해저 탐지 데이터 분석
어쩌면 당신은 다음과 같은 장면을 만날 수 있습니다:
시나리오 1: 운영자로서 사장은 매월 말에 그 달의 운영 데이터를 묻습니다. 웨이보와 샤오홍슈 등은 회사의 주요 통로이다. 투자 비율이 비슷한 경우 샤오홍슈 노출률과 전환율은 웨이보의 두 배이며, 다른 경쟁 업체의 데이터는 비슷하다. 웨이보 채널을 포기하고 싶지 않습니다. 상사에게 논리적이고 명확한 분석 보고서를 제출하도록 설득해야 합니다.
시나리오 2: 판매 책임자로서 전염병의 영향으로 회사 전체 매출이 작년보다 20% 감소했지만, 당신 친구의 회사도 판매형으로 실적이 떨어지지 않았을뿐만 아니라 15% 증가했다. 컨설팅을 통해, 당신은 그들 회사가 대부분의 제품 판매를 온라인으로 변경했으며, 몇몇 유명 앵커들과 화물 운반 협력을 하여 그들이 각 플랫폼에서 명성을 크게 떨칠 수 있게 했다는 것을 알게 되었다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 일명언) 이때, 너는 이런 방법으로 회사의 판매 실적을 높이려고 노력할 것이다. 다년간의 직장 경험은 팀과 양해를 얻기 위해서는 상세한 데이터 분석 보고서가 필요하다는 것을 알려준다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 일명언)
장면 3: 신선한 졸업생으로서, 당신은 자신이 오랫동안 관심을 가지고 있던 회사 인턴십에 들어갔습니다. 잘하면 정규직이 될 수 있지만, 동시에 들어온 작은 파트너의 실력도 너만큼 약하지 않아! 직장에서, 당신은 당신의 지도자가 부하 직원의 데이터 사고를 매우 중요하게 여기고 있으며, 모든 보고서가 데이터를 결합할 수 있기를 바랍니다. 그는 논리와 데이터 지지가 부족한 모든 업무 보고가 빈말과 건달이라고 생각한다! 이때, 만약 당신이 지도자에게 자신의 데이터 기반 논리적 사고력을 증명하고 업무 보고서에 나타낸다면, 바로잡을 기회는 기본적으로 당신에게 속할 것입니다!
이 세 장면을 다 보면, 아마 너는 발견할 수 있을 것이다! 데이터 분석은 생활업무의 모든 측면에 스며들며, 상향보고, 하향관리, 직장경쟁력 향상 등 데이터 분석 능력을 익히고, 합리적이고, 논리적이며, 명확한 분석 보고서를 작성해야 한다!
데이터 분석 보고서의 목적은 데이터 분석 과정에서 얻은 분석 결론, 실현가능성 제안 등 가치 있는 정보를 독자에게 보여 주고, 결과에 대한 정확한 이해와 판단을 내리고, 분석 결론에 따라 구체적이고 실행 가능한 전략적 결정을 내리는 것입니다.
데이터 분석 보고서의 역할은 분석 프로세스 분석-분석 결과 표시-의사 결정 참조를 제공하는 것입니다.
여기에 작은 파트너가 있을 수 있다는 것을 보면 의심이 들 것이다. "데이터 분석 보고서란 무엇입니까? 클릭합니다 "데이터 분석 보고서에는 무엇이 포함되어야 합니까? 클릭합니다 "보고서 작성에 주의해야 할 것이 있습니까? 클릭합니다 "글쓰기에 대한 아이디어가 있습니까? 클릭합니다 。 조급해하지 마라, 다음에 나는 다년간의 데이터 분석 경험을 결합하여 일일이 대답할 것이다!
첫째, 데이터 분석 보고서란 무엇입니까?
팀은 데이터를 공유하고 교류해야 하며, 데이터 분석가는 데이터를 통찰하고, 분석 결과를 기업 지도자, 팀 동료, 대중매체 및 더 많은 이해 관계자에게 공유하고, 데이터 분석 보고서를 통해 프로젝트 데이터에 대한 종합적인 과학적 분석을 수행하고, 프로젝트의 실현 가능성을 평가하여 과학적이고 엄격한 근거를 제공하고, 프로젝트 투자의 위험을 줄여야 합니다.
