네가 어떤 데이터 분석 보고서를 쓰든, 먼저 보고가 누구에게 보여지는지 확실히 해야 한다. 청중마다 데이터 분석 보고서에 대한 기대가 다릅니다.
프레임 워크와 아이디어가 분명합니다.
데이터 분석 결론 출력의 가장 중요한 부분으로서, 훌륭한 데이터 분석 보고서는 분석 아이디어를 정확하게 반영하고 독자가 귀하의 정보를 충분히 받을 수 있도록 해야 하기 때문에 보고를 할 때 틀과 사고방식이 명확해야 한다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 데이터명언)
여기서 프레임 워크는 보고서의 작성 논리뿐만 아니라 데이터 분석 프로세스의 프레임 워크를 의미합니다. 예를 들어, 우리는 분석 문제를 가지고 있는데, 한 번에 문제의 배후에 있는 원인을 찾을 수는 없으며, 최종 결론을 내릴 때까지 여러 가지 수단을 사용하여 문제를 분해해야 한다. (존 F. 케네디, 공부명언) 이때 우리가 자주 언급하는 MECE, PEST, AAARRR 등의 분석 프레임워크를 사용할 수 있습니다.
3. 데이터가 정확한지 확인합니다.
보고서 작성, 데이터 수집 및 정리에는 종종 60% 이상의 시간이 소요됩니다. 데이터 계획, 관련 부서 조직 데이터 수집 조정, 데이터 익스포트 및 처리, 보고서 작성 등이 필요합니다. 데이터가 정확하지 않으면 분석 결과가 의미가 없고 보고서도 가치를 잃는다. 따라서 데이터를 수집하고 통합할 때 데이터가 신뢰할 수 있는지, 데이터 구경과 데이터 범위를 확인해야 합니다.
4. 차트를 좀 더 직접적으로 전달하게 합니다.
그래프와 테이블의 관계를 해석하는 방법, 그래프와 그래프의 관계, 반영된 문제를 표현하는 방법 등은 모두 데이터 분석 차트를 만들 때 이해해야 한다. 많은 세심한 리더십과 전문가들이 당신의 데이터 분석과 결론에 대해 의문을 제기합니다. 현재의 상황과 미래가 그들이 가장 염려하는 것이기 때문입니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 예술명언) 따라서 데이터 차트의 렌더링은 단순히 데이터를 보여주는 것이 아니라 분석적 사고를 반영해야 합니다.