① 怎麼寫好一份數據分析報告
我們了解什麼叫大數據分析么
麥肯錫給大數據定義：「一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。「
基於我對以上定義的理解，我總結的大數據分析就是，將獲取的數據，打通，整合，找尋規律，立即得出決策信息。
數據獲取
我總結的數據源可分類三類：
(1)一方數據：用戶事實數據
例如用戶在某金融機構購買的理財產品，時間，哪個出單口，姓名，電話等，或者運營數據，例如某互聯金融app，用戶操作行為數據
(2)二方數據：其實這部分叫做廣告投放數據
例如，廣告展示量，活動頁點擊量，廣告來源等。也有公司將這部分數據作為第三方數據，因為有些廣告監測公司會利用此數據和人群數據整合構建自己dmp這樣的公司一般宣稱為第三方公司，三方數據
(3)三方數據：行業數據，也叫公開數據
例如行協的數據，或者互聯網行為數據，例如某互聯網公司用戶在此網站的行為數據，或者嵌入sdk的app後我們能採集到的安裝活躍列表，以及可採集到線下數據。
打通：其實就是利用關鍵點的採集整合一二三方數據。例如我們可以通過手機號將一方和三方數據整合，或者利用cookie，或者imei號等將二方、三方數據整合。但是由於現在監管制度對手機號敏感數據的控制，以及互聯網和移動端數據的跨平台打通技術難點，我們現實的匹配率很低，例如一方和三方的數據匹配達到20%其實就算比較不錯的情況，當然運營商數據除外。
找尋規律：目標就是數據清理，從非結構化數據變成結構化數據，以便統計，數據探索，找尋規律，形成數據分析報告觀點。本文將會在第三部分闡述。
立即決策：將數據分析報告中的觀點系統化或產品化，目前而言，大部分公司還是會依靠人工決策。
為什麼需要大數據分析 看上去大數據分析似乎按照這些步驟來，但是從第一步的數據源來說，其實已經反應了大數據的特點，就是雜亂無章，那麼怎麼從這些數據找尋規律，分析的內容和目標是否對應上，似乎就是我們需要大數據分析的理由
現在，大數據的分析通常採用的數據報表來反映企業運營狀況，同時，對於熱點，人群分析，我們看到的統計值，目標核心都是用數據分析報告提煉的觀點來指導運營，那麼問題來了，怎麼用數據分析來指導數據決策呢
數據分析的報告思路(本文從移動端的角度進行切入)
基於我對數據分析的理解，我將數據報告會分成三大類：市場分析、運營分析、用戶行為分析。
市場分析
由於市場分析一般而言是定性、定量分析，最近熱播劇《我的前半生》賀函和唐晶的職業就是來去咨詢公司的一般會以訪談、問卷調查來一份市場分析報告去告訴客戶他們的市場佔有量，消費者觀點等。
這里，我們以移動互聯網數據的市場分析為例，通常來說，數據源是公開數據，或者在第三方數據。正如我們所講，將sdk嵌入開發者應用，就可以收集到安裝以及使用列表，那麼開發者使用的sdk越多，我們能收集的數據源也越多，這樣就可以形成安裝app排名，使用app排名，這裡面所說的覆蓋率、活躍率也是這個意思，例如：即此款應用安裝量、使用量在整體金融類的安裝量、使用量佔比。
那麼，這些市場分析的作用呢，一般而言，是對公司市場營銷的總結，比如某金融公司kpi是為了獲客，他們做了一系列營銷，下個月排名我們可以查詢到此款應用的安裝量，是否較上個月上升呢 那麼我們的競品表現呢，他們是不是也做了一些列的營銷活動排名上升下降 我們都可以通過市場分析，競品分析來觀測，但是這部分的觀點由於是市場數據，我們只能通過大量的搜尋官網活動，或者互聯網廣告推測營銷來推測是否競爭對手排名上升和這些營銷活動有關。
同時，根據市場的走勢圖，我們能發現潛在的競爭對手，例如：我們能看出下圖中的工商銀行由於手機屬於高覆蓋高活躍組，即安裝xxapp活躍人群也是最高的，因此，無疑xx銀行是所有銀行組潛在競爭對手。需要更加註意他們的市場策略
運營分析
移動互聯網提出的方法論：3A3R，筆者之前在做咨詢的時候，此方法論也可以將網站分析套用，總結來說3A3R就是：
感知 → 獲取 → 活躍 → 獲取 → 營收 → 傳播 → 感知
