1. 데이터 분석 보고서를 작성하는 이유
데이터 분석 보고서는 기본적으로 분석 결과, 타당성 제안 및 기타 귀중한 정보를 제공하는 것입니다. .정보는 관리자에게 전달됩니다. 독자가 결과를 올바르게 이해하고 판단하고, 이를 기반으로 목표, 운영, 전략적 결정을 내릴 수 있도록 데이터의 적절한 패키징이 필요합니다.
데이터 분석 보고서에는 분석 결과 표시, 분석 품질 확인, 의사 결정자에게 참조 제공이라는 세 가지 주요 기능이 있습니다.
1. 분석 결과 표시
보고서는 데이터 분석 결과를 특정 형식으로 의사 결정자에게 명확하게 표시하여 의사 결정자의 기본 사항을 빠르게 이해하고 분석하고 조사할 수 있도록 합니다. 문제 상황, 결론 및 제안 등
2. 분석 품질 확인
어떤 관점에서 보면 분석 보고서는 전체 데이터 분석 프로젝트의 요약이기도 합니다. 보고서 내 데이터 분석 방법 설명, 데이터 결과 처리 및 분석 등을 통해 데이터 분석의 품질을 테스트하고 있으며, 의사결정자는 데이터 분석 과정이 과학적이고 엄격하다는 것을 느낄 수 있습니다.
3. 의사결정 참고 자료 제공
대부분의 데이터 분석 보고서는 시간에 민감하므로 얻은 결론과 제안은 의사 결정 시 중요한 참고 자료로 사용될 수 있습니다. 에 따라. 대부분의 의사결정자(특히 고위 관리자)는 전체 분석 보고서를 읽을 시간이 없지만 의사 결정 과정에서 보고서 또는 기타 관련 장의 결론 및 권장 사항을 강조하여 읽고 결과가 도움이 될 것입니다. 그들의 최종 의사결정. 따라서 분석 보고서는 의사 결정자에게 중요한 2차 데이터 소스 중 하나입니다.
2. 데이터 분석 보고서란 무엇인가요?
보고서를 작성하기 전에 일반적으로 목표 결정, 데이터 수집, 데이터 정리, 데이터 정렬, 기술 분석, 통찰력 및 결론, 마지막으로 데이터 분석 보고서 작성의 6단계를 거칩니다.
데이터 분석 보고서는 데이터를 이용하여 데이터 분석 원리와 방법을 바탕으로 사물의 현황과 문제점, 원인, 본질과 법칙 등을 반영, 연구, 분석하여 결론을 도출하고 해결책을 제시하는 분석이다. 스타일을 적용합니다.
이러한 글쓰기 스타일은 의사결정자가 사물을 인식하고, 이해하고, 정보를 숙지하고, 관련 정보를 수집하는 주요 도구 중 하나입니다. 데이터 분석 보고서는 데이터에 대한 포괄적인 과학적 분석을 통해 환경과 발전을 평가합니다. . 의사결정자에게 과학적이고 엄격한 기반을 제공하고 위험을 줄입니다.
3. 데이터 분석 보고서 작성 원칙
완전한 데이터 분석 보고서는 목표에 대한 범위를 결정하고 특정 전제와 원칙을 따르며 기존 문제와 추가 이유를 체계적으로 반영해야 합니다. 문제를 해결하는 방법을 알아보세요. 다음 4가지 원칙을 준수해야 합니다.
1. 표준화: 데이터 분석 보고서에 사용되는 용어는 업계에서 인정되는 용어와 표준화되고 통일되어야 하며 일관되어야 합니다.
2. 보고서는 데이터 분석의 초점을 반영해야 하며, 각 데이터 분석에서는 핵심 지표를 과학적, 전문적으로 선택하고 분석해야 하며, 동일한 유형의 문제에 대해서도 분석 결과를 중요도에 따라 분류하고 정교하게 작성해야 합니다. 문제.
3. 신중함: 데이터 분석 보고서 작성 과정은 신중해야 하며, 기본 데이터는 사실이고 완전해야 하며, 분석 과정은 과학적이고 합리적이어야 하며, 분석 결과는 신뢰할 수 있어야 하며, 내용은 정확해야 합니다. 현실적이어야 합니다.
