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    2018-08-31 23:14:30
    设计的非常实用,非常美观的一个数据分析报告的PPT模板,年终总结,工作总结都可以使用。
  • 2018-2019抖音大数据分析报告
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  • 2016年数据分析行业报告,职业分析报告,BI大数据部,2017年1月发布的PPT
  • 数据分析报告

    万次阅读 2019-04-16 21:42:44
    数据分析报告到底是什么,有什么用,该怎么写。这个我也不知道,我觉得就可能跟毕业论文相似吧。但想到接下来的工作需要写大量的数据分析报告,就先查一查这个东西吧。 先说一说数据分析报告是干什么的吧。数据分析...

    数据分析报告到底是什么,有什么用,该怎么写。这个我也不知道,我觉得就可能跟毕业论文相似吧。但想到接下来的工作需要写大量的数据分析报告,就先查一查这个东西吧。

    先说一说数据分析报告是干什么的吧。数据分析报告的作用就是展示分析结果以及提供决策依据。

    那么数据分析报告长的什么样子呢? 据说是图文并茂,有清晰的分析框架,结论明确,通俗易懂,能够让读者一目了然。它的结构有总分总结构(感觉有点像小学时候写作文)。我们需要总述分析背景,分析目的,分析思路,还需要分述其中的内容,最后来一个总结就ok了。

    所以说数据分析报告到底是什么呢?它是数据分析的原理和方法,运用数据来反映,研究和分析某项事物的现状,问题,原因,本质和规律,并得出结论,提出解决方法的一种分析应用文体。

    写数据分析报告需要注意什么呢?
    首先,我们写的数据分析报告中的结论一定要基于紧密严谨的数据分析推论过程,不要有猜测性的结论,太主观的东西没有说服力。
    其次,分析要有很强的可读性,是阅读者能快速的理解。
    然后就是 数据分析报告尽量要图表化,用图表来代替大量堆砌的数字会有助于人们更加形象更直观地看清问题和结论。当然,图表也不要过多,会产生视觉疲劳。
    好的数据分析报告的流程一般是:发现问题,总结问题原因,解决问题。

    数据分析报告常见的种类有三种:专题分析报告,综合分析报告,日常数据通报等。

    专题数据分析报告:
    主要作用:就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。
    特点:单一性,专题分析报告不要求反映事物的全貌,主要针对某一方面或某一个问题进行分析。深入性,由于专题分析报告内容单一,重点突出,因此便于集中精力抓住主要问题进行深入分析。
    它不仅要对问题进行具体描述,还要对引起问题的原因进行分析,并且提出切实可行的解决办法。

    综合数据分析报告:
    主要作用:全面评价一个地区,单位,部门业务或者其他方面发展情况。
    特点:全面性,综合分析报告反映的对象,无论是什么范围都需要站在全局的高度,反映总体特征,做出总体评价,得出总体认识。在分析总体现象时,必须全面,综合地反映对象的各个方面的情况。联系性,要把互相关系的一些现象,问题综合起来全面系统的分析。这种综合分析不是对全面资料的简单罗列,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。

    日常数据通报
    主要作用:以定期数据分析报表为依据,从而反映计划执行情况,并分析影响和形成原因。
    特点:进度性,由于日常数据通报主要反映计划的执行情况,因此必须把计划执行的进度与时间的进展结合起来分析,观察比较两者是否一致,从而判断计划完成的好坏。因此,需要我们进行一些必要的计算,通过一些绝对数和相对数据指标来突出进度。规范性,一般来说,日常数据通报基本上成了数据分析部门的例行报告,定时向决策者提供。所以这种分析报告就形成了比较规范的结构形式。一般包括以下几个基本部分:反映计划执行的基本情况、分析完成或未完成的原因、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。时效性,时效性由日常数据通报和性质和任务决定,它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经验的主动权,否则将会丧失良机,贻误工作。所以需要我们格外注意这个。