這里需要註明下，運營分析只是一個公司的baseline，讓產品經理，運營人員，市場人員根據自己本公司的數據參考做出合理的決定，同時，運營的數據只是參考或者叫警示，若要具體，需要特定細節的分析，例如是否app改版，怎麼改 需要增加哪家渠道合作。
② 數據分析項目報告怎麼寫
進度性：由於日常數據通報主要反映計劃的執行情況，因此必須把計劃執行的進度與時間的進展結合起來分析，觀察比較兩者是否一致，從而判斷計劃完成的好壞。為此，需要進行一些必要的計算，通過一些絕對數和相對數據指標來突出進度。
規范性：日常數據通報基本上成了數據分析部門的例行報告，定時向決策者提供。所以這種分析報告就形成了比較規范的結構形式。一般包括以下幾個基本部分：反映計劃執行的基本情況、分析完成或未完成的原因、總結計劃執行中的成績和經驗，找出存在的問題、提出措施和建議。這種分析報告的標題也比較規范，一般變化不大，有時為了保持連續性，標題只變動一下時間，如《XX月XX日業務發展通報》。
時效性：由日常數據通報和性質和任務決定，它是時效性最強的一種分析報告。只有及時提供業務發展過程中的各種信息，才能幫助決策者掌握企業經驗的主動權，否則將會喪失良機，貽誤工作。對大多數公司而言，這些報告主要通過微軟Office中的Word、Excel和PowerPoint系列軟體來表現。
③ 如何做一個好的數據分析報告
了解整理數據來源或者採集數據；
理解數據、處理數據；用工具Excel、資料庫等對數據進行處理。
掌握數據整理、可視化和報表製作：數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，Excel在協同工作上並不是一個好工具，報表FineReport比較推薦。項目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一類BI工具，有沒有好好培訓學習，這些便捷的工具都能淡化數據分析時一些重復性操作，把精力更多留於分析。
④ 如何做數據分析報告
做好一份優質的數據分析報告需要確定報告框架、數據源的獲取、數據處理、數據分析、可視化展示這幾點就足夠了。
①確定報告框架
先確定分析報告的主體架構，只有清晰的架構，才能規劃好整個報告的主題，結構才能讓閱讀者一目瞭然。同時要找准論點、論據，這樣能夠體現出強大的邏輯性。
②數據源的獲取
數據源是數據分析的基礎，很多分析報告在進行數據的挖掘收集時，缺乏科學依據性，邏輯性差，保證正確全面的數據源很重要。
③數據處理
數據處理的目的：從大量的、雜亂無章的數據中抽取出對解決問題有價值、有意義的數據。將多餘重復的數據篩選清除，將缺失數據補充完整，將錯誤數據糾正或刪除。
④數據分析
結論明確精簡：結論要根據數據說話，力求結論做到嚴謹、專業。每個分析都有結論，而且結論—定要明確，分析結論不要太多要精，—個分析對應—個最重要的結論就好了，分析就是發現問題，只要發現重大的問題就達到目的了。
嚴謹的推導過程：分析結論—定要基於嚴謹的數據分析推理過程，不能有猜測性的結論，這是因為主觀的東西會沒有說服力。
有實際應用性：數據分析報告要客觀公正，發現問題並提出解決方案。既然在了解產品並在了解的基礎上做了深入的分析，才可能比別人都更清楚地發現了問題以及問題產生的原因，那麼在這個基礎之上根據自己的知識，做出的建議和結論，就能夠讓整個過程都十分的有意義。
⑤可視化展示
分析數據的時候盡量要用數據說話，選用生動的圖表等來展示報告的分析結果，才能夠更加直觀的展示結論。從而能得到一個更有說服力的結論。
⑤ 數據分析報告該如何做
數據分析報告質量部可以出，技術部（RD開發部）也可以出，但主導是技術部。 你這個有些籠統，要具體問題具體分析。
⑥ 如何寫好數據分析報告
1、進度性：由於日常數據通報主要反映計劃的執行情況，因此必須把計劃執行的進度與時間的進展結合起來分析，觀察比較兩者是否一致，從而判斷計劃完成的好壞。為此，需要進行一些必要的計算，通過一些絕對數和相對數據指標來突出進度。
2、規范性：日常數據通報基本上成了數據分析部門的例行報告，定時向決策者提供。所以這種分析報告就形成了比較規范的結構形式。一般包括以下幾個基本部分：反映計劃執行的基本情況、分析完成或未完成的原因、總結計劃執行中的成績和經驗，找出存在的問題、提出措施和建議。這種分析報告的標題也比較規范，一般變化不大，有時為了保持連續性，標題只變動一下時間，如《XX月XX日業務發展通報》