4. 혁신: 오늘날 과학과 기술의 발전은 급속도로 진행되고 있으며, 많은 과학자들도 다양한 새로운 연구 모델이나 분석 방법을 제안하고 있습니다. 데이터 분석 보고서는 이러한 내용을 적시에 소개해야 하며, 한편으로는 실제 결과를 활용하여 이를 검증하거나 개선할 수도 있고, 다른 한편으로는 새로운 과학 연구 결과를 더 많은 사람들이 배우고 홍보할 수도 있습니다.
4. 데이터 분석 보고서의 종류
데이터 분석 보고서의 대상, 내용, 시기, 방법 등의 차이로 인해 보고서 유형이 다릅니다. 우리가 일반적으로 사용하는 여러 유형의 데이터 분석 보고서에는 특수 분석 보고서, 종합 분석 보고서, 일일 데이터 보고서 등이 포함됩니다.
1. 주제별 분석 보고서
주제별 분석 보고서는 사회, 경제 현상의 특정 측면이나 문제에 대해 전문적인 연구를 수행하는 데이터 분석 보고서입니다. 의사결정자가 특정 정책을 수립하고 특정 문제를 해결하는 데 참조 및 근거를 제공합니다. 주제별 분석 보고서에는 다음과 같은 두 가지 특징이 있습니다.
(1) 단일성: 주제별 분석 보고서는 사물의 전체 그림을 반영할 필요는 없지만 주로 사용자 이탈 분석, 개선 사용자 소비 분석, 기업 이익률 개선 분석 등
(2) 심층성: 주제별 분석 보고서는 단일 내용과 두드러진 초점을 갖고 있기 때문에 심층 분석을 위해 주요 이슈에 집중하기 쉽습니다. 문제를 구체적으로 설명하는 것뿐만 아니라, 문제의 원인을 분석하고 실질적인 해결책을 제시해야 합니다. 이를 위해서는 회사 비즈니스에 대한 어느 정도 깊이 있는 이해가 필요하며, 지각적 수준에서 합리적 수준으로 올라가고 일반적인 용어로 말하는 것을 기억해야 합니다.
2. 종합 분석 보고서
종합 분석 보고서는 지역, 단위, 부서의 사업 발전 또는 기타 측면을 종합적으로 평가하는 데이터 분석 보고서입니다. 예를 들어 세계 인구 개발 보고서, 국가 경제 개발 보고서, 특정 기업 운영 분석 보고서 등 종합분석 보고서는 다음과 같은 두 가지 특징을 가지고 있습니다.
(1) 포괄성: 지역, 부서, 단위 등 종합분석 보고서에 반영되는 개체는 해당 지역을 기반으로 해야 하며, 이 부서, 이 단위는 전반적인 상황을 분석하기 위해 전반적인 수준에 서서 전반적인 특성을 반영하고 전반적인 평가를 하며 전반적인 이해를 얻는다. 전체적인 현상을 분석할 때에는 사물의 모든 측면이 종합적이고 종합적으로 반영되어야 한다. 예를 들어, 분석 방법론에서 언급한 4P 분석 방법은 제품, 가격, 채널, 판촉의 네 가지 관점에서 기업 운영을 분석합니다.
(2) 연결성: 종합 분석 보고서는 포괄적이고 체계적인 분석을 위해 상호 연관된 일부 현상과 문제를 통합해야 합니다. 이러한 종합분석은 단순히 종합적인 정보를 나열하는 것이 아니라, 현상 간의 내외적 연관성을 규명하기 위한 지표체계에 대한 체계적 분석이다. 이 연결의 초점은 비례관계와 균형관계에 있으며, 이들의 발전이 조화롭고 적응적인지 분석하고 연구합니다. 따라서 거시적 관점에서 지표 간의 관계를 반영한 데이터 분석 보고서는 일반적으로 종합적인 분석 보고서입니다.
3. 일일 데이터 보고
일일 데이터 보고는 정기적인 데이터 분석 보고서를 기반으로 계획의 실행을 반영하고 영향과 원인을 분석하는 데이터 분석 보고서입니다. 이러한 데이터 분석 보고는 일반적으로 일별, 주별, 월별, 분기별, 연간 등의 시간대별로 정기적으로 수행되므로 정기 분석 보고서라고도 합니다.
