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  • 2021-06-25 03:13:08

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    求职者学历和教育背景是用工单位必须要掌握的内容,教育背景一般出现在简历的个人基本信息中,那么教育背景的写作有何要求,简历中的教育背景该怎么写呢?

    填写简历教育背景属于一项非常重要的工作,因为它属于简历两大板块之一,其一就是工作经历而另一个就是教育背景。但是在填写这个板块时,出现的问题却不少,下面就看看到底出现哪些常见的以及需要注意的问题。

    这里将采取边做边说的方式进行引导,在教育背景里最先出现的就是时间,时间方面体现出年月即可,不过在这个地方也出现了一些问题。比如你高中复读过,那么你写上去的高中经历就是四年了,为此有些人会在简历里标出三年的时间,而对于复读的一年另外单独做说明。这样的方式对你是不利的,你如果直接按照四年高中填写那么人家说不定没注意,还不知道你复读了一年,如果你直接表明你复读过一年,那么岂不是提醒人家你复读过吗?虽然复读没有什么不光彩的但是相对于没复读来说,肯定在印象上会相对差一点的,毕竟别人是一次性考上了大学而你是经过复读才考上大学的。这告诉我们如果出现留级或者复读经历,那么将这些经历融合在相应的阶段里,这样做出来的效果才是最好的。招聘者也不会在时间方面仔细看的,只是看个大概,而且大学经历是出现在最前面的,他们一般看了大学经历后就不会再仔细看下去,对于后面的只是扫一眼而已。http://www.jianli-sky.com

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    关于学习成绩怎么在学习背景里描述?有人会以平均分的形式给出,原因在于他认为这种方式可以对分数不佳的栏目做掩饰,不过这种方法并不好,因为平均分根本不能反映出具体的状况。企业重视的是专业课和基础课所以要把这些科目的名称、分数都体现出来,一个平均化的东西又有多大的意义?典型的就是目前统计出来的社会平均工资、城市平均工资,工资应该分行业、岗位去统计才具有意义,而我们的分数不是一样吗?

    最后就是大学里所获得的荣誉,如果在大学里获得了某些奖励那就必须对奖励做仔细的分析,这些奖励必须具有一定份量才行,不要把什么乒乓球冠军、学校篮球冠军、班级最佳干部等没有用处的东西列出来。在级别上一定要属于学校级别,在性质上一定要和学习有关。

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  • 第一部分 选题选题,简单的说就是确定自己科研的课题,解决研究什么的问题,明确研究的目标和范围。选题是进行科研的第一步,而且是十分关键的一步。进入论文写作准备阶段,多数的学生往往为论文的选题犯愁。的确在准备...

    第一部分 选题

    选题,简单的说就是确定自己科研的课题,解决研究什么的问题,明确研究的目标和范围。选题是进行科研的第一步,而且是十分关键的一步。

    进入论文写作准备阶段,多数的学生往往为论文的选题犯愁。的确在准备阶段,选题十分重要。选择恰当的题目进行研究,论文的写作就会顺利一些。

    论文题目的选择是一个从大到小、从不具体到具体的过程,应该根据自己的知识结构和兴趣,确定研究方向,考虑将来论文题目的大体方向和范围,在自己课程学习、广泛阅读和资料的积累的基础上,逐步明确具体的题目。

    尽量选择应用型题目

    通常人们对应用性研究的定义是比较模糊的,一般它泛指将理论应用于解决具体的问题,常将应用型研究分成理论的应用和计量应用,当然实际中,往往二者之间的界限并不十分清楚,越来越多的论文在进行分析时,将理论和计量应用融为一体。我们鼓励学生选择应用性研究作为论文的题目。

    宜小题大作

    论文的好坏,关键要看作者是如何在论文中支持自己的观点的。

    这需要作者能够清楚定义自己所要研究的问题,研究的范围不能太宽。学术论文一般不强调研究问题的宽度,更看重的是深度,如果一篇论文涉及范围太广,作者肯定是难以做到深入的。

    4140a0619fd722e284d77f69c49c4cd9.png

    第二部分 开题报告

    一、开题报告的目的

    写开题报告的目的,是要请老师和专家帮我们判断一下:这个问题有没有研究价值、这个研究方法有没有可能奏效、这个论证逻辑有没有明显缺陷。

    二、 开题报告的结构

    就要按照“研究目的和意义”、.“文献综述和理论空间”、“基本论点和研究方法”、“资料收集方法和工作步骤”这样几个方面展开。其中,“文献综述,基本论点和研究方法”是重点,许多人往往花费大量笔墨铺陈文献综述,但一谈到自己的研究方法时便寥寥数语、一掠而过。

