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写数据分析报告,首先要找对分析工具啊,推荐你用DataHunter数据分析。
一是从一些有公开数据的网站上复制/下载,比如统计局网站,各类行业网站等,通过搜索引擎可以很容易找到这些网站。举例:上海献峰网络科技数据分析,在百度输入“上海献峰网络科技数据分析”关键字,结果如下:
我打码的那个链接,也就是第三个链接(第一个非推广链接)就是要找的结果,点进去可以看,但只是全国数据,没有分省统计数据。
当然不会每次找数据都这么顺利,这里只是告诉你:要善用搜索引擎。
二是通过一些专门做数据整理打包的网站/api来下载,如果你要找金融类的数据,这种方法比较实用。其他类型的数据也有人做,但通常要收费。
三是自行收集所需数据,比如用爬虫工具爬取点评网站的商家评分、评价内容等,或是直接自己人肉收集(手工复制下来),亦或是找一个免费问卷网站做一份问卷然后散发给你身边的人,都是可以的。这种方式受限制较少,但工作量e79fa5e98193e58685e5aeb9339/实现难度相对较大。
如果你是在职人员或是实习生,我建议你不要用任何现在公司的数据。保证数据的安全性,不对外泄露公司的任何非公开数据,是数据分析师的基本职业道德。实在非要用(例如你要在面试中展示你在以前公司做过的数据报告),请将一切有意义的内容,包括但不限于各种数字、竞品及本品名称、时间、用户属性全部打码并转成pdf格式,只留图形和叙事逻辑描述内容。
数据清洗
在工作中,90%以上的情况,你拿到的数据都需要先做清洗工作,排除异常值、空白值、无效值、重复值等等。这项工作经常会占到整个数据分析过程将近一半的时间。
如果在上一步中,你的数据是通过手工复制/下载获取的,那么通常会比较干净,不需要做太多清洗工作。但如果数据是通过爬虫等方式得来,那么你需要进行清洗,提取核心内容,去掉网页代码、标点符号等无用内容。
无论你采用哪一种方式获取数据,请记住,数据清洗永远是你必须要做的一项工作。
数据整理
清洗过后,需要进行数据整理,即将数据整理为能够进行下一步分析的格式,对于初学者,用Excel来完成这一工作就OK。
如果你的数据已经是表格形式,那么计算一些二级指标就好,比如用今年销量和去年销量算出同比增长率。鉴于你是第一次做数据报告,建议你不要计算太多复杂的二级指标,基本的同比、环比、占比分布这些就OK。
如果你收集的是一些非数字的数据,比如对商家的点评,那么你进行下一步统计之前,需要通过“关键词-标签”方式,将句子转化为标签,再对标签进行统计。
按以下流程来写:
1、清楚业务目标
2、查看数据报表表现
3、发现问题
4、分析原因
5、提出建议
6、测试/实验
7、实知施
首先要明白没有目标也就无所谓分析,其次分析的时候道要注重关联回,细分,以及数据的背景信息,同时可采用鱼骨分析法分析原因类型,注意的是问题的80%可能只是20%的原因造成,找出主要问题,提出建议,不要忘了做测试,有时候原因可能不是想象中的,所以需要通过测试来验证你的假设,最后如果实验结果满意就进一步具体实施,不满意再来一答边。
千万不要闷头自己想,一定要测试