1、目标的确定
只有弄清分析的目的是什么?才能准确定位分析因子,提出有价值的问题,提供清晰的思路。
这一步在工作中通常是由你的客户/上级/其他部门同事/合作方提出来的,但第一次的数据报告中,需要你自己来提出并确定目标。
选择目标时,请注意以下几点:选择一个你比较熟悉,或者比较感兴趣的领域/行业;选择一个范围比较小的细分领域/细分行业作为切入点;确定这个领域/行业有公开发表的数据/可以获取的UGC内容(论坛帖子,用户点评等)。
2、数据获取
目标定下来了,接下来要去找相应的数据。如果你制定目标时完全遵循了第一步的三个注意点,那么你现在会很明确要找哪些数据。
获取目标数据的三类方法:一是从一些有公开数据的网站上复制/下载,比如统计局网站,各类行业网站等,通过搜索引擎可以很容易找到这些网站。二是通过一些专门做数据整理打包的网站/api来下载,如果你要找金融类的数据,这种方法比较实用。其他类型的数据也有人做,但通常要收费。三是自行收集所需数据,比如用爬虫工具爬取点评网站的商家评分、评价内容等,或是直接自己人肉收集(手工复制下来),亦或是找一个免费问卷网站做一份问卷然后散发给你身边的人,都是可以的。
3、数据清洗
在工作中,90%以上的情况,你拿到的数据都需要先做清洗工作,排除异常值、空白值、无效值、重复值等等。这项工作经常会占到整个数据分析过程将近一半的时间。如果在上一步中,你的数据是通过手工复制/下载获取的,那么通常会比较干净,不需要做太多清洗工作。但如果数据是通过爬虫等方式得来,那么你需要进行清洗,提取核心内容,去掉网页代码、标点符号等无用内容。无论你采用哪一种方式获取数据,请记住,数据清洗永远是你必须要做的一项工作。
4、数据整理
清洗过后,需要进行数据整理,即将数据整理为能够进行下一步分析的格式,对于初学者,用Excel来完成这一工作就OK。
如果你的数据已经是表格形式,那么计算一些二级指标就好,比如用今年销量和去年销量算出同比增长率。鉴于你是第一次做数据报告,建议你不要计算太多复杂的二级指标,基本的同比、环比、占比分布这些就OK。如果你收集的是一些非数字的数据,比如对商家的点评,那么你进行下一步统计之前,需要通过“关键词-标签”方式,将句子转化为标签,再对标签进行统计。
5、描述分析
数据描述:对数据的基本情况进行描述,如数据的总数、时间跨度、数据来源等。
指标统计:分析实际情况的数据指标,主要包括四个部分:
(1)变化:数据随着时间的变动而增减,如近期销售额表现。
(2)分布:数据在不同层次上的表现,如地域分布、人群分布。
(3)对比:数据项之间的对比,如产品线对比、用户数对比。
(4)预测:根据数据现有的增减幅度,预测未来的状况。
6、数据可视化
将数据可视化也是一个学问。通过数据分析得出结论后,还需要用图表展示出来,俗话说得好,“文不如表,表不如图",用图表可以更清晰展现你的结论,通常的可视化我们可以利用excel 自带的可视化的功能,也可以通过python或者R脚本进行可视化
如何用合适的图表表现?每一种图表的寓意是什么?下面列举下常用的8个图表:
①折线图:合适用于随时间而变化的连续数据,例如随时间收入变化,及增长率变化。
②柱型图:主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。
③堆积柱形图:堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小,还可以显示总量的大小。
④线-柱图:这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较,还可以显示出趋势情况。
⑤条形图:类似于横向的柱状图,和柱状图的展示效果相同,主要用于各项类的比较。
⑥饼图:主要显示各项占比情况。饼图一般慎用,除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项,一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。
⑦复合饼图:一般是对某项比例的下一步分析。
⑧母子饼图:可直观地分析项目的组成结构与比重
图表不必太花哨,一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表,节省阅读者的时间,也是对阅读者的尊重。
7、洞察结论
这一步是数据报告的核心,也是最能看出数据分析师水平的部分。一个年轻的分析师和一个年迈的分析师拿到同样的图表,完全有可能解读出不同的内容。
8、报告撰写
报告撰写是整个数据分析的最后一步,是对整个数据分析过程的总结。一份优秀的报告需要一个名确的主题、清晰的目录、图文并茂描述数据、结论与建议。应至少包含以下六块内容:报告背景、报告目的、数据来源、数量等基本情况、分页图表内容及本页结论、各部分小结及最终总结、下一步策略或对趋势的预测。
其中,背景和目的决定了你的报告逻辑(解决什么问题);数据基本情况告诉对方你用了什么样的数据,可信度如何;分页内容需要按照一定的逻辑来构建,目标仍然是解决报告目的中的问题;小结及总结必不可少;下一步策略或对趋势的预测能为你的报告加分。
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