    不管什么文体都是有结构的,虽然会有不同,但是最经典的数据分析报告的结构是‘总-分-总’,包括 开篇、正文和结尾三大部分。在数据分析报告结构中,“总分总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前言;正文部分主要包括具体分析过程与结果;结尾部分包括结论、建议及附录。
    标题常见的类型有四种,分别是解释基本观点、概括主要内容、交代分析主题、提出问题。那么标题的制作要求是什么呢?需要我们做到直接、确切、简洁。
    目录可以帮助读者快捷方便地找到所需的内容,因此,要在目录中列出报告主要章节的名称。
    前言是分析报告的一个重要组成部分,需要注意分析背景,分析目的,分析思路。分析背景就是对数据分析背景进行说明主要是为了 让报告阅读这对整个分析研究的背景有所了解,主要阐述此项分析的主要原因、分析的意义、以及其他相关信息。分析目的就是数据分析报告中陈述分析目的是为了让报告的阅读者了解开展此次分析能带来何种效果,可以解决什么问题。分析思路就是用来指导数据分析师如何进行一个完整的数据分析,即确定需要分析的内容或指标。这是分析方法论中的重点,也是很多人常常感到困惑的问题。只有在营销、管理理论的指导下,才能确保数据分析维度的完整性,分析结果的有效性及正确性。
    正文需要我们利用各种数据分析方法,一步步地展开分析,通过图表及文字相结合的方式,形成报告正文,方便阅读者理解。报告正文具有四个特点:是报告最长的主题部分、包含所有数据分析事实和观点、通过数据图表和相关的文字结合分析、正文各部分具有逻辑关系。这就需要我们对正文足够重视。
    结论结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果,通常以综述性文字来说明。它不是分析结果的简单重复,而是结合公司实际业务,经过综合分析、逻辑推理形成的总体论点。它与正文紧密衔接,与前言相呼应,使分析报告首尾呼应。
    附录附录是数据分析报告的一个重要组成部分。一般来说,附录提供正文中涉及而未予阐述的有关资料,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。它主要包括报告中涉及的专业名词解释等内容,这就需要我们根据自己撰写数据分析报告的实际情况再决定是否需要在报告结尾处添加附录。

    最后就是数据分析报告的细节部分,需要注意分析的结论是否正确,是否有逻辑性。如果没有明确的结论就不叫分析了。结论要精简,使读者容易理解。尽量做到图表化,图表的配色也比较重要。要有好的数据源,要保证数据的准确性,使用错误的数据会误导别人。

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  • 从招聘信息看-数据分析师(数据分析报告

    千次阅读 多人点赞 2019-04-22 14:07:14
    从招聘信息看-数据分析师 项目简介 有意转向数据分析这个岗位,那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接,最真实的方式就是从企业那里获取需求信息,从而能够知道自己学习的方向和简历的准备。 本次项目...

    从招聘信息看-数据分析师

     

    项目简介

           有意转向数据分析这个岗位,那自然首先需要对这个岗位有所了解。最直接,最真实的方式就是从企业那里获取需求信息,从而能够知道自己学习的方向和简历的准备。

           本次项目主要利用爬虫爬去拉钩网上根据数据分析这一关键词所查询的岗位在全国范围能的岗位搜索结果,进行一些数据分析来了解“数据分析”。

     

    数据来源和数据集

           本项目所使用的数据集全部来源于拉钩网,之所以选择拉钩网作为本项目的数据源,主要是因为相较于其他招聘网站,拉勾网上的职位信息非常完整,整洁,极少存在信息的缺漏,并且几乎所有展现出来的信息都是非常的规范化,本次数据获取为通过python撰写爬虫代码来进行数据爬去,得到的为csv文件,方便后续处理,爬去时间为4月11号。

    本次爬去的信息主要获得了一下信息:

    城市:City,岗位名称:Title,公司名称:Company,公司编号:Company_Number,所属行业:Company_Industry,公司规模:Company_Scale,月薪Salary,经验要求:Experience,学历要求:Education_level,在职状态(如全职):State',福利:State,岗位职责和任职要求:Description。

     

    目的

           主要希望通过实际的数据来解答针对数据分析岗位的一些疑惑,具体来讲:主要针对一下几个问题:

    1. 数据分析岗位需求的地域性分布;
    2. 整个群体中薪酬分布的情况;
    3. 不同城市数据分析师的薪酬情况;
    4. 该岗位对于工作经验的要求是怎样的;
    5. 根据工作经验的不同,薪酬是怎样变化的;
    6. 从用人单位的角度看,数据分析师应当具备哪些技能?
    7. 掌握不同的技能是否会对薪酬有影响?影响是怎样的?