    1 选题的目的和意义

    2 与主题相关的文献综述

    2.1 相关的研究文献回顾

    2.2 对现有文献的简要评价

    3 逻辑思路与研究方法

    4 论文结构与内容安排

    5 可能的创新之处

    6.已有的研究基础

    7.主要参考文献

    三、课题研究的方法

    具体的研究方法可从下面选定: 观察法、调查法、实验法、经验总结法、 个案法、比较研究法、文献资料法等。

    如要研究企业现状必定离不开调查法; 要研究如何优化则宜采用实验法;要研究如何对员工进行培养可采用经验总结法;要研究领导者人际关系可采用个案法等等。

    确定研究方法时要叙述清楚“做些什么” 和“怎样做” 。如要用调查法,则要讲清调查的目的、任务、对象、范围、调查方法、问卷的设计或来源等。

    提倡使用综合的研究方法。 一个大的课题往往需要多种方法,小的课题可能主要是一种方法,但也要利用其它方法。

    第三部分 文献综述

    文献综述是在开题前阅读过某一主题的文献后,经过理解、整理、融会贯通,综合分析和评价而组成的一种不同于研究论文的文体。

    1、文献综述的格式(包含四部分)

    前言:主要是说明写作的目的,介绍有关的概念及定义以及综述的范围

    主题:将所搜集到的文献资料归纳、整理及分析比较,阐明有关主题的历史背景、现状和发展方向,以及对这些问题的评述

    总结:对主题进行扼要总结。

    参考文献:表示对被引用文献作者的尊重及引用文献的依据。

    2、文献综述规定

    (1)为使选题报告有较充分的依据,要求在论文开题之前作文献综述。

    (2)在文献综述时,应系统地查阅与自己的研究方向有关的国内外文献。

    (3)说明自己研究方向的发展历史,前人的主要研究成果,存在的问题及发展趋势。

    (4)要条理清晰,文字通顺简练。

    (5)资料运用恰当、合理。

    (6)要有自己的观点和见解。

    3、注意事项

    (1)搜集文献应尽量全面。

    (2)注意引用文献的代表性、可靠性和科学性。

    (3)引用文献要忠实文献内容。

    (4)参考文献不能省略。

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    第四部分 毕业论文的写作

    论文的基本组成部分:

    题名

    内容摘要

    关键词

    引言

    正文

    结论

    注释和参考文献

    毕业论文就是高等院校应届毕业生独立完成的一篇总结性的学术论文。

    通过考察学生的毕业论文,检查学生在综合运用所学知识解决实际问题的能力。

    论文应该达到什么样的要求?

    反映出作者扎实的专业基础知识,具有一定的独立研究科学能力,对所研究的论题有自己独到的见解,有一定的学术价值。

    一、题名

    题名又称题目或标题。题名是以最恰当、最简明的词语反映论文中最重要的特定内容的逻辑组合。

    论文题目十分重要,必须用心斟酌选定。有人描述其重要性,用了下面的一句话:论文题目是文章的一半。

    对论文题目的要求是:

    准确得体;简短精炼;醒目。

    对这三方面的要求分述如下:

    准确得体

    要求论文题目能准确表达论文内容,恰当反映所研究的范围和深度。不能过于笼统,题不扣文。

    简短精炼

    力求题目的字数少,用词需要精选,一般不要超过20个字,当然不能因一味追求字数少而影响对内容的恰当反映。若简短题目不足以显示论文内容时,可用正副标题的方法解决。

    醒目

    题目所用字句及其所表现的内容是否醒目,其产生的效果是相距甚远的。

    二、内容摘要

    论文一般应有中文摘要和英文摘要。它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。其作用是不阅读论文全文即能获得必要的信息。

    摘要应包括以下内容

    1、研究的主要内容是什么,指明完成了哪些工作;

    2、获得的基本结论和研究成果,突出论文的新见解;

    3、结论或结果的意义。

    摘要的字数一般不超过论文字数的5%;摘要不要列举例证,不讲研究过程,不用图表,也不要作自我评价。不要照搬小标题或论文结论部分的文字。

    三、关键词

    是为了文献标引工作,从论文中选取出来,用以表示全文主要内容信息的单词或术语。一篇论文可选取3到8个词为关键词。

    四、引言

    又称前言,属于整篇论文的引论部分,其写作内容包括如下三个要点:

    1、问题提出:研究动机、目的及问题陈述

    2、文献评论

    3、研究框架及内容说明

    五、正文

    主体部分的写法,视选题的不同可以多样

    作为一篇完整的论文应让读者从问题的提出,问题的分析过程和问题的解决方法,都有全面的了解,以便能准确地评判论文的质量。

    论文主体部分的内容一般要分成几个部分来描述。在写作上,除了用文字描述外,还要善于利用各种图、表格、曲线等来说明问题,一篇条理清晰,图文并茂、论证清晰的论文才是好的论文。

    六、结论

    这一节篇幅不大,首先对整个论文做一个简单小结,然后将自己在研究开发工作中所做的贡献,或独立研究的成果列举出来,再对自己工作的进展、水平做一个实事求是的评论。但在用“首次提出”、“重大突破”、“重要价值”等自我评语时要慎重。

    七、参考文献

    这一部分的编写反映作者的学术作风。

    八、后记

    在后记中,主要表达对导师和其他有关教师和同学的感谢之意。对此,仍要实事求是,过分的颂扬反而会带来消极影响。这一节也可用“致谢”做标题。

    展开全文
  • 那么一份专业的报告,需要包含哪些内容呢?在讲报告的内容之前,我们需要知悉数据报告有哪些类型。1数据分析报告的类型由于数据分析报告的对象、内容、时间和方法等情况不同,因此存在不同形式的报告类型...