일별 데이터 보고는 주제별 보고이거나 포괄적일 수 있습니다. 이러한 종류의 분석 보고서는 광범위한 적용 범위를 가지며 다양한 기업 및 부서에서 사용됩니다. 일일 데이터 보고에는 다음 세 가지 특징이 있습니다.
(1) 진행 상황: 일일 데이터 보고는 주로 계획 실행을 반영하므로 계획 실행 진행 상황을 진행 상황과 연계하여 분석, 관찰 및 비교해야 합니다. 두 가지가 일관성이 있는지 여부에 따라 계획이 얼마나 잘 완료되었는지가 결정됩니다. 이를 위해서는 절대 및 상대 데이터 지표를 통해 진행 상황을 강조하기 위해 몇 가지 필요한 계산을 수행해야 합니다.
(2) 규범: 일일 데이터 보고는 기본적으로 데이터 분석 부서의 일상적인 보고서가 되었으며 정기적으로 의사 결정자에게 제공됩니다. 따라서 이러한 종류의 분석 보고서는 비교적 표준화된 구조를 형성해 왔습니다. 일반적으로 계획 추진의 기본 상황 반영, 완료 또는 미완성 이유 분석, 계획 추진 성과 및 경험 요약, 기존 문제점 파악, 대책 및 제안 제시 등의 기본 부분을 포함합니다. 이런 종류의 분석 보고서의 제목도 상대적으로 표준화되어 있으며 일반적으로 크게 변경되지 않습니다. 때로는 연속성을 유지하기 위해 제목이 "XX, XX에 대한 사업 개발 보고서"와 같이 시간만 변경됩니다.
(3) 적시성: 일일 데이터 보고, 성격 및 업무에 따라 결정되며 가장 시의적절한 분석 보고서입니다. 비즈니스 개발 과정에서 모든 종류의 정보를 적시에 제공해야만 의사 결정자가 기업 경험을 주도할 수 있습니다. 그렇지 않으면 좋은 기회를 놓치고 작업이 지연될 수 있습니다.
대부분의 회사에서 이러한 보고서는 주로 Microsoft Office의 Word, Excel 및 PowerPoint 시리즈 소프트웨어를 통해 제공됩니다. 이 세 가지 유형의 소프트웨어 각각에는 고유한 장점과 단점이 있습니다. 구체적인 내용은 그림과 같습니다.
5. 데이터 분석 보고서의 구조. 보고서에는 특정 구조가 있지만 이 구조는 정적이지 않습니다. 다양한 데이터 분석가, 다양한 상사, 다양한 고객, 다양한 성격의 데이터 분석에 따라 최종 보고서의 구조가 다를 수 있습니다. 가장 고전적인 보고서 구조는 주로 서두, 본문, 결론의 세 부분으로 구성된 "총점-요약" 구조입니다.
데이터 분석 보고서 구조에서 '총점-총점' 구조의 시작 부분에는 제목 페이지, 목차 및 서문(주로 분석 배경, 목적 및 아이디어 포함)이 포함됩니다. 본문 부분에는 주로 구체적인 분석 과정과 결과가 포함되어 있으며, 끝 부분에는 결론, 제안 및 부록이 포함되어 있습니다. 이 부분들은 아래에서 자세히 소개하겠습니다.
1. 제목 페이지
제목은 보고서의 제목을 간결하고 간결하게 표시해야 하며, 내용에 따라 한 줄 또는 두 줄로 작성해야 합니다. 레이아웃 요구 사항. 제목은 일종의 언어예술이다. 좋은 제목은 데이터 분석의 주제를 표현할 수 있을 뿐만 아니라 독자의 독서 흥미를 자극할 수 있으므로, 제목의 예술적 표현을 높이기 위해 제목 제작에 주의를 기울일 필요가 있다.
