데이터 분석 보고서를 작성하는 6 단계. 직장에서는 데이터 분석 보고서를 작성해야 하는 일자리가 있다. 데이터 분석 보고서를 잘 작성하려면 작성 절차를 꼭 알아야 합니다. 다음으로, 데이터 분석 보고서를 작성하는 6 단계에 대해 알아보겠습니다.
데이터 분석 보고서 작성을 위한 6 단계 1
1, 목표가 명확합니다
"데이터 분석 목표를 정의하는 삼보곡" 글에서 우리는 문제를 정확하게 정의하고, 합리적으로 문제를 분해하고, 중요한 문제를 파악해야 한다고 말했다.
목표가 명확해지면, 우리는 분석적 사고를 빗질하고, 분석틀을 구축하고, 다음과 같은 문제를 생각하기 시작해야 한다.
어떤 분석 지표를 사용합니까?
어떤 분석적 사고를 사용하나요?
어떤 분석 도구를 사용합니까?
명확한 목표는 데이터 분석 프로세스의 유효성을 보장하기 위한 전제 조건으로, 다음 단계에 명확한 방향을 제공할 수 있습니다.
2. 데이터 수집
데이터 수집은 데이터 분석의 목표를 중심으로 분석 아이디어와 프레임워크에 따라 관련 데이터를 수집하고 후속 단계에 소재와 근거를 제공하는 프로세스입니다.
수집된 데이터에는 회사 내부 데이터베이스, 설문 조사에서 얻은 데이터 등을 포함한 원본 및 중고 데이터가 포함됩니다. 중고 데이터에는 통계청이 발표한 데이터와 공개 간행물의 데이터가 포함됩니다.
데이터 수집의 기본 요구 사항은 신뢰성, 적시성, 동질성, 무결성, 경제성 및 타깃입니다.
3. 데이터 작업
데이터 처리는 데이터 분석에 필수적인 단계입니다. 즉, 대량의 혼란스러운 원시 데이터에서 문제 해결에 중요한 데이터를 추출하여 데이터 분석에 적합한 스타일로 처리하여 데이터의 일관성과 유효성을 보장하는 것입니다.
데이터 처리에는 주로 데이터 정리, 데이터 변환, 데이터 추출, 데이터 통합, 데이터 계산 등의 프로세스가 포함됩니다. 원시 데이터는 일반적으로 후속 데이터 분석을 위해 처리해야 합니다.
데이터 처리 과정에서 정확성이 특히 중요하다. 데이터 자체에 오류가 있는 경우 가장 앞선 데이터 분석 방법을 사용해도 결과가 잘못되고 참조 값이 없으며 의사 결정을 오도할 수도 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 데이터명언)
구체적인 데이터 처리 방법은 다음 웹 문장 를 참조하십시오.
4. 데이터 분석
데이터를 분석하는 것은 적절한 방법과 도구를 이용하여 객관적이고 진실한 데이터를 과학적으로 효과적으로 분석하는 것이다.
참조 문장:
파이썬으로 데이터를 분석하는 방법?
5. 데이터를 표시합니다
데이터 분석을 통해 데이터 뒤에 숨겨진 귀중한 정보가 점차 드러나고 있다. 이때 적절한 방식으로 보여 주고, 한눈에 알 수 있게 하고, 정보 전달의 효율성을 높일 필요가 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 지혜명언)
일반적으로 데이터를 렌더링하는 방법은 일반적으로 데이터 시각화인 차트로 말합니다. 일반적으로 사용되는 데이터 시각화 차트는 여러 가지가 있으며 다음과 같이 참조할 수 있습니다.
데이터 시각화 테마 하이라이트
6. 결론 및 권고
좋은 데이터 분석 보고서는 명확한 결론과 건의가 필요하다.
만약 당신이 의사결정자의 입장에서 서 있다면, 당신은 더 많은 실행 가능한 해결책을 알고 싶습니다.
