1、分析框架=剥洋葱+拆分

作为一个分析师，报告是重要的输出，就好比我们是产品经理的话，那这份分析报告就是你的产品，所以无论是从广度和深度来讲，你都要体现出你的思维来，这样广深结合，才能赢得别人认可和信任。

2、每页核心指标展示的逻辑——公式思维

当我们做好数据分析后，如何在一页PPT展示自己的分析变的更加重要，许多分析师在这块不知所措，有时候是用户趋势图，有时候又是行业规模图，其实背后的分析逻辑可能很清晰，但你所展示的方式和布局老让别人觉得还是思路混乱。

一页PPT要描述一个核心，而这个核心验证的数据分析过程，最好的方式就是公式思维，这样你呈现出来的指标才能和此页的主题相呼相应，即使有人现场挑战你，你也会对答如流。

3、指标对比的合理性——业务思维

常看到一些报告，无论什么产品、什么业务，都是几大指标，注册用户数、活跃用户数、首次购、重复购，复购率、客单价等等，可笑的不是指标本身，而是拿业务不同的2个指标来对比，说自己多优秀!

关于如何撰写一份优秀的数据分析报告的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。