데이터 분석 보고서는 프로젝트의 실현 가능성을 판단하는 중요한 근거이다. 번창하는 모든 기업은 개발된 고품질 프로젝트를 기반으로 한다.
데이터 분석 보고서에는 추적 분석 보고서와 연구 분석 보고서의 두 가지 유형이 있습니다.
추적 분석 보고서: 일상적인 비즈니스 데이터의 고주파수 렌더링의 핵심은 문제 해결이 아닌 문제 발견에 있습니다. 일반적으로' 왜 그래' 라고 대답하는 데 쓰인다. 이러한 보고서는 종종 데이터를 통해 경영 상황을 설명하고 주간지, 업계 현황 분석 보고서 등과 같은 문제를 찾아내는 경우가 많습니다.
연구형 분석 보고서: "왜", "왜", "어떻게" 라고 대답하는 데 사용됩니다. 이러한 보고서는 일반적으로 특정 비즈니스 문제를 해결하는 데 사용되며 데이터 분석 결과에 따라 일반적인 문제 진단 보고서 및 의사 결정 권장 보고서와 같은 효과적인 솔루션을 제공합니다.
2. 보고서를 작성하기 전에 알아야 할 네 가지
1. 데이터 분석 보고서의 구성 요소 이해
사진 출처: BDA 데이터 분석 과정
좋고 나쁜 데이터 분석 보고서가 무엇인지 명확히하십시오.
좋은 데이터 분석 보고서에는 다음이 포함됩니다.
* * * 요약, 키워드, 카탈로그, 본문 (제목, 서론, 문헌 검토, 연구 과정, 결론 및 제안 포함), 참고 문헌 (5 편 미만) 의 다섯 부분으로 구성됩니다.
이렇게! (아래 그림은 보도의 발췌이다. ) 을 참조하십시오
사진 출처: BDA 데이터 분석 과정
다음과 같은 데이터 분석 요구 사항을 충족합니다.
연구 방법 요구 사항:
정량 분석과 정성 연구의 결합
분석 프로세스 요구 사항:
구현: 데이터 수집 → 데이터 처리 → 데이터 분석 → 데이터 시각화
분석 방법에 대한 제안:
사용: 비교 분석, 그룹 분석, 교차 분석, 회귀 분석 등의 방법 분석 (위의 분석 방법에 국한되지 않음) 에 대한 분석 도구에 대한 요구 사항
좋은 보고서는 일반적으로 최소한 설명 분석과 진단 분석을 포함해야 한다. 즉, 분석할 목표에 따라 최소한 현재 상황에 대한 평가와 문제 진단을 한 다음 논리적으로 적절한 방안을 제시해야 한다.
좋은 보고서인지 아닌지를 판단하는 것은 주로 분석 논리가 합리적인지, 그림이 호응하는지, 내용이 분명하고 이해하기 쉬운지, 주어진 의사 결정 건의가 실현될 수 있는지 여부 등에 달려 있다.
3. 분석 산업 및 목표 결정
직장에서, 아마도 사장이나 고용주가 우리에게 데이터 분석의 목표를 줬을 것이며, 우리는 정해진 목표에 따라 문제를 해결하기만 하면 된다.
예를 들어, 회사의 한 제품 주문량이 20% 감소한 경우, 사장은 당신이 하락한 원인을 찾아내고 실행 가능한 방안을 제시하기를 원합니다! 이것은 명확한 데이터 분석 목표입니다!
최근 플랫폼 혜택이 부족하거나 다른 경매품이 가격면에서 더 유리하다는 점을 감안한 것 같습니다. 그 이유는 무엇입니까? 이것들은 모두 네가 초보적인 분석을 해야 한다.
위의 장면 외에도, 나는 주로 친구들에게 자신의 프로젝트에서 데이터 분석 산업과 표지를 찾는 방법을 소개했다.