만약 데이터 분석 보고서에 명확한 결론과 건의가 없다면, 보고의 영혼을 잃게 된다.
따라서 보다 가치 있는 데이터 분석 보고서를 작성하려면 데이터 분석의 아이디어와 도구뿐만 아니라 비즈니스에 익숙해야 더 나은 조언을 할 수 있습니다.
요약
데이터 분석 보고 프로세스는 일반적으로 목표 파악, 데이터 수집, 데이터 처리, 데이터 분석, 데이터 표시, 결론 및 권장 사항의 6 단계로 나눌 수 있습니다. 이는 전체 데이터 분석 프로세스를 요약하고 의사 결정자에게 과학적이고 엄격한 의사 결정 기반을 제공하여 기업의 운영 위험을 줄이고 기업의 핵심 경쟁력을 높이는 것입니다.
데이터 분석 보고서를 제품과 비교하면 보고서를 작성한 사람은 제품 관리자이고 보고서를 읽는 사람은 사용자입니다.
제품 매니저로서 공감이 중요하다. 잡스는 자기체험을 통해 남을 이해하고, 순식간에 자신을 바보로 만들 수 있다는 것이 공감의 표현이다. 데이터 분석의 아이디어와 도구도 중요합니다. 데이터 분석의 기초입니다. 상상력은 광활한 하늘이지만, 천마가 아니라, 공감의 추연을 바탕으로, 데이터 분석의 사고와 도구를 이용하여 추연을 더욱 과학적이고 효과적으로 만든다. (조지 버나드 쇼, 생각명언)
데이터 분석 보고서 뒤에는 데이터 수집, 데이터 웨어하우징, 데이터 거버넌스 등 지루하고 기초적인 준비 작업이 많이 있습니다.
높은 품질의 데이터를 견고한 기초로 삼지 않고, 데이터 분석에서 보고한 고층 건물은 불안정하다. 명확한 데이터 분석 목표가 없다면, 후기의 업무는 이리저리 긁어모으는 것일 수 있으며, 한 무더기의 차트와 도형이 실제 문제를 해결할 수 없을 것이다.
데이터 분석 보고서는 형식으로 흐를 수 없고, 실질적인 내용이 있어야 하며, 세부 사항을 중시해야 한다.
데이터 분석 보고서 작성: 6 단계, 샘플 데이터 분석 보고서 2 개
프로젝트 데이터 분석 보고서는 프로젝트 데이터에 대한 종합적인 과학적 분석을 통해 프로젝트의 실현 가능성을 평가하고 투자자가 프로젝트 결정을 내릴 수 있도록 과학적이고 엄격한 근거를 제공하여 프로젝트 투자 위험을 줄입니다.
프로젝트 데이터 분석 보고서-프로젝트 시장화 운영의 과학적 근거
정책 배경: 중국 경제체제 개혁이 심화됨에 따라 중국의 의사결정층은 이미 프로젝트 분석의 진정한 의미를 충분히 인식하고 있으며, 국무부의 투자체제 개혁에 관한 결정의 반포는 명백한 증거이다. 정부가 더 이상 투자 프로젝트의 심사 평가를 맡지 않고 서류제를 실시하기로 했다. 반면 투자자와 프로젝트 측은 프로젝트의 위험에 대한 전적인 책임을 지고 시장 경제 모델에 따라 프로젝트 분석 및 평가를 수행합니다. 이것은 우리나라 프로젝트 분석이 시장화 운영 모델에 완전히 진입할 것이라고 정식으로 선언했다.
시대 수요: 2 1 세기의 정보시대에는 경제, 관리, 투자, 금융 등 전통학과가 이미 전자정보기술과 밀접하게 융합되어 있다. 전자정보기술은 선진 생산력의 대표로서 경제, 관리, 투자금융 등 분야의 혁신 변혁의 지지와 원동력이 되었다. "프로젝트 데이터 분석" 은 경제, 관리, 투자 금융 등의 분야에 전문 기술로 등장하여 정보시대 발전의 필연적인 결과이다.