(1) 일반적으로 사용되는 제목 유형
A. 기본 관점을 설명합니다. 데이터 분석의 기본 관점을 지적하기 위해 관점 문장으로 표현하는 경우가 많습니다. "고가치 고객은 무시할 수 없다" "음성사업은 회사 발전의 중요한 기둥이다" 등의 보고서;
주요 내용 요약 : 반영된 기본 사실을 기술하는 데 중점을 둡니다. 데이터에는 독자들이 전문을 파악할 수 있도록 분석보고서의 주요 내용을 요약해 놓았다. 중심에는 "우리 회사 매출이 작년보다 30배나 늘었다", "2010년 회사 영업이 좋았다", 등;
다. 분석주제를 설명한다: 분석의 대상, 범위, 시기, 내용 등을 반영한다. 상황은 "개발방법" 등 분석가의 견해나 의견을 나타내지 않는다. 회사 사업', '2010년 영업 분석', '2010년 부서 사업 비교 분석' 등
라. 질문하라: 보고서에서 분석할 질문을 질문 형식으로 제기한다. '고객은 어디로 사라졌는가?', '회사 매출 하락의 비결은 무엇인가?', '1500만 수익은 어떻게 얻었는가?' 등 독자들의 관심과 생각을 끌어낸다.
(2 ) 제목 작성 요구 사항
A. 직접적: 데이터 분석 보고서는 의사 결정자의 의사 결정 및 관리에 직접적으로 사용되는 적용성이 높은 스타일이므로 제목은 다음을 표현하는 명확한 언어를 사용해야 합니다. 기본 관점을 직설적이고 간결하게 전달하여 독자들이 제목을 보자마자 데이터 분석 보고서의 기본 정신을 이해할 수 있게 해주고, 보고서 내용에 대한 이해를 빠르게 해줍니다.
나. 정확함: 제목은 기사 제목과 일치하도록 작성하고, 폭은 적당히 넓으며, 분석 보고서의 내용과 개체의 특성을 적절하게 표현해야 합니다.
다. 간결성: 제목이 데이터 분석 보고서의 주요 내용과 기본 정신을 직접적으로 반영하는 경우에는 매우 일반적이어야 하며, 더 적은 단어로 집중적이고 정확하며 간결하게 표현되어야 합니다.
(3) 제목의 예술성
직접성, 정확성, 단순성이라는 세 가지 기본 요구 사항을 충족하는 것 외에도 제목 작성도 신선하고 생생하도록 노력해야 합니다. , 독특하고 예술성을 향상시킵니다. 제목을 예술적으로 표현하기 위해서는 대상의 특성을 파악하고 연상시키는 것이 필요하며, "내 시장은 내가 결정한다", "고객과 데이트가 있다" 등의 수사적 기법을 적절히 활용하여 이를 부각시키고 강조하는 것이 필요하다. 등. 때로는 보고서 제목 아래에 보고서 작성자도 표시해야 하거나 보고서에 부서 이름을 표시해야 합니다. 나중에 참조할 수 있도록 보고서가 완료된 날짜도 표시해야 하며 이는 적시성을 반영할 수 있습니다. 보고서.
2. 목차
목차는 독자가 필요한 내용을 쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 도와주기 때문에 보고서의 주요 장의 이름을 나열해야 합니다. 목차. Word에서 보고서를 작성하는 경우 장 이름 뒤에 해당 페이지 번호를 추가해야 하며 더 중요한 보조 디렉토리를 나열할 수도 있습니다. 따라서 다른 관점에서 목차는 보고서의 분석 아이디어를 반영할 수 있는 데이터 분석 개요와 동일합니다.
하지만 목차를 너무 자세하게 작성하면 내용이 길어지고 읽는 데 시간이 많이 걸릴 수 있으므로 너무 자세하게 작성하지 마세요.
또한 일반적으로 기업이나 기업의 최고 관리자는 전체 보고서를 읽을 시간이 없습니다. 따라서 차트에 제시된 분석 결론 중 일부에만 관심이 있습니다. 작성된 보고서에 차트가 많이 포함되어 있으므로 각 장의 차트에 대해 별도의 목차를 만들어 향후 더욱 효과적으로 사용할 수 있도록 고려해 보세요.
3. 서문
서문의 작성은 신중하게 검토되어야 하며 최신 내용이 정확해야 최종 보고서가 비즈니스 문제를 해결할 수 있는지 여부에 결정적인 역할을 합니다. 의사결정자가 의사결정을 내릴 수 있는 효과적인 기반을 제공합니다. 프런티어는 분석 보고서의 중요한 부분으로 주로 분석 배경, 목적 및 아이디어의 세 가지 측면을 포함합니다. 이 분석을 수행해야 하는 이유는 무엇입니까? 요점은 무엇입니까? 이 분석을 통해 어떤 문제가 해결되고 있나요? 어떤 목적으로? 이 분석을 어떻게 수행하고 어떤 측면을 통해 수행합니까?
