如何撰写你的第一份数据报告？

在学习了相关知识后，希望成为数据分析师的朋友们会做出自己的数据报告，作为求职的垫脚石，展示自己的能力。后来发现这个建议我以为是干货，其实我犯了“给鸡汤不给勺子”的错误，很多人（>20)发私信问我怎么做报告...为了不违反我的人生标准之一——给鸡汤一定要给勺子，现在我来帮初学者梳理一下数据报告的制作方法。目录：一、为什么要做一份数据报告二、制作数据报告的过程三、Q&A文本：1、为什么要做一份数据报告？你是一名在校学生，上你喜欢或不喜欢的课。你无所事事。当你打开知乎，看到数据分析的话题时，你决心成为一名数据分析师。你有很多学习材料和在线课程。读完后，你充满信心，准备提交简历，然后我发现我不知道各种工具和模型的适用范围，也不知道数据报告需要包含什么。面试的感觉是问三个问题。。。你是一个工作了一段时间的白领。你认为这份工作现在不适合你。下班后，你去知乎，看到很多人说大数据代表未来，数据分析师是21世纪十大最性感的职业之一。。。你很兴奋，你必须成为一名数据分析师，你利用业余时间补充统计知识，学习分析工具，然后发现你目前的工作与数据分析无关。你认为没有相关经验，没有公司想要你。。这些问题的根源是什么？一句话可以概括:你不能在最短的时间内向招聘人员展示，你可以胜任数据分析。在开始提交简历之前的最后一步，我建议使用25小时——占整个计划的四分之一，做一份至少三个好处的数据报告：测试你的学习成果——数据分析是一门实用的学科，可以灵活地使用你所学到的知识，比通过任何考试都重要；测试你是否真的想做/适合数据分析——与其在转行后半年或一年内找到自己的真实想法，不如看看你能否做好这份工作，或者在此之前从中获得乐趣；展示你的能力——程序员的世界讲究“Nomoretalk，Showmethecode”，“数据分析师也可以”Showmethereport内容完整的数据报告可以帮助你的面试官节省大量的判断/评估/纠结时间，给你更多的机会。写了很多数据报告的好处，那么如何在初学者的水平上做数据报告呢？写了很多数据报告的好处，那么如何在初学者的水平上做数据报告呢？下面详细说明。第二，在制作数据报告的过程中，先放一张图片(不要抱怨配色丑！）可以清楚地看到，数据报告(副本)根据不同的需求有一般的困难(蓝色)->橙->绿->也有英雄难度(蓝色)，->橙->绿 黄->红色)，这次我们先来谈谈普通难度的攻略，下次再来谈谈英雄难度。普通难度数据报告需要7个步骤：Step1：目标确定这一步通常由您的客户/上级/其他部门的同事/合作伙伴提出，但在第一份数据报告中，您需要自己提出并确定目标。在选择目标时，请注意以下几点：选择您熟悉或感兴趣的领域/行业；选择范围较小的细分领域/行业作为切入点；确定该领域/行业有公开发布的数据/可获得的UGC内容（论坛帖子、用户评论等）。逐一分析以上三点：选择熟悉/感兴趣的领域/行业，以确保您能够真正触及后续分析过程中事物的本质——这个过程通常被称为洞察力——而不是数字；选择细分领域/行业作为切入点，以确保您的报告有一条清晰的主线，而不是简单地堆叠数据；确定公共数据/UGC内容，以确保您有数据进行分析，你可以做一份报告。你说你是军迷。你应该分析美国在伊拉克的军事行动与基地组织恐怖活动之间的关系。。。如果你找到了数据，请告诉我。我叫你伟大的上帝。。。无论你用什么方法，你现在都有了一个目标，那就走下一个阶段。Step2：设定数据获取目标，然后找到相应的数据。Step2：设定数据获取目标，然后找到相应的数据。如果你在设定目标时完全遵循了第一步的三个注意点，那么你现在就会清楚地知道你想找到什么数据。假如你还不确定自己需要什么数据，那么…回到第一步再来。让我总结一下，获取目标数据的三种方法：一种是复制/下载一些具有公共数据的网站，如统计局网站、各种行业网站等，通过搜索引擎很容易找到这些网站。例如：找到汽车销售数据，在百度输入“汽车销售数据查询”关键词，结果如下：我编码链接，即第三个链接（第一个非推广链接）是找到结果，点击可以看到每月的汽车销售，但只有国家数据，没有省级统计数据。当然，我不会每次都这么顺利地找到数据。