프로젝트 데이터 분석 보고서-프로젝트 타당성 판단을위한 중요한 근거
번창하는 모든 기업은 개발된 고품질 프로젝트를 기반으로 한다. 하지만 어떻게 프로젝트의 실현 가능성과 품질을 결정할 수 있을까요? 선진국의 관행은 프로젝트의 최종 결정이며, 모든 것은 과학적 정량 분석의 프로젝트 데이터를 기초로 한다. 중국에서는 세계 경제 통합의 가속화와 글로벌 투자 시장의 왕성한 발전과 함께 중국의 투자 분석업계가 발전의 초급 단계에 있으며, 투자자와 기업 경영진은 투자 프로젝트의 과학성과 타당성을 측정하기 위해 통일된 규범의 기준이 절실히 필요하다. 전문적인 프로젝트 데이터 분석 보고서는 중국에서 이미 화제가 되었다. 점점 더 많은 투자자들이 프로젝트에 대한 올바른 결정을 내리기 위해 투자할 프로젝트에 대한 과학적이고 합리적인 분석을 위해 프로젝트 데이터 분석 보고서를 선택하고 있습니다. 점점 더 많은 벤처 투자 기관들이 프로젝트 데이터 분석 보고서를 프로젝트가 실행 가능한지, 투자 가치가 있는지를 판단하는 중요한 근거로 삼고 있습니다.
데이터 분석 보고서의 상세한 샘플은 권위 있는 데이터 분석 기관에 가서 찾아보는 것이 좋습니다. 。 。
많은 데이터 분석 모델과 데이터, 그리고 사례가 있다.
국내 전문 데이터 분석 기관을 소개해 드리겠습니다.
"개원 연구", 당신이 이해할 수 있기를 바랍니다.
감사 분야 데이터 분석 보고서 투석
첫째, 목표 위치
콘텐츠는 종종 목표를 위해 서비스되고, 목표에 따라 내용이 결정되기 때문에, 데이터 분석 보고서의 목표에 따라 내용이 크게 결정되므로, 우선 목표 포지셔닝을 명확히 해야 한다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 목표명언)
데이터 분석 보고서 작성의 목표 이념은 외연에 초점을 맞추고 정보시대에 봉사하는 감사에 초점을 맞추는 것이다. 따라서 통일되고 감사의 큰 목표에 봉사해야 하지만, 나름대로의 특징이 있다. 감사법에 따르면 우리나라 국가감사의 총목표는 재정수지의 진실성, 합법성, 효익성을 감독하는 것이다. 이러한 전제하에 컴퓨터 데이터 분석 보고서 구축의 전반적인 목표는 비즈니스 감사의 구체적인 목표와 결합하여 데이터 분석을 통해 가치 극대화를 위한 감사 결정을 실현하여 개발된 감사 구현 계획을 지원하는 것입니다. 이 전반적인 목표는 항상 구체적인 수준의 목표로 나눌 수 있다. 전반적인 목표에 따라 데이터 분석 보고서를 작성하는 구체적인 목표는 다음 세 가지 측면으로 설명할 수 있다고 생각합니다.
1, 전체 분석. 감사 작업의 요구 사항에 따라 감사되는 대상의 재무 및 비즈니스 자료에 대한 전반적인 분석을 수행하고, 전반적인 상황을 파악하며, 감사되는 대상의 재무 및 비즈니스 상황에 대한 전반적인 인상을 형성합니다.
2, 감사 우선 순위를 결정하고 감사 자원을 합리적으로 할당합니다. 감사 대상의 전반적인 파악을 바탕으로 감사 대상의 특성에 따라 특정 추세 분석, 비교 분석 등의 수단을 통해 감사 초점을 합리적으로 결정하고 감사원이 정확한 감사 결정을 내리고 인적 물적 자원을 조정하여 최상의 상태를 달성할 수 있도록 지원합니다.
