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性格分析报告怎么写,我的性格分析报告

来源:整理 时间:2022-04-11 10:45:42 编辑:教育知识 手机版

比如说,按照4P和4R营销理论,我们可以把分析正文细分为8个部分:相应的目录导航如下:一、背景说明二、思路方法三、结论建议四、分析正文1、产品分析2、价格分析3、渠道分析4、促销分析5、顾客关联6、市场反应7、关系营销8、利益回报五、附录3.背景说明背景说明页,一般用于阐述项目需求、分析目的、市场情况、前提假设、概念定义、适用范围、数据来源等,以便让读者知道项目的前因后果,了解分析报告的严谨性和数据来源的可靠性。

如何写好一份数据分析报告?

一份完整的数据分析报告,通常包括 7 个模块,但这些模块并非一成不变,不同的领导、不同的客户、不同的数据,都有可能影响到数据分析报告最终呈现出来的结果,不同模块所花费的时间和精力也不一样。根据数据分析报告的情景,有些模块是可以省略的,比如说,附录并不是必须的。下面我们逐一介绍数据分析报告的 7 个模块。

1. 标题封面一个好的标题,能让读者在看到报告的一瞬间就产生阅读的欲望,也能让读者迅速理解报告的主旨。标题一般要符合 SPA 原则:(1)简单明确 Simple(2)利益相关 Profit(3)准确客观 Accurate有时候,可以在标题中加入部分关键性的结论词语,以增加吸引力。比如说,春节期间内推奖励翻番。

但是,强烈建议大家不要做「标题党」,如果文不对题,那么就是在浪费读者的时间,次数多了以后,你将会失去读者的信任。在数据分析报告的标题封面页,可以注明报告的制作者、所在单位或部门、完成日期等信息。2. 目录导航目录主要是将报告的各模块呈现给读者,方便读者快速了解和查找报告的内容,起到一种导航的作用,让读者在看报告的过程中不迷路。

当报告的篇幅比较长时,可以对目录进行细分。比如说,按照 4P 和 4R 营销理论,我们可以把分析正文细分为 8 个部分:相应的目录导航如下:一、背景说明二、思路方法三、结论建议四、分析正文1、产品分析2、价格分析3、渠道分析4、促销分析5、顾客关联6、市场反应7、关系营销8、利益回报五、附录3. 背景说明背景说明页,一般用于阐述项目需求、分析目的、市场情况、前提假设、概念定义、适用范围、数据来源等,以便让读者知道项目的前因后果,了解分析报告的严谨性和数据来源的可靠性。

为了让背景说明更具有吸引力,可以采用讲故事的 SCQA 模式:(1)描述情景 Situation(2)引发冲突 Complication(3)提出问题 Question(4)给予解答 Answer比如说,去年销售额增长 20%,然而,利润却下降了 5%,如何提高利润率?请看下面的结论建议。4. 思路方法思路方法页,是为了便于读者理解报告的逻辑线索,可以包括分析的理论和框架、研究方法、算法模型等等。

比如说,在「腾讯00后研究报告中」,包含社会化理论、研究分析框架和研究方法等:5. 结论建议结论建议页,经常放在分析正文的前面,尤其是当报告给高层领导看时,因为这样可以大幅度节省高层领导的时间,毕竟,高层领导的时间是最宝贵的资源。如果你能更加快速地传递有效的信息,那么就是在创造价值。数据分析报告的价值,在于给决策者提供参考和依据,而决策者需要的不仅仅是找出问题,更重要的是解决问题。

所以,结论建议一定要简明扼要、抓住重点,得出的结论一定要严谨慎重、有理有据,给出的建议一定要合情合理、能落地执行,应该注意 3 个要点:(1)搞清楚要建议的对象;(2)符合业务的实际情况;(3)不要回避不好的结论。6. 分析正文分析正文通常是数据分析报告中篇幅最长的模块,包括用来支持结论建议的论据和论证,一般符合金字塔原理,采用「总 - 分 - (总)」的结构。

在《结构化写作》这本书中,介绍了构建金字塔结构的 4 个原则:(1)论:结论先行,强调的是一次表达一定要有清晰明确的结论,一次表达只支持一个核心观点或中心思想,并且要放在开头的位置;(2)证:以上统下,强调上下层级之间的论证关系,上一层结论是对下一层信息的概括和总结,下一层信息则是对上一层结论的解释和说明;(3)类:归类分组,强调分类的重要性,把具有相似性或相互关联的信息要按照一定的标准进行分类,归为同一个逻辑范畴;(4)比:逻辑递进,强调同一层次、同一组信息之间要进行比较,同一逻辑范畴的信息必须按照一定的逻辑顺序进行排列。

7. 附录封底附录中可以包含关键代码、元数据、参考文献等,以便让分析过程更加透明化,保证分析结果的可追溯性。封底页还可以展示版权等信息,也可以配上一张美观的图片,写一些感谢之类的话。根据需要,这部分内容也可以省略。小结本篇总结了数据分析报告的 7 个模块,分别是标题封面、目录导航、背景说明、思路方法、结论建议、分析正文和附录封底,根据业务的实际情况,其中有些模块是可选的。

数据分析报告的好坏,能够反映出数据分析师水平的高低。无论分析方法多么先进,如果不能将分析结果有效地组织和展现出来,就无法体现数据分析的价值。因此,每一个数据分析师都应该高度重视数据分析报告。在实际工作中,可以结合业务的实际情况,学习优秀的数据分析报告,并且学以致用,多加锻炼,从而不断提升制作数据分析报告的能力,做出更多更好地数据分析报告。

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