    在互联网行业里,很多岗位都需要和数据打交道,比如运营、产品、销售等。数据分析报告的作用在于以特定的形式将数据分析结果展示给决策者,给他们提供决策参考和依据。在职场中,一份专业的报告更能体现你的价值。那么写一份专业的报告,需要包含哪些内容呢?在讲报告的内容之前,我们需要知悉数据报告有哪些类型。

    1

    数据分析报告的类型 由于数据分析报告的对象、内容、时间和方法等情况不同,因此存在不同形式的报告类型。我们常见的几种数据分析报告有专题分析报告、综合分析报告和日常数据通报等。 2cd2bbdc35470ff02b1c4df34f260b9f.png

    2

    专题分析报告 专题分析报告是对社会经济现象的某一方面或某一个问题进行专门研究的一种数据分析报告,它的主要作用是为决策者制定某项政策、解决某个问题提供决策参考和依据。专题分析报告有以下两个特点。 1. 单一性 专题分析不要求反映事务的全貌,主要针对某一方面或者某一问题进行分析,如用户流失分析、提升用户转化率等分析。 2. 深入性 由于内容单一,重点突出,因此要集中精力解决主要的问题,包括对问题的具体描述,原因分析和提出可行的解决办法。这需要对公司业务有深入的认识,切记泛泛而谈。 eb370a2c6dc34730250cfa160bf2d401.png

    3

    综合分析报告 综合分析报告是全面评价一个地区、单位、部门业务或其他方面发展情况的一种数据分析报告。比如世界人口发展报告、某企业运营分析报告等。综合分析报告的特点是下面这两个。 1. 全面性 综合分析反映的对象,无论是一个地区、一个部门还是一个单位,都必须以这个地区、部门或者单位为分析总体,站在全局高度反映总体特征,做出总体评价。例如在分析一个公司的整体运营时,可以从常用的4P分析法,从产品、价格、渠道和促销这四个角度进行分析。 2. 联系性 综合分析报告要把互相关联的一些现象、问题综合其他进行系统的分析。这种分析不是对全部资料的简单罗列,而是在系统地分析指标体系的基础上,考察现象之间的内部联系和外部联系。这种联系的重点是比例和平衡关系,分析研究他们的发展是否协调,是否适应。因此,从宏观角度反映指标之间关系的数据分析报告一般属于综合分析报告。 702cc43a5b7e8217edc0404c438edd2a.png

    4

    日常数据通报 日常数据通报是以定期数据分析报告为依据,反映计划执行情况,并分析其影响和原因的一种分析报告。它一般是按日、周、月、季等时间阶段定期进行的,因此也叫定期分析报告。它包含有下面3个特点。 1. 进度性 由于日常数据通报主要反映计划的执行情况,因此必须把执行进度和时间的进展结合分析,观察比较两者是否一致,从而判断计划完成的好坏。为此,需要进行一些必要的计算,通过对一些绝对数(一定条件下总规模、总水平的综合指标,比如10天)和相对数(两个有联系的指标经过计算而得到的数据,比如6倍)指标来突出进度。 2. 规范性 日常数据通报基本成了相关部门的例行报告,定时向决策者提供。所以这种分析报告形成了比较规范的结构形式,它一般包括以下几个基本部分:
    • 反映计划执行的基本情况。
    • 分析完成和未完成的原因。
    • 总结计划执行中的成绩和经验,找出存在的问题。
    • 提出措施和建议。
    这种分析报告的标题也比较规范,一般变化不大,有时为了保持连续性,标题只变动了一下时间,如《XX月XX日业务发展通报》。 3. 时效性 由日常数据通报的性质和任务决定,是时效性最强的一种分析报告。只有及时提供业务发展过程中的各种信息,才能帮助决策者掌握企业的最新动态,否则将怠误工作。 对于大多数公司而言,这些报告主要通过微软的word、Excel和PPT来表现,它们各有优劣势,具体如下图所示: e73a4281353c22fd56e3c724fa9dd3aa.png 说完了报告的类型,接下里就是数据分析的结构。