1. 관심 분야 찾기
"취미는 최고의 선생님이다." 흥미가 있어야 전진의 동력이 있고, 탐구의 충동과 욕망을 분석할 수 있다.
2. 친숙한 업종과 기업을 찾아 분석합니다.
익숙한 방향을 선택하는 것이 익숙하지 않은 방향을 선택하는 것보다 시간과 경험을 절약할 수 있다. 적절한 데이터와 데이터 청소, 분석, 탐색을 위해 더 많은 시간을 할애할 수 있으며, 배경 이해와 비즈니스 분석에 너무 많은 경험을 두지 않도록 할 수 있습니다.
자신이 잘하거나 자원이 있는 방향을 찾아라.
다음은 세 가지 일반적인 업종과 세 가지 데이터 분석 방향입니다. 참고하시기 바랍니다!
사진 출처: BDA 데이터 분석 과정
마지막으로, 당신의 일과 관련된 몇 가지 분석 방향을 드리겠습니다.
재무 업무를 하면 재무 방향의 데이터 분석을 배울 수 있다
운영 및 유지 보수를 하면 인적 자원 관리에 대한 데이터 분석을 할 수 있다.
판매 작업을 하면 대상 고객과 판매량을 분석할 수 있다.
분석 업종을 파악한 후에는 데이터 분석의 목표를 명확히 해야 한다. 여기서 성장과 감소의 두 가지 차원에서 소개해 드리겠습니다!
성장 차원: 수익 및 효율성 증가를 분석합니다.
차원 감소: 비용 또는 위험 감소를 분석합니다.
결론적으로 목표업계를 분명히 한 후 목표업계의 과거와 현재를 비교함으로써 이상과 현실의 충돌에서 수익을 늘리고, 효율성을 높이며, 비용을 절감하거나, 위험을 통제할 수 있는 방법을 찾는다.
정확한 데이터를 찾다
분석할 업종과 분석 목표를 정의했으면 데이터 수집을 시작할 수 있습니다. 데이터를 수집할 때 한 가지 일반적인 질문이 있습니다. 분석에 적합한 데이터를 어떻게 찾을 수 있습니까? 일부 파트너는 "나는 모른다. 파충류는 분석을 위해 적절한 데이터를 찾을 수 있습니까? 클릭합니다
대답은' 예' 입니다! 여기에는 두 가지 상황이 있습니다. 하나는 자신의 업무에서 데이터를 찾는 것이고, 다른 하나는 공개 정보 소스에서 데이터를 얻는 것입니다.
1. 자신의 직업에서 데이터 찾기
우선, 자신의 일에 개선이 필요한 부분이 있는지 생각해야 한다. 이는 분석 목표가 될 수 있다. 그런 다음 정량화 할 수있는 데이터가 있는지 알아보십시오. 때로는 회사의 새로운 시스템이나 내장 데이터베이스에서 데이터를 얻는 것과 같이 데이터를 쉽게 얻을 수 없는 경우도 있습니다. 설문 조사를 통해 데이터를 수집할 수도 있습니다. 예를 들어, 데이터를 수집하는 채널 또는 방법입니다.
일을 통해 데이터를 찾는 이점, 하나는 배경 지식을 더 잘 이해하는 것, 다른 하나는 데이터를 통해 업무의 개선점을 찾는 것이다. 이렇게 하면 데이터 분석 프로젝트의 결과도 사장에게 보고될 수 있어 직장경쟁력을 높이고 사장의 중시를 받을 수 있다.
2. 인터넷에서 데이터 찾기
직장에서 데이터를 찾을 수 없다면 인터넷에서 찾아 볼 수 있다. 다음과 같은 세 가지 방법이 있습니다.
첫 번째: 온라인 데이터 경쟁 플랫폼 및 데이터 분석 커뮤니티에서 공용 데이터 세트를 가져옵니다.
카그글, 코사이, 아리운천지 등.
두 번째: 데이터 검색 엔진을 통해 검색합니다.