(1) 분석 배경
데이터 분석의 배경을 설명하는 목적은 주로 보고서 독자가 전체 분석 및 연구의 배경을 이해할 수 있도록 돕고, 주로 설명하는 것입니다. 분석의 주된 이유, 분석의 중요성, 산업 발전 현황 등 기타 관련 정보.
(2) 분석 목적
데이터 분석 보고서에 명시된 분석 목적은 보고서 독자에게 분석이 가져올 수 있는 효과와 해결 가능한 문제가 무엇인지 이해하도록 하는 것입니다. 때로는 연구 배경과 목적이 하나로 결합되기도 한다.
(3) 분석 아이디어
분석 아이디어는 데이터 분석가에게 완전한 데이터 분석을 수행하는 방법, 즉 분석해야 할 내용이나 지표를 결정하는 방법을 안내하는 데 사용됩니다. . 이는 분석 방법론에 있어 중요한 포인트이자, 많은 사람들이 흔히 헷갈려 하는 문제이기도 합니다. 마케팅 및 관리 이론의 지침에 따라서만 데이터 분석 차원의 무결성과 분석 결과의 타당성과 정확성이 보장될 수 있습니다.
4. 텍스트
텍스트는 데이터 분석 보고서의 핵심 부분으로, 데이터 분석 과정과 결과를 체계적이고 종합적으로 기술합니다.
본 보고서 작성 시, 앞선 분석 아이디어에서 결정된 각 분석 내용을 바탕으로 다양한 데이터 분석 방법을 활용하여 단계별로 분석을 진행하고, 차트를 결합하여 보고서의 본문을 구성한다. 그리고 텍스트를 사용하여 독자가 쉽게 이해할 수 있도록 하십시오.
본문은 주제를 확장하고 주장을 분석 및 실증하며 보고서 작성자의 의견과 연구 결과의 핵심 부분을 표현하므로 분석 보고서의 대부분을 본문이 차지합니다. . 보고서에는 아이디어와 제안만 담을 수 없으며, 그 견해의 합리성과 진정성을 확인하고 다른 사람들을 설득하기 위해 과학적이고 엄격한 입증을 거쳐야 합니다. 따라서 보고서의 주제 부분에 있는 주장은 매우 중요합니다.
보고서 본문은 보고서에서 가장 긴 주제 부분이며, 모든 데이터 분석 사실과 의견을 담고 있으며, 데이터 차트와 관련 텍스트의 조합을 통해 분석되며, 각 텍스트의 일부가 논리적 관계를 가지고 있습니다.
우리는 일반적으로 피라미드 원리를 통해 보고서 논리를 구성합니다. 전체 보고서의 핵심 보기는 무엇이며, 어떤 하위 보기가 구성되며, 각 하위 보기를 뒷받침하는 데이터는 무엇입니까? 그림:
5. 결론 및 제안
결론은 데이터 분석 결과를 바탕으로 한 분석 결과로, 일반적으로 요약 텍스트로 설명됩니다. 단순히 분석결과를 반복하는 것이 아니라 회사의 실제 사업과 결합된 종합적인 분석과 논리적 추론을 통해 형성된 종합적인 주장입니다. 결론은 찌꺼기를 제거하고 본질을 선택하여 외부에서 내부로 가장 일관되고 본질적인 규칙을 추상화하는 것입니다. 본문과 밀접하게 연결되고 서문과 울려 퍼지며 분석 보고서가 처음부터 끝까지 울려 퍼지게 만듭니다. . 결론은 엄격하게 표현되고 정확하며 명확해야 합니다.
제안은 기업이나 기업이 직면한 문제에 대한 데이터 분석 결과를 바탕으로 한 개선 제안으로, 주로 장점을 유지하고 단점을 개선하는 데 중점을 둡니다. 분석가가 제공하는 권장 사항은 주로 데이터 분석 결과를 기반으로 하기 때문입니다. 한계가 있을 것이므로 회사의 구체적인 사업과 연계하여 실질적인 권고가 이루어져야 합니다.
6. 부록
부록은 데이터 분석 보고서의 중요한 부분입니다.