경험을 요약하고 모델을 수립하십시오. 지표를 선택하여 서로 다른 감사 사항에 대한 구체적인 분석 모델을 구축하고 주관적인 경험을 객관적인 분석 모델로 굳혀 향후 감사 관행에서 데이터 분석을 안내합니다.
이 세 가지 구체적인 목표는 고립이 아니라 밀접한 관련이 있다. 전체 분석을 바탕으로 감사 초점을 더욱 파악하고 중점 내용 분석에서 결과를 얻어 평가 프로세스를 실현할 수 있습니다. 이러한 목표 중 하나만 달성될 경우 최종 보고서는 불완전하며 감사 구현 계획 수립에 대한 신뢰할 수 있는 지원 기능이 없습니다.
둘째, 적용 범위 및 대상
먼저 이 문서에서 설명하는 데이터는 정보 환경에서 감사자가 처리해야 하는 전자 데이터입니다. 객체 범위를 명확하게 분석하기 위해 데이터에 대해 세 가지 제한 사항이 있습니다.
(1) 재무, 비즈니스, 관리 등을 포함한 정보 시스템에서
② 데이터베이스에 있는 2 차원 테이블로 컴퓨터에 저장할 수 있습니다.
(3) 감사 분석에 도움이됩니다. 이러한 제한에 따라 데이터에는 재무 데이터, 비즈니스 데이터 및 보충 데이터 (감사된 개체 외부에서 수집된 데이터 분석과 관련된 데이터) 가 포함되어야 합니다. 필요에 따라 하나 이상의 데이터를 분석할 수 있습니다.
둘째, 데이터 분석 보고서는 컴퓨터 감사 예심 조사 단계의 데이터 분석 프로세스와 결과를 기록합니다. 실제 감사에서는 컴퓨터 감사의 사전 심사 단계에서 데이터 분석을 완료한 후 감사 구현 시나리오 개발을 위한 참고 자료를 제공하는 데이터 분석 보고서를 작성해야 합니다.
셋. 원칙
데이터 분석 보고서 작성은 일반적으로 다음 원칙을 따라야 한다고 생각합니다.
1, 규범 원칙.
데이터 분석 보고서에 사용된 용어는 사양, 표준, 일관성이 있어야 하며 이전의 기본과 일치해야 합니다. 예를 들어 상업은행 수익성을 분석할 때 기존 지표인' 세수비율' 을 사용하면' 세수입비율' 등으로 이름을 바꿀 수 없다.
2. 중요성 원칙.
데이터 분석 보고서는 감사의 핵심 사항을 반영해야 합니다. 예를 들어, 진실성, 합법성 검토, 진실성, 합법성 지표 선택, 관련 모델 구축, 데이터 분석 등이 있습니다. 또한 분석 결과에서 유사한 문제에 대한 설명에 반영되며 문제의 중요도에 따라 정렬해야 합니다.
3. 신중성의 원칙.
데이터 분석 보고서 작성 과정은 신중해야 하며, 기본 데이터는 진실하고 완전해야 하며, 분석 과정은 과학적이고 합리적이며 포괄적이어야 하며, 분석 결과는 신뢰할 수 있어야 하며, 실사구시를 건의해야 한다.
혁신을 장려하는 원칙.
컴퓨터 감사 기술은 끊임없이 발전하고 진보하며, 반드시 혁신적인 방법이나 모델을 실천에서 총결해야 한다. 데이터 분석 보고서는 이러한 혁신적인 아이디어를 기록하여 빛을 발해야 한다.
결론적으로, 전체 데이터 분석 보고서는 목표를 중심으로 범위를 정하고, 일정한 전제와 원칙을 따르고, 컴퓨터 데이터 분석의 전모를 체계적으로 반영함으로써 컴퓨터 감사의 진일보한 발전을 촉진해야 한다.