예: 구글 데이터 세트 검색
세번째: 파충류
프로그램 언어 파충류: 파이썬, R 언어 등을 통해. 바보 파충류 도구를 통해: 후리, 희송이버섯 등 도구.
네 번째: 일반적인 포럼 검색.
Github, csdn 등.
어떤 데이터가 분석에 더 유리합니까? 파트너는 다음 네 가지 차원 중에서 선택할 것을 권장합니다.
사진 출처: BDA 데이터 분석 과정
마지막으로 차원이 하나 더 있습니다. 비즈니스 배경에 따라 분할할 수 있는 적절한 비즈니스 지표가 있는지 생각해 볼 수 있습니다. 우선, 기본 지표 데이터가 마스터되는지 여부에 달려 있습니다. 있는 경우 데이터 지표를 분할하여 분석한 다음 해당 필수 데이터를 찾을 수 있습니다.
예를 들면: 티몰 더블 11 뷰티 제품 판매에 관한 데이터 세트입니다.
판매 지표를 분할하면 총 판매량과 단가에 영향을 미치는 요소를 파악하여 메이크업 제품의 판매 법칙을 찾아 해당 판매 건의를 할 수 있다. 이것은 전체적인 생각이다.
그렇다면 판매량과 단가에 영향을 미치는 요인은 서로 다른 브랜드와 제품에 대한 평가일 수 있기 때문에, 하나는 플랫폼 수량을 통해 제품의 품질과 입소문을 보는 것이고, 하나는 화장품, 스킨케어 제품 또는 기타 도구와 같은 다른 종류의 제품이며, 어느 범주가 시장 소비자들에게 더 인기가 있는지, 이것은 대체적인 분석 아이디어이다. 이 데이터를 찾은 후 분석을 시작할 수 있습니다.
셋째, 데이터 분석 보고서를 작성하는 방법
1. 제목
제목 작문은 직접적이고 정확하며 간결해야 하며, 신선하고 생동감 있고 독특하며 예술성을 추구해야 한다. 좋은 제목은 독자의 독서 흥미를 불러일으킬 뿐만 아니라 데이터 분석의 주제도 반영할 수 있다.
일반적으로 사용되는 제목 유형은 다음과 같습니다.
A. 주요 내용 요약: 데이터에 반영된 기본 사실을 중점적으로 설명하고 독자가 보고 요점을 한눈에 파악할 수 있도록 합니다. 예를 들어 "XXX 의 주문량은 작년보다 65,438+05% 증가했습니다.", "2022 년 회사 경영 사업이 급속히 증가했습니다."
B. 기본 관점을 설명하다. 데이터 분석 보고서의 기본 관점을 관점으로 표현하고 지적하십시오. 예를 들어, "잠재적 구매자의 보유는 무시할 수 없습니다.", "립스틱 제품은 회사 발전의 중요한 기둥입니다."
C. 질문: "주문량 하락의 원인은 무엇인가", "향후 3 년간 회사의 발전 계획이 어디에 있는가" 등과 같은 독자의 관심과 사고를 불러일으키기 위해 보고서에서 분석한 질문을 질문합니다.
D. 분석 주제 설명: 분석 대상, 범위, 시간, 내용을 반영하지만 2022 년 회사 비즈니스 개발 경로, 부서 비즈니스 비교 분석 등과 같은 분석가의 관점과 견해는 나타내지 않습니다.
2. 내용
카탈로그는 데이터 분석 개요와 동등하며 보고서의 분석 아이디어를 반영할 수 있습니다. 카탈로그는 독자들이 그들이 필요로 하는 것을 쉽고 빠르게 찾을 수 있도록 도와준다. 따라서 목차에는 보고서의 주요 장 이름과 해당 페이지 번호가 나열되어야 합니다. 더 중요한 보조 카탈로그도 나열할 수 있습니다.