     

    技术和工具

           本项目主要以Python为编程语言,Python代码简单十分容易被读写,具有丰富和强大的库,其在网络爬虫的传统应用领域,在大数据的抓取方面具有先天优势。项目的主体分为三大部分:第一部分是数据爬去,python在pycharm上进行的窜写的一个简单的爬虫工具。第二部分是数据清洗,由于是直接爬去的网上数据,需要对数据进行去重和归一化处理。第三部分进行数据分析,两部分均在Jupyter上进行。

          

    数据搜集:

           主要使用了urllib库用于抓取网页,selenium用于处理鸡动态加载网页,lxml库从而使用xpath进行网页解析,csv库用于得到数据的存储,当然使用time库进行爬去速度的控制。

    以下为主要爬去的字段和代码,部分字段名在存取csv格式是,已经更改。

    共爬去拉钩网根据数据分析关键词爬去前29页内容,得到429条数据,分别爬去字段12个:其中Company_Nuamber为改拉勾网中所链接的具体公司信息的url最后一部分,为防止公司名称情况,以此作为公司编码唯一标识符。

                 

    本次爬去的信息主要获得了一下信息:

    城市:City,岗位名称:Title,公司名称:Company,公司编号:Company_Number,所属行业:Company_Industry,公司规模:Company_Scale,月薪Salary,经验要求:Experience,学历要求:Education_level,在职状态(如全职):State',福利:State,岗位职责和任职要求:Description。

     

    数据整理

    数据加载:

    数据处理:

    由于会进行薪资分析。故需要获得需要字段。

    另外需要去重处理,根据'Company_Number','Title'两个字段进行去重,'Company_Number'为公司编号,属于该公司唯一标识符,'Title'为职位名称,本次数据爬去时间为4月12号,所爬去的工作发布时间范围均为近一周,所以同一公司发布的相同职位视为重复值进行去重处理。处理后的数据为389条。

     

     

     

    数据分析

    主要使用了numpy,pandas,matplotlib,jieba,worscloud这几个库

    地域性分布:

    分别绘制了柱状图和饼图由于在柱状图上不能很好的显示各个百分比,进而绘制了饼状图:

    进一步绘制一个饼图:

     

           有图可知,在本次统计量范围内,全国有19个城市有数据分析师的需求,数据分析需求以北京最大达到37%,然后依次为上海,深圳,广州,这四个城市综合占比高达82%,杭州位列第五名。

           所在行业:

           所在前三为:移动互联网,金融,数据服务,其次为电子商务,看来数据分析及偏向与互联网,金融等领域,同时,在北上广深等人才需求量大。这些一线城市都有大量的互联网企业,这与该职位的地域和行业的情况是完全吻合的。,总的的来说这种饼状图是根据行业标签拆分来看的,误差比较大,在拉钩网上公司很大一部分公司具有两种标签的,在这里只是简单的进行李各个标签的统计,同时考虑到拉钩网是一个偏重互联网行业的招聘平台,所以分析并不是十分色全面。

           简而言之,数据分析岗位,大量的工作机会集中在北上广深和杭州,希望向这方面发展的同学还是要到这些城市进行多多尝试。当然,所在的行业很可能为移动互联网,金融,数据服务等行业。也需要注意的是,这些城市都集中了大量的各个行业的人才,竞争压力也是十分大的。

     

    总体薪酬情况:

    如同大多数其他工作一样,数据分析师的薪资也是属于右偏分布,大多数人的收入集中在5k-30每月,只有少数人能获得很高的收入,让人充满期待。需要说明的是,拉钩网上的薪资是一个区间值,在这里为了方便分析,我取中间值进行分析。因此,实际的薪酬可能有所偏差。