3、時效性：由日常數據通報和性質和任務決定，它是時效性最強的一種分析報告。只有及時提供業務發展過程中的各種信息，才能幫助決策者掌握企業經驗的主動權，否則將會喪失良機，貽誤工作。對大多數公司而言，這些報告主要通過微軟Office中的Word、Excel和PowerPoint系列軟體來表現。
⑦ 如何寫好一份數據分析報告
一份好的數據分析報告很重要，因為分析報告的輸出是是你整個分析過程的成果，是評定一個產品、一個運營事件的定性結論，很可能是產品決策的參考依據，好的分析報告應該有以下一些要點：
1) 要有一個好的框架，層次明了，讓讀者一目瞭然。
2) 每個分析都有結論，而且結論一定要明確。
3) 分析結論一定要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程，不要有猜測性的結論。
4) 數據分析報告盡量圖表化。
5) 好的分析報告一定要有解決方案和建議方案。
⑧ 數據分析報告怎麼用
數據分析報告怎麼用
本文是作者基於自身多年數據分析的經驗，總結的一體化數據分析框架，簡單地介紹下數據分析能分析能落地的幾點。enjoy~
大數據，這個被炒爛了的概念，現如今已被人工智慧替代。我們先不討論人工智慧，就大數據而言，我們都是在強調他的技術，例如網路熱詞：hadoop+spark，data mining。而我們在用大數據時候，經常用它的來神話它的影響。例如，廣告投放精準化，社會安全管理有序，醫葯行業智能化等。
當然這些是我們的暢想，同時確實也離不開數據分析影響，但是我們有沒有停下腳步去想一想，到底大數據怎麼去落地呢，怎麼去分析?怎麼利用數據來去使企業做出決策，例如：廣告投放精準化?
我們了解什麼叫大數據分析么?
麥肯錫給大數據定義：
「一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。「
基於我對以上定義的理解，我總結的大數據分析就是，將獲取的數據，打通，整合，找尋規律，立即得出決策信息。
數據獲取
我總結的數據源可分類三類：
(1)一方數據：用戶事實數據
例如用戶在某金融機構購買的理財產品，時間，哪個出單口，姓名，電話等，或者運營數據，例如某互聯金融app，用戶操作行為數據
(2)二方數據：其實這部分叫做廣告投放數據
例如，廣告展示量，活動頁點擊量，廣告來源等。也有公司將這部分數據作為第三方數據，因為有些廣告監測公司會利用此數據和人群數據整合構建自己dmp這樣的公司一般宣稱為第三方公司，三方數據
(3)三方數據：行業數據，也叫公開數據
例如行協的數據，或者互聯網行為數據，例如某互聯網公司用戶在此網站的行為數據，或者嵌入sdk的app後我們能採集到的安裝活躍列表，以及可採集到線下數據。
打通：其實就是利用關鍵點的採集整合一二三方數據。例如我們可以通過手機號將一方和三方數據整合，或者利用cookie，或者imei號等將二方、三方數據整合。但是由於現在監管制度對手機號敏感數據的控制，以及互聯網和移動端數據的跨平台打通技術難點，我們現實的匹配率很低，例如一方和三方的數據匹配達到20%其實就算比較不錯的情況，當然運營商數據除外。
找尋規律：目標就是數據清理，從非結構化數據變成結構化數據，以便統計，數據探索，找尋規律，形成數據分析報告觀點。本文將會在第三部分闡述。
立即決策：將數據分析報告中的觀點系統化或產品化，目前而言，大部分公司還是會依靠人工決策。
為什麼需要大數據分析?看上去大數據分析似乎按照這些步驟來，但是從第一步的數據源來說，其實已經反應了大數據的特點，就是雜亂無章，那麼怎麼從這些數據找尋規律，分析的內容和目標是否對應上，似乎就是我們需要大數據分析的理由
現在，大數據的分析通常採用的數據報表來反映企業運營狀況，同時，對於熱點，人群分析，我們看到的統計值，目標核心都是用數據分析報告提煉的觀點來指導運營，那麼問題來了，怎麼用數據分析來指導數據決策呢?