    5

    数据分析报告的结构 数据分析报告会有一定的结构,但是这种结构会根据公司业务、需求的变化而产生一定的调整。但是最经典的结构还是“总—分—总”结构,它主要包括:开篇、正文和结尾三个部分。 开篇部分包括标题页、目录和前言;正文主要包括具体分析过程和结果;结尾主要是结论、建议和附录。下面将对这几个部分进行介绍。 标题页 标题页需要写明报告的题目,要精简干练,根据版面的要求在一两行内完成。起好标题很重要,好的标题不仅可以表现数据分析的主题,而且能够引起读者的阅读兴趣。下面介绍下几种常用的标题类型。 1. 解释基本观点 这类标题往往用观点句来表示,点名数据分析报告的基本观点,如《不可忽视高净值客户的保有》《直播业务是公司发展的重要支柱》 2. 概括主要内容 这类标题用数据说话,让读者捉住中心,如《我公司销售额比去年增长30%》等。 3. 交代分析主题 这类标题反映分析的对象、范围、时间和内容等情况,并不点名分析师的看法和主张,如《拓展公公司业务的渠道》《2016年运营分析》等。 4. 提出疑问 这里标题以设问的方式提出报告所要分析的问题,引起读者的注意和思考,如《客户流失到哪儿了》《1500万的利润是怎样获得的》等。 cd3af4d8163caabb76094b0a40878d39.png 标题页示例 目录 目录可以帮助读者快速的找到所需内容,因此要在目录中列出报告主要章节的名称。如果是在word中展现,还要在章节名称后加上对应的页码,对于比较重要的二级目录也可以将其列出来,如下图所示。但是目录也不要太过详细,因为这样读起来不够清爽。 a72212da8484ba5bf5c910779e1b61eb.png 目录示例 另外,通常公司和企业高管没有时间读完完整的报告,他们只对其中一些以图表展示的分析结论感兴趣,所以,当书面报告中有大量的图表时,可以考虑将图表单独制作成目录,以便日后利用。 前言 前言是分析报告的重要组成部分,主要有分析背景、目的和思路。前言的写作一定要经过深思熟虑,前言内容是否正确,对最终报告是否能解决业务问题,能否给决策者提供有效依据其决定性的作用。 1. 分析背景 对数据分析背景进行说明主要是为了让报告阅读者对整体的分析研究有所了解,主页阐述此项分析的主要原因、分析的意义及其他相关信息,如行业发展现状。 2. 分析目的 阐述目的主要是为了让读者知道这次分析能带来何种效果,可以解决什么问题。有时将研究背景和目的的意义合二为一。如下图中分析目的就说的很清楚,通过分析企业市场的环境变化以及回答市场拓展中的问题,把握机会推动工作的进展。 704a9ebf11c5148ffadc49b1a3f8e6e6.png 3. 分析思路 分析思路用来指导我们如何进行一个完整的分析过程,即确定需要分析的内容或者指标。这是很多人困惑的地方,不知道该从那个点入手。只有在相关的理论指导下才能确保数据分析维度的完整性,分析结果的有效性和正确性。以下以营销为例作展示: a003d480e1c571a2ddbdf3603bfaefe9.png 报告分析思路示例 此处需要注意的是目的越明确,针对性就越强,也就越有指导意义,否则数据报告就什么生命力。 正文 正文是数据分析报告的核心部分,它将系统全面地表达分析过程和结果。通过展开论题,对论点进行分析论证,表达撰写报告者的见解和研究成果的核心,因此正文占了大半过的篇幅。 12fce676cf107db2eb052f19693dd702.png 正文示例 一篇报告只有想法和主张是不行的,必须经过科学严密的论证,才能确认观点的合理性和真实性,才能使别人信服。因此,论证是极为重要的。报告正文还有以下几个特点:
    • 是报告最长的主体部分
    • 包含所有数据分析的事实和观点
    • 通过数据图表和相关的文字结合分析
    • 正文各个部分具有逻辑关系
    报告的结尾是对整个报告的综合与总结,是得出结论、提出建议、解决矛盾的关键。好的结尾可以帮助读者加深认识、明确主旨,引起思考。 结论与建议 结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果,它不是简单的重复,而是结合公司的业务,经过综合分析、逻辑推理形成的总体论点。结论应该首尾呼应,措辞严谨、准确。 建议是根据结论对企业或者业务问题提出的解决方法,建议主要关注在保持优势和改进劣势的等方面。同时它也应该是一个可行的建议,因为在分析时候它结合了业务实际。 以上就是数据分析报告的基本结构,但还有一个部分不可忽视。它就是报告的附录。 附录 附录是分析报告一个重要的组成部分,一般来说,附录提供正文中涉及而未阐述的有关资料,有时也含有正文中提及的资料,从而向读者提供一条深入数据分析报告的途径。它主要包括报告中设计的专业名词解释、计算方法、重要原始数据、地图等内容,附录是报告的补充,并不是必需的,所以这个可以结合实际来定是否要加上。 最后还需要强调下写报告时需要注意的事项:结构合理、逻辑清晰;实事求是反映真相;用词准确,避免含糊;篇幅适宜,简洁有效;结合业务,分析合理。 以上就是撰写一份专业的数据分析报告所需要的内容以及注意事项,希望大家在写报告的时候能够用上。 文章来源于爱数据原统计网,版权归作者所有。 ·END· 见微知著,数析万象!请扫码联系我们 ae8503cabe20fa181bb902bfead1967d.png 往期内容推荐:
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  • 大家都知道,数据分析报告的输出是整个业务分析过程的成果,是评定一条业务线的参考依据,既然这么重要那当然要写好它了。 以下图表由数据分析软件FineBI制作 FineBI商业智能软件 - 新一代自助大数据分析的BI工具...