일반적으로 부록은 본문에 설명되지 않은 관련 정보를 제공하고 때로는 본문에 언급된 정보도 포함하여 독자에게 심층적인 데이터 분석 보고서를 제공합니다. 주로 보고서에 관련된 전문용어, 계산방법, 중요한 원본자료, 지도 등에 대한 설명이 포함되어 있습니다. 쉽게 참조할 수 있도록 각 내용에 번호를 매겨야 합니다.
물론 모든 보고서에 부록이 반드시 있어야 하는 것은 아니다. 부록은 데이터 분석 보고서에 대한 보충자료이므로 부록 추가 여부를 반드시 보고서 끝에 추가해야 하는 것은 아니다. 귀하의 개인적인 상황에 따라 보고하십시오.
6. 참고
1. 분석 결론은 명확하고 정확하며 논리적이어야 합니다.
명확한 결론이 없으면 분석을 분석이라고 하지 않습니다. , 또한 의미를 잃었습니다. 왜냐하면 분석을 하기 전에 결론을 찾거나 확인해야 하기 때문에 뿌리를 망각하고 결과를 희생해서는 안 됩니다.
가능하다면 가장 중요한 결론을 하나씩 분석하세요. 글쎄, 많은 경우 분석은 문제를 발견하는 것입니다. 분석을 통해 중요한 문제를 발견할 수 있다면 모든 것에서 더 많은 것을 요구하지 마십시오. 썩은 살구. 중요한 독자(보통 업무가 많고 읽을 시간이 많지 않은 리더)의 읽기 심리적 한계를 줄이는 것이 간결한 결론입니다. 결론이 많아 읽을 수 없으면 100개의 결론은 0이 됩니다.
너무 주관적인 결론을 내리지 마십시오. 결론이 확실하지 않으면 설득력이 없습니다. 다른 사람을 오도하는 데 사용하지 마십시오.
2. 데이터 분석 보고서는 최대한 그래픽이어야 하며 통일된 스타일을 가져야 합니다.
많은 숫자 더미 대신 차트를 사용하면 사람들이 문제와 결론을 더 생생하게 볼 수 있습니다. 물론, 너무 많은 차트는 사람들을 혼란스럽게 만들 수 있으니 직관적으로 생각해보세요.
데이터 분석 보고서 자체는 매우 심각한 것이며 스타일과 관련이 있습니다. 만드는 비용이 아니라 미학이 중요하지만, 기본적인 미학이 보장되어야 하고 스타일이 통일되어야 합니다. 예를 들어, 상식적인 색상 매칭: 케이터링(주황색, 빨간색, 노란색과 같은 따뜻한 색상), 국제 무역(파란색, 회색, 안개가 자욱한 파란색, 회색 녹색 등), 감성 색상을 기반으로 한 색상 매칭 예를 들어, 더 심각한 사회 문제의 경우 회색과 진한 파란색을 사용하고, 더 축제적인 경우에는 빨간색, 녹색, 노란색을 사용합니다. 필요에 따라 대비되는 색상과 보색을 일치시킬 수 있습니다.
3. 좋은 분석은 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 기반으로 하고 읽기 쉬워야 합니다.
실제로 데이터 수집에는 계획, 데이터 정의 및 조정을 포함하여 더 많은 시간이 소요됩니다. 데이터를 수집하여 개발자가 올바른 데이터를 추출하거나 좋은 데이터 시스템 플랫폼을 구축하고, 최종적으로 수집된 올바른 데이터를 기반으로 분석을 수행하면 모든 것이 올바른 결론을 찾는 것이므로 수집된 데이터가 올바른지 확인해야 합니다. 그렇지 않으면 모든 것이 다른 사람을 호도하려는 노력이 될 것입니다.
또한 모든 사람은 자신의 독서 습관과 사고 방식을 가지고 있으며 글쓰기는 항상 자신의 사고 논리에 따라 이루어집니다. 다른 사람들은 반드시 이해하지 못할 수도 있습니다. 독자가 읽는 데 10분도 채 걸리지 않는 경우가 많다는 점을 알아야 합니다. 따라서 보고서를 읽는 사람이 누구인지 고려해야 합니다. 그들이 가장 관심을 두는 것은 무엇입니까? 분석 보고서는 독자의 관점에서 작성되어야 합니다.