數據分析的報告思路(本文從移動端的角度進行切入)
基於我對數據分析的理解，我將數據報告會分成三大類：市場分析、運營分析、用戶行為分析。
市場分析
由於市場分析一般而言是定性、定量分析，最近熱播劇《我的前半生》賀函和唐晶的職業就是來去咨詢公司的一般會以訪談、問卷調查來一份市場分析報告去告訴客戶他們的市場佔有量，消費者觀點等。
這里，我們以移動互聯網數據的市場分析為例，通常來說，數據源是公開數據，或者在第三方數據。正如我們所講，將sdk嵌入開發者應用，就可以收集到安裝以及使用列表，那麼開發者使用的sdk越多，我們能收集的數據源也越多，這樣就可以形成安裝app排名，使用app排名，這裡面所說的覆蓋率、活躍率也是這個意思，例如：即此款應用安裝量、使用量在整體金融類的安裝量、使用量佔比。
那麼，這些市場分析的作用呢，一般而言，是對公司市場營銷的總結，比如某金融公司kpi是為了獲客，他們做了一系列營銷，下個月排名我們可以查詢到此款應用的安裝量，是否較上個月上升呢?那麼我們的競品表現呢，他們是不是也做了一些列的營銷活動排名上升下降?我們都可以通過市場分析，競品分析來觀測，但是這部分的觀點由於是市場數據，我們只能通過大量的搜尋官網活動，或者互聯網廣告推測營銷來推測是否競爭對手排名上升和這些營銷活動有關。
同時，根據市場的走勢圖，我們能發現潛在的競爭對手，例如：我們能看出下圖中的工商銀行由於手機屬於高覆蓋高活躍組，即安裝xxapp活躍人群也是最高的，因此，無疑xx銀行是所有銀行組潛在競爭對手。需要更加註意他們的市場策略
運營分析
移動互聯網提出的方法論：3A3R，筆者之前在做咨詢的時候，此方法論也可以將網站分析套用，總結來說3A3R就是：
感知 → 獲取 → 活躍 → 獲取 → 營收 → 傳播 → 感知
這里需要註明下，運營分析只是一個公司的baseline，讓產品經理，運營人員，市場人員根據自己本公司的數據參考做出合理的決定，同時，運營的數據只是參考或者叫警示，若要具體，需要特定細節的分析，例如是否app改版，怎麼改?需要增加哪家渠道合作?
(1)Awareness 感知
根據廣告投放數據進行分析，目的判斷渠道廣告頁對app 或者網站引流情況，同時可以幫助廣告主設計監測表格，以數字角度衡量廣告投放效果
但是，廣告數據一般而言在廣告監測公司手中，或者公開的使用工具上例如GA，我們需要依靠廣告公司設計營銷環節，例如活動頁，加監測代碼，或者在媒體，app應用商店加入代碼便於監測廣告表現，而往往這樣的數據很難載入，一般是由應用商店，或者媒體提供，同時，以上數據，監測公司數據一般而言也不會提供給廣告主，只是會提供統計值，這部分的分析我會在之後詳細寫出，歡迎大家關注我的運營號
言歸正傳，我們看感知數據其實目的就是想衡量我們的大量的營銷投放錢花的對不對，廣告的展示量，點擊量等是最好衡量一個公司的廣告市場部門績效，沒有廣告投放，就無法帶來獲客，因此錢花的值不值，能帶來多少客人，才會有下一步 acquisition。
(2)Acquisition 獲客
獲客是第一步廣告投放拓展，用戶點擊廣告後到達應用商店或者著陸頁後去下載app，訪問網頁後，登陸app後的數據是廣告公司或者應用商店提供不了的數據，因此獲客其實有兩重目的。
目的1：衡量第一步提供的數據是否准確，即是否渠道作弊
目的2：判斷渠道是否好壞
目的3：判斷營銷活動是否有效
例如下圖中，我們發現4成用戶是搜索流量較上個月增加了6%，是不是我們需要增加和sem的合作呢?而在媒體引薦渠道中，我們通過渠道衡量客戶轉化率，點擊-用戶激活的，激活的注冊轉化，可否重點對某應用商店增加合作