    写一份好的数据分析报告的重要性不言而喻(只要我写的好,升职加薪、年终奖就少不了我)

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    大家都知道,数据分析报告的输出是整个业务分析过程的成果,是评定一条业务线的参考依据,既然这么重要那当然要写好它了。

    以下图表由数据分析软件FineBI制作

    FineBI商业智能软件 - 新一代自助大数据分析的BI工具www.finebi.com/?utm_source=media&utm_medium=zhihuimg

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    接下来我就分享我写数据分析报告的5个步骤,供大家学习参考。

    一、明确分析目的

    **还是那句老话,在做任何事情之前,先想清楚做这件事的目的是什么。**写数据分析报告也是,如果一开始就没有明确清楚目的,盲目开始分析,最后的结果很可能就是,分析了半天却离目标越来越远。所以搞明白研究这个事情的目的,是开始数据分析的第一步。

    二、拆解指标发现问题

    在明确清楚我们的分析目的后,就要针对我们的分析目标进行指标拆解,通过拆解指标去发现问题。这么说有点虚,举个例子说明一下。

    背景:某制造业公司到年底,需要进行销售线的业务复盘,因此需要检查各销售线人员的年度目标完成进度,并给出建议。同时,通过统计发现,今年公司的毛利率有所下降,需要数据分析师通过数据去找到影响毛利率下降的原因。

    拆解流程:

    ①明确分析目标 ②确定问题 ③拆解问题 ④拆解指标&拓展纬度布局

    第一步:明确分析目标

    通过背景我们可以清楚知道,我们有两个目标需要去完成,这里我用导图的形式罗列出来

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    第二步:确定问题

    在明确分析目标后,就需要确定为了达成该目标,提出围绕该目标需要解决的问题。可以使用思维脑图,写出在看到该目标后产生的问题。

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    第三步:拆解问题

    在确定问题后,就需要找到能够数值化衡量这些问题的指标,以及它们的计算方式。

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    第四步:拓展维度

    • 计算方式确定,就可通过分析组成这些计算公式的指标来探究影响其的原因,比如销售额=单价*数量,那么就可从单价、数量来分析销售额变动,以一个指标为定量,分析对比其他指标变化。
    • 同时以计算公式结果为指标,拓展维度(比如地区、时间、品类等等)来探究不同维度下的指标差异。

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    三、 给出结论

    同样的我们给出的结论需要和分析目的紧密相连,比如:

    • 目的是了解业务的现状,那结论可以是:该业务有问题x关键指标,每个指标的数值是xxx,有什么样的异常;
    • 目的是了解数据到什么情况算好,那结论可以是:某指标可以以 xxx 作为判断标准,原因是…;
    • 目的是找出业务出现异常的原因,那结论可以是:经分析,有x各种原因,其中重点原因是… ;

    需要注意的是,如果是判断业务的状况,需要确定一个判断标准:结论=数据+判断标准

    在对数据进行拆解分析的过程中,我们已经可以察觉到一些数据异常。但是这些异常到底是好是坏,我们需要通过一个标准来确定。

    比如说十月份销量数据下滑,我们可以增加比对去年的数据。如果去年也下滑了,说明是正常的月度下滑。如果去年没有下滑,那么说明今年下滑是个不正常现象,需要复盘解决。

    四、结合业务,给出建议和方案

    如果数据不能驱动业务成长,那它毫无用处。

    下了结论以后,再结合对业务的理解,就可以就分析结果提出建议,甚至给出方案:

    • 建议是:能解决业务问题的行动方向,是若干个潜在可行的范畴。
    • 方案是:制定一个具体行动计划,方案要满足 5w2h ,要有具体的执行人、完成时间等等要素。

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    五、撰写分析报告

    以上准备工作完成,如何撰写一份分析报告增加它的可读性呢?

