报告正文具有以下几个特点: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 。
我们通常通过金字塔原理来组织报告逻辑 , 整个报告的核心观点是什么 , 又由哪些子观点构建 , 支持每个子观点的数据是什么 , 如图所示:
5、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 , 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 。结论是去粗取精、由表及里而抽象出的共同、本质的规律 , 它与正文紧密衔接 , 与前言相呼应 , 使分析报告首尾呼应 。结论应该措辞严谨、准确、鲜明 。
建议是根据数据分析结论对企业或业务等所面临的问题而提出的改进方法 , 建议主要关注在保持有时候及改进劣势等方面 。因为分析人员所给出的建议主要是基于数据分析结果而得到的 。会存在局限性 , 因此必须结合公司的具体业务才能得出切实可行的建议 。
6、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、计算方法、重要原始数据、地图等内容 。每个内容都需要编号 , 以备查询 。
当然并不是要求每篇报告都有附录 , 附录是数据分析报告的补充 , 并不是必需的 , 应该根据各自的情况再决定是否需要在报告结尾处添加附录 。
六、注意事项
1、分析结论要明确 , 要精 , 要有逻辑
如果没有明确的结论那分析就不叫分析了 , 也失去了意义 , 因为我们是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的 , 所以千万不要忘本舍果;
如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了 , 很多时候分析就是发现问题 , 如果一个分析能发现一个重大问题 , 就达到目的了 , 不要事事求多 , 宁要仙桃一口 , 不要烂杏一筐 , 精简的结论也容易让阅读者接受 , 减少重要阅读者(通常是事务繁多的领导 , 没有太多时间看那么多)的阅读心理门槛 , 如果别人看到问题太多 , 结论太繁 , 读不下去 , 一百个结论也等于零;
不要有猜测性的结论 , 太主观的东西会没有说服力 , 如果一个结论连自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了 。
2、数据分析报告尽量图表化 , 风格统一
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 , 当然 , 图表也不要太多 , 过多的图表一样会让人无所适从;
数据分析报告本身是一个很严肃的东西 , 跟样式、美观程度也有一定关系 , 不是说做的花销 , 而是基本的美观度要保证 , 风格要统一 。例如一些常识性的配色:餐饮类(暖色调 , 例如橘色、红色、黄色);国际贸易类(蓝色、灰色、雾蓝色、灰绿色等);社会人文类(按照感情颜色进行配色 , 例如较严峻的社会问题 , 要用灰色、深蓝;较喜庆的 , 使用红色、绿色、黄色;具体可按需搭配对比色和互补色等) 。
3、好的分析一定要基于可靠的数据源 , 同时具有可读性
其实很多时候收集数据会占据更多的时间 , 包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台 , 最后才在收集的正确数据基础上做分析 , 既然一切都是为了找到正确的结论 , 那么就要保证收集到的数据的正确性 , 否则一切都将变成为了误导别人的努力;
除此之外 , 每个人都有自己的阅读习惯和思维方式 , 写东西总会按照自己的思维逻辑来写 , 别人不一定了解 , 要知道阅读者往往只会花10分钟以内的时间来阅读 , 所以要考虑你的报告阅读者是谁?他们最关心什么?必须站在读者的角度去写分析报告 。
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