下圖是目的3的應用，來衡量三個月內的新增用戶，活躍用戶是否受活動營銷、廣告投放、版本更迭等影響。例如：7月28日的版本更迭，增加新用戶的利器，那麼產品經理需要分析下這個版本到底哪裡的改變，讓用戶增長這么快，而8月份的營銷活動會喚醒沉睡用戶，反應考核運營人員的績效，那麼，是否我們在做促活時候可以借鑒8月的成功經驗呢?而這個成功經驗需要進一步做專題分析
(3)Activities 活躍
獲客後，我們想看看我們的新增、活躍用戶的表現情況，那麼就到了第三步 活躍，其實就是為產品經理改版app或者頁面提供數據支持
活躍分析可參考以下三個步驟：
第一：從頁面瀏覽次數，獨立訪問人數，來圈定主要頁面分析。
例如某款app首頁是pv，uv最高，我們會重點分析首頁。
第二：根據圈定頁面，製作點擊熱力圖，便於產品經理對後續頁面改造提供數據支持，例如我們可以將點擊量小的按鈕在下次改版刪除，對點擊量大的重新排序
第三：根據圈定頁面，製作點擊熱力圖，便於產品經理對後續頁面改造提供數據支持，例如我們可以將點擊量小的按鈕在下次改版刪除，對點擊量大的重新排序
(4)Retention留存分析& Revenue & Refer
這幾個實際上在企業運用的並不多，這里簡要說明下。
① Retention
用戶積累到一定數量後，我們想看下用戶粘性，那麼我們就來到retention，一般是衡量活動效果時候運用的比較多，來看此次活動過後，是否用戶依舊會使用我們的app，但是由於金融app屬性不會像游戲應用每天進行訪問，因此Retention 在實際應用中不會太多，下面的例子是個展示，不做贅述
② Revenue
這些留下來的客戶給公司貢獻多少現金呢?會看收入步驟， 一般公司不會將現金流數據放入在統計平台中，但是我們需要提出用戶貢獻的流水金額數據供我們使用，便於人群劃分，例如下面簡要分析：
Refer 傳播：
最後，我們想讓這些客戶進行傳播;核心是口碑營銷，即用戶自發的轉發給其他用戶鏈接，讓他們下載app或者參與活動，因此傳播的下一個環節又會轉換營銷，但是傳播會受到很多限制，例如沒有獎勵機制的口碑傳播，幾乎轉發量為0，同時，傳播若要衡量比較困難，尤其在大量互聯網用戶基礎上，這樣會造成資源代碼疊加，系統負擔，因此一般企業也不會設計這樣活動讓營銷人員參考
用戶分析
若說大數據分析的核心，其實就是在於用戶分析，正如我們前面所講，用戶分析的步驟流程如下：
即在力所能及的搜集數據范圍內，打通數據，客戶用戶，精準營銷。
第一，我們可以篩選的條件列表，我們可以通過應用條件，位置，標簽條件將數據整合，整合的目的就是刻畫客戶，定出營銷策略。
例如：我們想篩選金融客戶(應用條件篩選)，出現在五星級酒店(位置條件)，且為母嬰人群(標簽)
但是需要注意的是，條件越多，用戶輪廓越清晰，人群會越少。
第二，根據篩選的人群，我們將線上/線上統計化，或者建模多維度分析。
例如，我們根據篩選的人群，發現男性多於女性，蘋果手機屬性最高，常手機工具使用，那麼我們可以將這部分目標人群用增加手機工具合作、或者和蘋果合作獲客或者促活。
第三，整合以上數據分析，形成人群畫像。
結束語
這篇文章基於我多年數據分析的經驗，總結的一體化數據分析框架，其實就是簡單介紹下數據分析能分析能落地的幾點。當然，這裡面需要大量的數據清洗工作，以及對行業的認知，此篇只是從數據分析角度的概要，內容上的細化，其實可以單拿出來細細分析，尤其用戶畫像那章節。