惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

人人都是产品经理
人人都是产品经理
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
MyScale Blog
MyScale Blog
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
WordPress大学
WordPress大学
Vercel News
Vercel News
D
Docker
博客园 - 聂微东
T
Tailwind CSS Blog
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
云风的 BLOG
云风的 BLOG
D
DataBreaches.Net
B
Blog RSS Feed
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
博客园 - Franky
Microsoft Security Blog
Microsoft Security Blog
美团技术团队
F
Fortinet All Blogs
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
T
The Blog of Author Tim Ferriss
GbyAI
GbyAI
N
Netflix TechBlog - Medium
G
Google Developers Blog
腾讯CDC

人人都是产品经理

为什么你的产品找不到差异化?90%的失败都卡在第一步上(下) – 人人都是产品经理, 3年从30万到1300万用户、获2200万美元融资,这个AI教育产品用“抽卡”破解了获客难题 – 人人都是产品经理, 园区招商系统怎么做才能真正帮到去化?我加了这一个功能,推广链接转发400次阅读过万 – 人人都是产品经理, AI大事件:OpenAI发完网络安全模型又搞药物研发,小鹏汽车要抓”DeepSeek时刻” – 人人都是产品经理, 电商不是卖货,是一场更残酷的产品经理实战 – 人人都是产品经理, 没想到,活动营销又回来了! – 人人都是产品经理, 为何All-in海外KOC:一场关于AI时代窗口期的豪赌 – 人人都是产品经理, 重新理解企业的内部协作 – 人人都是产品经理, 苹果的 AI 战略到底是什么? – 人人都是产品经理, 医疗智能体·第2讲——合规护城河:等保、PIPL与HIPAA的架构实战 – 人人都是产品经理, 向量知识库五步法:从“答非所问”到“精准回复” – 人人都是产品经理, 鸿蒙PC三方库构建总指挥HPKBUILD(sha)库为例 – 人人都是产品经理, 何时该用LLM?AI产品经理的LLM设计指南 – 人人都是产品经理, 医疗信息领域的需求方、决策方、准入方以及关注点(二) – 人人都是产品经理, 即梦涨价:一场被误读的「傲慢」 – 人人都是产品经理, 面试AI PM必答题:Hermes和OpenClaw的区别,如何讲清楚业务价值 – 人人都是产品经理, AI的下一张船票:世界模型——AI产品经理必须理解的技术拐点 – 人人都是产品经理, 小红书做GEO,怎么让AI信你?记住这 3 个重要信息 – 人人都是产品经理, 5 家印度 AI 初创公司,看看印度 AI 再做什么 – 人人都是产品经理, AI项目跨团队协作:产品技术业务如何不打架 – 人人都是产品经理, Agentic Workflow(智能体工作流):让AI从”答案生成器”变成”数字员工” – 人人都是产品经理, lycium_plusplus 项目全景解读:OpenHarmony 三方库构建的“大管家” – 人人都是产品经理, 从爆单救火到前置履约:两套预采策略,把生鲜大促履约效率拉满 – 人人都是产品经理, 什么时候该补货?我用一轮数据做了一个决定 – 人人都是产品经理, 从“机械兜底”到“动态分流”:AI客服重复进线治理的4大底层逻辑 – 人人都是产品经理, 抖音拼效率,红书拼洞察 – 人人都是产品经理, 全民狂欢与退潮——为什么龙虾这波热潮冷却得如此之快? – 人人都是产品经理, Stripe押注!MPP重塑全球支付 – 人人都是产品经理, 小红书GEO:AI引用你的内容,不是因为你对,而是因为你看起来可信 – 人人都是产品经理, 前百度副总裁押注办公Agent,日韩付费爆发,Manus迎来强劲对手 – 人人都是产品经理,
详细!7大类数据分析报告写作指南
接地气的陈老师 · 2022-12-21 · via 人人都是产品经理

数据分析师在做报告的时候,往往会因为对细节或者逻辑等把握不当,写出来的报告不能令领导满意。那么该如何让自己的报告更加真实、有说服力?本文主要分享了7大类数据分析报告写作方法,为数据分析人提供了数据分析逻辑思路,避免了毫无意义地铺陈数据。

“为啥我做的数据分析报告领导不满意?!”是困扰很多同学的问题。特别是,有时候领导会嫌弃“报告太细了,要有重点”。有时候领导又嫌弃:“太粗了,要细点”到底尺度是啥,该咋拿捏……

问题的关键在于:数据分析报告,首先是一个报告,得有清晰的报告逻辑。至于数据,只是让报告更可信,更真实。那做报告到底有几种常见逻辑呢?根据一个人对报告内容的熟悉程度来分,有7种类型,一一介绍如下:

一、介绍型报告

介绍型报告适用于:向不了解情况的人,做第一次汇报时使用。介绍型报告一般采用总分式结构,分若干个角度进行介绍。比如介绍一下活动情况,介绍一些会员情况,介绍一下产品线情况。此时,报告框架如下图所示:

注意!很多面向大老板的汇报,都会以一个介绍型报告作为开场,因为大老板很有可能不了解业务细节,所以需要先分几个角度讲清楚。这时候指标一定不能太细,否则就会被批“听不懂”“太细了”。

二、监控型报告

监控型报告适用于:向有一定了解程度的人,提示业务发展态势。监控型报告的内容长短,视领导需求而定,有些领导喜欢事无巨细,那监控内容就多,有些领导喜欢看重点,那监控内容就少,只保留关键指标。

监控型报告的关键,在于:结合业务行动讲指标走势。监控型报告最忌讳写成数字流水账:本周同比涨了x%,环比涨了y%,时间进度比z%,KPI完成率xx%,看得人莫名其妙,完全没结论,在做监控型报告时,一定要监控指标波动同具体业务行为联系,方便阅读报告的人做判断。

三、探索型报告

探索型报告适用于:向有一定了解程度的人,提示下一步行动方向。注意!这里给的是“提示”,是“建议”,并非结论。因此探索型报告必须有较强的逻辑性,得解释清楚自己列举的数据与给出的结论之间有啥逻辑关系。最后的提示/建议,也是建立在坚实的数据基础上的。

探索型报告的逻辑可以有很多种,最简单的就是:正反举例法

  • 正向举例:做了XX行为的业务,表现更好
  • 反向举例:没有做XX行为的业务,表现更差
  • 建议:推广XX行为,提升整体业绩

当然,能举的例子越多,论证越充分(如下图)

四、诊断型报告

诊断型报告适用于:向已经很了解问题的人,解释问题原因。最简单的诊断方法,就是结构分析法 + 指标拆解/漏斗分析法,指出XX业务的XX环节出了问题。但是想要更深入诊断,可能需要更复杂的逻辑,甚至要结合ABtest/打标签分组对比,才能出结果。所以诊断型报告是可以写得很深入的。如果当前分析的并不深入,就不要做结案汇报,而是作为过程汇报,听取一下大家的意见,再决定下一步怎么深入。

注意!诊断型报告仅对很了解问题的人管用!如果一个人不了解问题背景,就先做介绍型/监控型报告。否则经常是讲完报告被人喷:“听不懂!”“为什么我们要纠结这个问题!!!”

五、测试型报告

测试型报告适用于:向已经很了解问题的人,解释测试结果。测试型报告也是仅对很了解问题的人管用!如果一个人不了解问题背景,就先做介绍型/监控型报告。否则经常是讲完报告被人喷:“你们搞这么麻烦有啥意义呀!”

测试型报告本身结构很简单清晰:

  • 待解决的问题点
  • 测试方案思路
  • 测试结果
  • 测试后建议

这里主要提醒,不要忘了讲问题是啥!即使有些测试是因为:“我有一个好主意”“我看对手就这么干了”“我听领导说过这个”,但是最好也找个清晰、可量化的问题点/测试目标。不然等到测试结束以后再摆开几十个指标看差异,那报告真的就写不出来了……

六、预测型报告

测试型报告适用于:向已经很了解问题的人,给出对问题预测结果。特别注意!写预测型报告,一定要提前关注听众的水平和胃口。

  • 听众想不想参与到预测过程
  • 听众对未来有啥担心点
  • 听众有没有自己的预判

必须提前整明白。

不然在讲预测型报告时,经常被人喊停然后挨喷:“你这预测和业务期望不符合呀!”“你这预测没考虑业务关心的重要问题呀!”“我就问你,如果出现XX情况你这预测还准吗!!”

七、评估型报告

评估型报告适用于:向已经很了解问题的人,给出对问题的综合型评估结果。注意!同预测型报告一样,决定评估型报告成败的,也是听众的水平和胃口。

  • 听众是否有自己的评估见解
  • 听众的意见是否很重要
  • 听众是否对评估结果有预判

必须提前整明白。

特别是评估涉及部门利益的时候,比如重大项目的成果,比如产品表现。最好在写报告之前,对听众的态度摸个底。涉及部门利益的,提前把评估方法讲给大家听,看哪些指标,参照标准是啥,提前谈好。这样出了结果,大家愿赌服输。最怕是事前没有统一方法,事后大家对着结果扯高了低了,甚至临时修改目标的,这评估报告还不如不写,写了只会让数据分析师节操掉一地。

在做数据报告的时候,先想清楚:

  • 我要向谁报告?(领导/同事)
  • 我要讲的东西是啥?(七大类型选一个)
  • 他是否了解我说的东西?(不了解的先做介绍)
  • 他的意见是否会影响结果(特别是预测/评估报告)

这样有的放矢,就能让数据报告切中对方痛点,解答对方的疑问,减少质疑。

有些报告会很复杂,拖得很长。越是长报告,越得想清楚:“我的中心思想是啥!”避免毫无意义地铺陈数据。

专栏作家

接地气的陈老师,微信公众号:接地气学堂,人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问,在互联网,金融,快消,零售,耐用,美容等15个行业有丰富数据相关经验。

本文原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自pexels,基于CC0协议。

该文观点仅代表作者本人,人人都是产品经理平台仅提供信息存储空间服务。