     

    不同城市的薪酬分布情况:

           在知道城市需求的情况下,忽略掉哪些人才需求量较小的城市,我重点关注排名前6的城市。从图上可以看出六大城市的薪酬总体来说较为集中,这个我们前面看的全国的总体薪酬分布是一致的。北京的薪酬中位数大约在20K,局全国首位,其次为上海稍微少一些,以这六个城市,在右边可以看到平均薪资在18.7k。

     

    不同工作经验的薪酬装状况:

     

    很显然随着工作经验的提升,数据分析师的工资也在不断提高。经验不限的考虑到为转行等等情况,月薪与应届毕业生相似,同时工资均值在箱体上缘,基本在第三分位数,说明有一部分可以拿到教为客观的工资,但是大部分人工资依旧较为集中在10k一下。总的来讲,由现有的数据来看,数据分析师似乎是一个常青职业方向,在10年内大概不会因为年龄的增长导致收入下降。

     

    对于是经验需求:


           从图上看,用人单位需求度最高的为经验1-3年和经验3-5年的熟练的分析师需求量最大,经验不足1年的需求量最小,对于应届毕业生似乎要较为友好一些。另外对应经验5-10年的需求量也较少。

           从这个分布我们大致可以猜出:数据分析是一个年轻的职业方向,大量的需求在1-3年和3-5年。对于数据分析师来讲,5年是一个瓶颈期,如果5年内没有转型或者质的提升,以后的竞争压力比较大。

     

    技能关键词:

            从词云显示可以看出,数据分析师这一岗位,企业最看重的为数据挖掘的能力,那么详细来看就要求这个岗位的从业人员需要的技能为Python,Excel,SQL,Spss,ppt,hive,BI和Mysql等,要求从从业人员有进行提供数据,将会算法,建立模型,提供数据报表和可视化展示。在人员品德上要求为有责任心,良好的沟通能力,逻辑思维,抗压能力好等等。

           那么想要从事数据分析岗位的小伙伴必备技能看起来就:Python,SQL,Excel。

    为了进一步挖掘技能对工资的影响,我在这里进一步绘制了不同技能对工资影响的气泡图,在这里较为简单的举例了常见的15个工具形技能,y轴对应于薪资及包含该技能的平均工资,气泡大小为招聘岗位数量。

           在这15项技能中可以看出,shell、Hive、Spark,Liunx则四者的平均薪资最高,相较于其他技能来说有较大差异。对数据分析师工作有所了解的可以知道,hive和Spark都是应用于分布式数据处理,而Shell脚本则是Liunx系统下的必备技能。它们共同指向:海量数据分布式处理。

           所以,想拿高薪的小伙伴注意,海量数据处理、分布是处理框架是走向高薪的正确方向。

           另外值得注意的是,在数据分析领域,Python语言的平均薪酬要高于Java语言,而SQL语言、Excel则能让你保持在中等收入水平,SAS、SPSS,还有数据可视化工具BI拥有众多的需求,多技能意味这能适应更多的企业要求,也意味这更多的工作机会。

     

    结论分析

    1. 数据分析这一岗位有大量工作机会集中在北上广深和杭州。
    2. 数据分析师这一岗位主要的领域为移动互联网,金融法,数据服务等行业。
    3. 大多数人数据分析师的工资集中在10K-25K,每月,只有少数的人能够获得高工资。
    4. 从待遇上来看,数据分析师留在深圳发展是个不错的选择,其次是北京、上海。
    5. 对于数据分析师是年轻的职业,大量的企业需求为经验1-3年和3-5年,对于经验不限的人数招聘也较为友好。
    6. 对于数据分析师来说,五年似乎是个瓶颈,5年以后需要面临转型或者需要有质的提升。此时竞争压力将会比较大。
    7. 随着经验的提升,数据分析师的薪酬也在不断提高,有丰富工作经验的人能获得相当丰厚的薪酬。
    8. 数据分析市的需求有数据挖掘的基本能力,对于技能的具体要求排在前列的有:SQL、Python、Excel。SAS、Spss等等,其中Python,SQL和Excel简直为必备技能。当然对于个人还要求有良好的责任心,抗压能力,沟通能力等等。
    9. 海量数据,分布式处理框架是走向高薪的正确方向。
    10. 而SQL语言、Excel则能让你保持在中等收入水平,SAS、SPSS,还有数据可视化工具BI拥有众多的需求,多技能意味这适应更多的企业要求,也意味这更多的工作机会。