어떤 독자들은 전체 보고서를 볼 시간이 없고, 단지 차트에 제시된 분석 결론에만 관심이 있다. 서면 보고서에 많은 수의 차트가 없는 경우 나중에 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 각 장의 차트를 별도의 카탈로그로 만드는 것을 고려해 볼 수 있습니다.
3. 요약
요약은 보고서 내용, 즉 보고서 내용에 대한 개요입니다. 요약은 문서의 중요한 내용을 간결하고 정확하게 설명하는 단문으로, 주석이나 보충 설명이 없다. 그 기본 요소에는 연구 목표, 방법, 결과 및 결론이 포함됩니다. 특히 연구 작업의 주요 대상과 범위, 채택된 수단과 방법, 달성한 성과와 중요한 결론, 때로는 정보가치가 있는 다른 중요한 정보도 포함돼 있다.
카피 요지를 쓰려면 다음 8 가지 사항에 유의해야 한다.
A. 이미 이 분야의 상식이 된 내용은 요약에서 제외되어야 한다. 소개에 나오는 내용을 요약서에 써서는 안 된다. 일반적으로 논문 내용을 해석하고 논평하지 마라 (특히 자기평가).
B. 제목에 이미 있는 정보를 단순히 반복하지 마십시오. 예를 들어, 한 문장 제목은 "몇 가지 중국 난초 씨앗 이온 배양에서 뿌리줄기가 형성된 연구" 라면 요약의 시작 부분에 "예" 라고 쓰지 마세요.
C. 엄격한 구조, 간결한 표현, 정확한 의미. 무엇을 먼저 쓰고, 무엇을 쓰고, 논리적 순서로 배열해야 한다. 문장은 일관되고 서로 호응해야 한다. 긴 문장을 신중히 쓰고, 문장은 가능한 한 간단하다. 말마다 분명해야지, 모호하고, 막연하고, 모호한 단어는 있어서는 안 되지만, 요약은 결국 완전한 단문이며, 전보식 작문으로는 충분하지 않다. 요약에는 세그먼트가 없습니다.
D. 제 3 자 사용. "연구 ...", "보도 ..." 및 "조사 ..." 와 같은 설명 방법을 사용하여 "본문" 과 "저자" 가 아닌 문서의 성격과 주제를 한 번에 나타내는 것이 좋습니다.
E. 잘 알려져 있지 않고 흔히 볼 수 있는 기호와 용어 대신 표준화된 용어를 사용해야 한다. 새로운 용어나 부적절한 중국어 용어가 있는 경우 괄호 안 또는 번역 후에 원문을 표시할 수 있습니다.
F. 정말 유연하지 않다는 것 외에, 일반적으로 수학 공식이나 화학구조식, 삽화나 양식이 없다.
G 서류가 다른 사람이 발표한 작품을 확인하거나 부인하지 않는 한 인용문을 사용하지 마십시오.
H. 약어, 약어, 코드명이 처음 등장했을 때 이웃 전문 독자들이 분명히 이해할 수 있는 것을 제외하고는 반드시 설명해야 한다. 과학 논문을 쓸 때 주의해야 할 기타 사항 (예: 법정 측정 단위, 언어 및 구두점의 올바른 사용 등) 은 요약 작성에도 적용됩니다. 편성에 존재하는 주요 문제는 요소가 불완전하거나 목적성이 부족하거나 방법이 부족하다는 것이다. 인용, 독립성과 자명성 없음; 부당하게 단순화하다.
4. 소개
"데이터 분석 보고서" 의 서론은 보고서의 배경과 목적, 연구의 현실적 요구 사항, 관련 분야의 선행 작업 및 연구 개요, 이번 연구와 선행 작업의 관계, 현재 연구 핫스팟, 기존 문제, 저자의 업무 의미 등을 짧은 폭으로 소개하고, 이 글의 주제를 인용하고 독자를 지도하는 것이다. 몇 마디 말로 본 연구의 결과, 의미, 전망을 예고했지만 토론할 필요는 없었다.
작문 요점:
(1) 단도직입적으로, 빙빙 돌지 않는다. 역사적 연원과 업적을 장황하게 이야기하는 것을 피하다.