    • 架构清晰:参考经典的金字塔结构,结论先行,以上,先重要后次要。以上统下的顺序也符合数据分析过程中拆解指标的顺序,更容易帮助读者理解你的分析思路;

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    • 报告图表化:用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论,更容易做到有理有据;
    • 规范化:整篇文档的图表风格统一、名词统一;

    imgFineBI制作


    在写数据分析报告之前,先要明确3个问题

    1. 为什么要写数据报告?
    2. 报告的受众群体是谁?
    3. 如何提高数据质量?

    先做好定位,报告呈现的信息才会更精准,对决策者来说也更有价值。

    一、为什么要写数据报告

    数据报告是分析思考总结的呈现。我们写数据报告的目的是将自己的分析结果呈现给管理者或数据需求者,并给运营或管理人员提供可视的、合理的决策建议。

    所以做报告、做数据报告、还是在做数据分析报告,这三种是完成不一样的内容。

    很多人往往做的是:数据报告。最重要的特征是,一堆表格,一堆图的堆砌,恨不得把相关的内容都放上去,就怕PPT页数不够似的。

    真正数据分析报告:既然是分析,一定是结果,也必须有结论,有观点。

    所以一定要呈现结论,哪怕是错误的结论。**“结论是基于当前的数据,基于你做出的逻辑推理而得到的。”**没有结论的分析报告,不应该叫数据分析报告

    对于数据分析人员来说,敢基于数据下结论,也可以发现自己的不足,从而找到自己提升的机会点。

    所以不要害怕下结论。害怕把结论弄错了,是很难写出高质量的分析报告。一个企业数据分析师的成长,也需要不断从错误中学习。

    二、报告的受众群体是谁?

    一定要关注一下你的报告受众是谁,不同受众对于报告的期望完全不一样的,高层关注方向,中层关注策略,员工关注执行。

    **1、高层关注是方向。**基于数据分析或者数据洞察中发现潜在机会点。因为他们要决定的是方向,基于方向投入相关资源,他们是用数据报告作为参考来做决策。

    **2、中层关注策略制定。**基于数据可以制定什么样的策略。例如:如果用户流失下降,更关注流失用户特征是什么,从而制定对应策略。

    **3、员工关注执行。**例如:针对什么样的用户发送什么样的优惠券,我根据数据结果来对应发券。

    不管针对什么对象,有几点是共通的:

    **1、数据好理解。**好的报告一定是有比较强的逻辑,报告中不会出现太多难以理解的概念,指标的定义也比较清晰,不会一个指标定义要人理解半天。所以大家喜欢的报告表现形式是以图为主,毕竟:“一图胜千言”

    **2、直接告诉用户价值点。**报告可以帮助你解决什么问题?转化为很具体的数字;例如:可以提供你销售100万,提升10%,获取多少新用户,挽回多少会员;提升多少利润,降低多少费用。把价值直接传递给用户。

    数据分析报告在完成的过程中,往往需要分析师主动找目标受众去当面沟通,听取意见以及协助落地。如果工作中认为只要把数据分析报告给出就结束了,这往往是没有什么结果,而且这样的数据分析师也很难写出高质量的报告 。

    三、如何提高数据质量?

    如果数据质量有问题,后面一切都是徒劳。不管你数据图表做的多漂亮,数据分析逻辑多么严谨,数据分析方法多好。

    所以数据质量是生命线,一定要牢记。

    在数据分析报告制作过程中,常出现数据质量可能有几个地方:

    **1、数据来源有问题。**所以一定要核对你的数据来源,谁提供的,是如何产生的,是否有做过处理。
    **2、指标定义逻辑。**数据分析过程中的指标定义是否正确,是否能满足你要分析的问题。
    **3、数据提取处理。**在写SQL、python或者R等工具中处理过程中,一定要反复核对代码逻辑,看结果是否有明显异常。
    4、在Excel加工的时候,更需要注意细节。可能在各种数据复制,图表制作的时候出现小问题,错行与列,少了一行之类的。
    5、在PPT中一定要对数据口径说明。也许你做的都对的,但是到了用户不是按你定义来理解数据,按他自己理解,也会导致他对你的结论理解错误。

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    当今企业纷纷推动数字化转型,做一份好的数据分析报告,大到能否帮助企业做出正确的商业决策,小到能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此做出一份高质量的数据分析报告是职场人必备的利器。那么究竟该如何做好一份数据分析报告呢?

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    条理清晰、逻辑缜密、可读性强,这三点就是数据分析报告的重中之重。

    一、概念性认识

    对于数据分析报告,先要有一个概念性的认识,按照报告陈述的思路,可分为四类:

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    描述类报告,通常是对业务数据的日常展现,比如上月的销售额是多少;平均每天的用户流失是多少,这种报告就像记叙文,描绘发生了什么事情,不求最深但求最全。

    因果类报告,在描述类报告的基础上,多了一个为什么,通常是对某一现场出现的原因进行研究,比如老板发现这个月的销售额下滑明显,让你找出背后的原因。

    预测类报告,通过对事实的现象和原因进行分析和判断,预测未来会发生什么。

    咨询类报告,类似推理小说,像小马过河,投石问路,在得出分析结论的基础上给出有价值的建议,指导企业一路前行。

    二、报告给谁看?

