2020-12-16 11:42:12 阅读(157)
先说写好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结果,是评价产品和运营事件的定性结论,很可能是产品决策的参考。既然这么重要,当然要写好。笔者认为,一份好的分析报告有以下几点:首先,要有一个好的框架,就像盖房子一样。一个好的分析必须有基础、层次和坚实的基础。只有当层次清晰时,读者才能一目了然。只有当结构清晰、主次清晰时,其他人才能轻松理解,这样人们才能有阅读的欲望;第二,每个分析都有结论,结论必须清楚。如果没有明确的结论,分析就不称为分析,它也失去了他自己的意义,因为你必须找到或确认一个结论才能做分析,所以不要忘记结果;第三,分析结论不太好,如果可以,分析最重要的结论,大多数分析是发现问题,如果分析能发现重大问题,达到目的,不要寻求更多,宁愿桃子,不要烂杏篮,简化的结论也很容易被读者接受,减少了重要读者的阅读心理门槛(通常是各种事务的领导者,没有太多的时间看到这么多)。如果其他人看到太多的问题,结论太复杂,不读,100个结论也等于0;第四,分析结论必须基于严格禁止的数据分析和推导过程,不得有猜测性的结论。太主观的东西不会令人信服,如果一个结论连自己都不确定,就不要误导别人;第五,好的分析要有很强的可读性。这里指的是易读性。每个人都有自己的阅读习惯和思维方式。你总是按照自己的思维逻辑写东西。你觉得很清楚,因为整个分析过程都是你做的,别人可能不太清楚。要知道读者往往只花10分钟阅读。所以考虑你的分析读者是谁?他们最关心的是什么?你必须从读者的角度写分析电子邮件;第六,数据分析报告尽可能图表化,这实际上是第四点的补充。用图表代替大量堆叠的数字将有助于人们更生动、更直观地看到问题和结论。当然,不要有太多的图表。太多的图表会让人不知所措;第七,好的分析报告必须合乎逻辑,通常要遵循:1、发现问题–2、总结问题的原因–3、解决问题,在这样一个过程中,逻辑分析报告也很容易被接受;第八,好的分析必须来自于基于数据分析的产品经理本身必须非常了解你分析的产品,如果你甚至不了解分析对象的基本特征,分析结论必须是空中城堡,无根木如何令人信服?!第九,良好的分析必须基于可靠的数据源。事实上,收集数据往往需要更多的时间,包括规划定义数据、协调数据报告、让开发人员提取正确的数据或建立良好的数据系统平台。最后,在收集正确数据的基础上进行分析。既然一切都是为了找到正确的结论,就必须确保收集到的数据的正确性,否则,一切都将成为误导他人的努力; 第十,一份好的分析报告必须有解决方案和建议。既然你努力了解产品,并在理解的基础上进行了深入的分析,这个过程决定了你可能比其他人更清楚发现问题和问题的原因。在此基础上,基于您的知识和理解,提出的建议和结论必须更有意义,你的老板当然不希望你只是一个会发现问题的人,请你的薪水更多的是让你解决问题;第十一,不要害怕或避免“坏结论”分析是发现问题,为解决问题提供决策依据,发现产品问题也是你的价值,相信你的老板邀请你,不仅让你唱赞美,他想要的不是粉饰和平的工具,发现产品问题,解决产品缺陷和问题造成的重大错误是你分析的价值;第十二,不要创造太多难以理解的名词。如果你的老板花10分钟看你的分析,让你三次解释名词,你写的价值在哪里?最好直接说算。当然,如果你不可避免地想写一些名词,最好有一个易于理解的“名词解释”;第十三,最后,我要感谢那些为你的分析报告做出贡献的人,包括那些为你报告或提取数据的人,那些为产品提供支持和帮助的人(如果你分析你负责的产品),肯定和尊重你的合作伙伴的工作会赢得更多的支持和帮助,我认为你不仅仅是一个锤子生意,那些知道如何感谢和分享结果的人可以成为一个有素质和受人尊敬的产品经理。
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