     

    思考和总结:

           首先,对于数据分析师爬虫所爬去的数据量并不是很大,同时在由于是在拉勾网上所爬去的相关信息主要是互联网行业,对于其他行业的企业并不一定适用,如需要全面分析需要更多的数据获取。其次,对于数据分析师技能的分析,只做了工具形技能的分析,并且是在假设技能之间是无相关关系的情况下进行分析。首先技能的选择较为片面,如需要拓展如统计学,数学,计算机专业,算法,书写数据分析报告等等,同时技能归类如SQL技能统计(如应考虑MySQL·的归类)也是有所偏差。最后,本次数据分析报告主要参照优达学城网站的《数据分析师挣了多少前?“黑”了招聘网站告诉你》这篇文章。再次特别感谢。

           由于时间有限,在这里就不进一步分析展开。有不足之处,还望见谅。

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  • 电商数据分析报告

    2020-08-03 16:18:45
    电商数据分析报告 根据某电商2017-2018两年的数据,分析两年内该电商的销售、商品、用户的基本情况,并给出相应的解决方案 第一次分析报告,报告中肯定存在不当之处,希望大家给出改进意见,共同进步! ...

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    根据某电商2017-2018两年的数据,分析两年内该电商的销售、商品、用户的基本情况,并给出相应的解决方案

    第一次做分析报告,报告中肯定存在不当之处,希望大家给出改进意见,共同进步!

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  • 抖音短视频数据分析报告工具

    千次阅读 2021-04-22 17:09:58
    大家都知道,想要一个有价值的抖音账号,内容质量方面必须要好,除此之外,当然每天的日常的数据分析也是非常的重要。可以通过其他专业的辅助分析工具,不仅能帮你了解到行业内的最新信息,还能学到如何经营自己的...

    现下,短视频行业的快速发展,产生了许多短视频领域的创业者。大家都知道,想要做一个有价值的抖音账号,内容质量方面必须要好,除此之外,当然每天的日常的数据分析也是非常的重要。可以通过其他专业的辅助分析工具,不仅能帮你了解到行业内的最新信息,还能学到如何经营自己的抖音号!

    我们在运营抖音时,一定要掌握必要的技巧,不是拍好视频,配好音乐,发布之后就完成可以了。抖音管理方面也要学会数据的分析和运营。

    数据分析就是把账号整体的数据收集起来做成一个图表或者表格的形式进行分析,对各个的数据能有一个细分。

    那么,在做抖音数据分析的时候,应该从哪几个角度出发呢?

    【孤狼分析工具】能够更好地帮助到用户进行具体短视频数据分析 。

    一、自己作品的数据分析

    账户总体信息获取,名称,uid,签名,位置,关注,粉丝,点赞,作品,喜欢,认证头像,标题。

     

    然后就是单个视频的数据:点赞,转发,评论数,封面,作者,时长,发布时间,链接等多个维度来收集整理数据!

    二、同行视频数据分析

    关注其他同行的数据,也要从他们的点赞,转发,评论数,封面,作者,时长,发布时间,链接等多数据来选出同行发布的优秀作品,学习并总结他们成功的经验。在主题、剧本、拍摄手法、后期制作等方面提升自己的作品。

    我的抖音视频已经发布了,那接下来该干嘛了?所以重要的是进行数据的监测会给到你一个表格,告诉你怎么样去监测数据。在抖音视频上传之后,会要求运营每隔两到三小时去监测一下数据,当然就要做出这样的一份数据跟踪表格。根据站里的数据工程表格,

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    三,导出数据

    最后你已经把全部作品数据都已经抓取下来分析后可以制作成一个Excel的格式保存。

    孤狼采集助手

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