    然后,确定你的报告到底是要给谁看的??

    这点看似是废话…但其实还是很重要的!

    因为这决定了你报告的深度和广度,让你想清楚你需要用报告达到什么预期。

    三、报告核心框架的介绍:分析框架=剥洋葱+拆分

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    1、剥洋葱

    剥洋葱的思维,更适合问题的深度思考。

    当看一个问题的时候不能看表面,越是容易得到的数据,越让你看不到真相,而你也因此常常被迷惑,要像剥洋葱一样一层一层剥开,去接近你要探索问题的本质,让真相慢慢浮出水面。

    比方说,某一个公司的老板找你聊合作,我们的用户量有2000万,许多人这时很震惊,心里想:熬了这么久终于抱了个大腿,其实真的是大腿吗?

    按照剥洋葱的思维,我们来一探究竟。

    (1)第一剥:看看到底有多少用户还活着?即,我们整体的活跃用户数有多少?

    这个很重要,僵尸毕竟是僵尸,没有任何价值可言。

    这里要注意活跃的定义,拿一款APP来讲,如何启动一次就算活跃的话,那数据水分还是很多的,比如很多app都是流氓自启的。

    (2)第二剥:看看平台运营的持续性到底如何?即,日活跃、月活跃、季活跃的用户数大概是多少呢?

    毕竟每个人对活跃理解的定义不一样,通过这个问题你大致能够了解这个平台用户回流的时间周期,留存等。

    (3)第三剥:看平台用户是否与你的目标群体匹配?即,活跃的用户中男女比例如何?消费层级如何?年龄特征如何?

    还可以继续剥下去,这样你才能更准确的理解对方的平台,当然要记住一点,要做数据真实性的验证。

    2、拆分

    那么剥洋葱更多是的是逐步往下,更适合针对某一个问题的深度分析,但分析报告还需要从整个背景和目的的各个角度去看待,所以这时候要采用拆分的思维。

    例如我们把年底报告拆分成为什么分析、如何来分析、分析的过程、分析结论、将如何做?

    再在每个拆分点上进一步采用剥洋葱的思维就能很少的进行梳理,从而确定分析框架,也可以接触MECE、PEST、AAARRR等成熟的方法论来进行拆分。

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    四、每页核心指标展示的逻辑——公式思维

    当我们做好数据分析后,如何在一页PPT展示自己的分析变的更加重要,许多分析师在这块不知所措,有时候是用户趋势图,有时候又是行业规模图,其实背后的分析逻辑可能很清晰,但你所展示的方式和布局老让别人觉得还是思路混乱。

    一页PPT要描述一个核心,而这个核心验证的数据分析过程,最好的方式就是公式思维,这样你呈现出来的指标才能和此页的主题相呼相应,即使有人现场挑战你,你也会对答如流。

    有这么一个故事:曾经有一个麦肯锡的人跳槽到了谷歌,给谷歌的一个广告部门做业务管理,负责这个部门提升广告业务的收入。

    他入职的第一天就问了下属们一个问题,“我们这个部门的业务公式是什么?”他的下属们就都被问蒙了,他们想,“我们部门没有什么公式啊。”

    后来,这个麦肯锡来的人通过和整个部门的人沟通,最终得出了他们部门的一个业务公式。

    这个公式就是:广告收入=展现量×点击率×每个点击的价格

    这样的话,这位麦肯锡的大咖把一个商业核心用这样一个公式写出来了,那么这个部门要的几件事情也就随之变的更加清晰。

    请大家举一反三:

    假如,如果你是一个陕西面馆的老板,你的公式是什么呢?

    那老板开面馆的目的肯定是为了赚钱,也就是利润=营收-成本 ;营收=消费用户*客单价;消费用户=线上用户+线下用户。还可以继续用公式法分解下去,由上而下的分解是为了更好的实施营销策略,那要提高利润无非做到2点,提高营收,降低成本。

    比如要提高营收,客单价变化不大的情况下,我应该侧重线上曝光、还是侧重商圈内的用户引流

    消费用户体量稳定的话,通过满减、套餐(肉夹馍+凉皮+冰峰)、优惠券等。

    而由下而上更多是为了评估,就是大家常见的面试题:如何预估一个早餐店的利润?如何预估中国的高收入群体?如何预估竞品的收入等。

    这样无论你从预测还是分析问题角度来看,都会让自己的逻辑变的更加清晰,可以起到才辩无双的效果,因而让你的结论和支持变的更加紧密。

    五、指标对比的合理性——业务思维

    查理芒格说过一句话:不要做一个股票分析家,而是做一个商业分析家。

    常看到一些报告,无论什么产品、什么业务,都是几大指标,注册用户数、活跃用户数、首次购、重复购,复购率、客单价等等,可笑的不是指标本身,而是拿业务不同的2个指标来对比,说自己多优秀!

    拿大家熟悉的复购率说一说:

    复购率即重复购买率,指消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数。

    张三是卖大家电的,李四是卖蔬菜的,王五是卖玛莎拉蒂的。

    那你能说复购率越高,你平台的忠诚度越高吗?显然不能,这里的产品分别是耐用品、消费品、奢侈品,如果抛开业务本身,你觉得复购率之间的对比有意义吗?

    **在选取指标对比时,一定要清楚指标背后的业务含义到底是什么?**一定要多研究别人家的产品、财报,了解它,你才能读懂它,也才会慢慢建立自己的业务认知系统,这在一定程度上决定你报告洞察业务的深度,所谓的洞察其实就是指标衡量够不够狠、够不够准。

    六、让图表传达更加直接

    图表的使用也有自己的原则、分类、规范,图表不仅仅是数据的罗列,采用图表是为了让人看懂,但这仅仅不够,要成为让人快速高效的看懂,那么绘制一个好的图表也需要具备一定的能力,不是乱画。主要分三个方面:

    1、图表选取的原则。决定我们报告图表形式的并不是拥有的数据是什么,而是我们想要表达的主题是什么。同样的数据,想要表达的主题不同,图表形式就不同。

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    图1表达是爽肤水和沐浴露两个品类在不同城市的销量排名,图2主要表达的是在相同城市在两个不同的品类的销量差异。

    2、重点数据的标注。对于能够反映问题的重点数据一定要采用特殊的方式标注出来,可以采用不同的颜色或者文本框来辅助,描述一下这个数据背后的市场、营销举动,这个特别重要、而且很重要。

    3、慎用巧用动态图。太多的信息展示容易让展示显得没有重要,一眼过去每个数据都在动,很难让对方抓住重点,不知道你要表达什么,即使要用动态图来提高B格,也一定要有条理性。

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    七、报告的描述规范

    一份好的战斗来自一份好的情报,而一份好的情报重中之重在于你对数据的解读,这时再回到你报告的受众上,要明确受众人的职能和业务方向,通过你对数据的解读,让受众短时间内能够做出反应。

    常用的几种方式:

    对比类,同比、环比、与目标的差异、相对来看等等

    趋势类,上升、平缓、回落等

    结构类,主要是….、占有率高达等

    但这些远远不够,以上更多是在描述数据的本身,这时候你要借助公式法、拆分、剥洋葱的逻辑来找出与业务相关的问题点到底在哪,应该如何做?

    比如,市场占有率方面,ABC三家公司已占据90%的市场份额,其中A占据了60%

    领导一看没什么感觉,这和他心里的预期感受差不多,只是你进行了量化而已,并没有传达领导想要的结果和解读。

    那如何这么写呢?

    市场占有率方面,ABC三家公司已占据90%的市场份额,其中A占据了60%

    进一步分析得知,A公司的市场份额驱动主要来自:政策引导、市场投放、用户私域运营三个方面。对标发现,我们在用户私域运营方面的收入仅增长了X个百分点,而A在这方面的增长为XX%,是我们的X倍。

    这样领导一看,就知道来年的重点了,不但发现了问题,而且还发现了主要问题,更重要的是你的分析让他找到了方向。

    八、工具

    常常有人问我,数据分析用什么工具

    其实我在很多文章里面都提到过:Excel、BI、R、Python…具体看大家的需求

    非要说哪一个好,其中BI工具个人觉得“老少皆宜”。

    就拿我一直在用的FineBI来说,当你用FineBI的时候,你会发现他是完全按照数据分析的流程来设计的,先是数据准备,做一些基础的数据处理和模型准备;再到自助数据集,对拿到的数据进行过滤、增加计算指标、合并数据关联分析;然后数据分析挖掘,通过拖拽操作,以图表、表格的形式进行多维分析,发现有价值的出具结果;最后搭建数据驾驶舱,出数据报告。

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    为什么推荐这个工具呢

    自己近一年也在公司里开发一些数据产品。发现面向个人的产品很标准,就是按照一套模子做出来,迎合大部分人的大部分需求。可面向部门/企业应用的产品,有千奇百怪种状况,比方说性能,还有复杂流程的管控,数据流转那一套,都是大家很重视的。而这样做往往就有可能走定制化的路线。

    后来我们就看有哪些在这方面做得比较好的工具,就遇上了FineBI

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    数据分析工具有很多,但能上升到帮助管控企业数据,整合、分析、分发的BI工具,FineBI值得推荐。

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    总结

    • 明确目的
    • 报告给谁看
    • 拆解问题,金字塔思维,架构清晰(条理清晰、逻辑缜密、可读性强)
    • 善用工具,善用图表,风格统一
    • 得出结论,给出建议和方案
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