这里只是告诉你：善用搜索引擎。二是通过一些专门做数据整理和打包的网站/api下载，如果你想找到金融数据，这种方法比较实用。也有人做其他类型的数据，但通常要收费。第三，收集所需的数据，如爬虫工具爬行评论网站的业务评分、评价内容等，或直接收集自己的人肉（手工复制），或找到一个免费的问卷网站做问卷，然后发送给你周围的人。这种方法受限制较少，但工作量/实现相对困难。如果你是在职人员或实习生，我建议你不要使用当前公司的任何数据。数据分析师的基本职业道德是保证数据的安全，不泄露公司的任何非公开数据。如果您真的必须使用它（例如，您必须在面试中显示您以前在公司做过的数据报告），请编码所有有意义的内容，包括但不限于各种数字、竞争产品和产品名称、时间和用户属性，并将其转换为pdf格式，只留下图形和叙事逻辑描述内容。Step3：在90%以上的数据清洗工作中，需要先清洗数据，排除异常值、空白值、无效值、重复值等。这项工作通常占整个数据分析过程的近一半。如果你的数据在上一步是手工复制/下载获得的，通常是干净的，不需要做太多的清洁工作。但是，如果数据是通过爬虫获取的，则需要清理、提取核心内容、删除网页代码、标点符号等无用内容。无论你如何获取数据，请记住，数据清理总是你必须做的。Step4：数据整理清洗后，需要进行数据整理，即将数据整理成下一步分析的格式。对于初学者来说，用Excel完成这项工作是可以的。假如你的数据已经是表格形式，那么计算一些二级指标，比如用今年的销量和去年的销量来计算同比增长率。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、比例分布都可以。如果你收集了一些非数字数据，比如对商家的评论，你需要通过“关键词-标签”将句子转换成标签，然后在进行下一步统计之前统计标签。Step5：描述分析描述分析是最基本的分析统计方法，也是实际工作中应用最广泛的分析方法。描述统计分为数据描述和指标统计两部分。数据描述：用于描述数据的基本情况，包括：数据总数、时间跨度、时间粒度、空间范围、空间粒度、数据源等。若为建模，则还取决于数据的极值、分布、离散等内容。这一次，我们做了零基础的数据报告，所以我们不需要考虑后一类数据。指标统计：用于报告和分析实际情况的数据指标可大致分为四类：变化、分布、比较和预测；描述和分析的输出是图表，下一步将基于这些图表输出。Step6：这一步是数据报告的核心，也是最能看到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得到相同的图表，完全有可能解释不同的内容。以栗子为例：年轻分析师：2013年1月销售额同比增长60%，迎来了良好的开端。2月份销售额下降，3月份大幅回升，4月份持续增长。年迈分析师:2013年1月、2月销售去除春节因素后，1月份实际同比增长20%，2月份实际同比增长14%，3月、4月份销售持续增长。你看到两者的区别了吗？2013年春节在2月，2012年在1月，所以需要去掉一周的销售额，然后进行比较。假如不考虑这个因素，那么所有后续的结论都是错误的。洞察的目标是挖掘数字变化背后的真正影响因素。再举一个栗子:这张图是用户行为聚类的结果，人群聚成四类。前三类人群可以清楚地得出结论：他们是某种游戏主机的用户。那么第四类人群是什么呢？年轻分析师：第四类人是游戏主机的狂热爱好者，他们的交易频率远高于普通用户。老分析师:第四类是二手贩子，否则一年内会有近7台索尼主机放在家里。显然，年迈的分析师可以快速看透数据背后的真实情况，得出正确的洞察结论，因为他们有丰富的行业经验。这就是为什么我在step1中反复强调要找到你熟悉或感兴趣的领域/行业，缺乏业务经验，你的洞察结果很可能是完全错误的。上述两个洞察本身的例子相对简单，但一般来说，即使是复杂的数据报告也是由相对简单的洞察结论组成的，包括问题的分离、逻辑线的建立等一系列内容。作为一名初学者，尽你所能。综上所述，所谓洞察，就是要超越数据，去推测和理解真实情况。每个人都会简单地描述数据，根据数据得出有价值的结论，报告是有意义的。Step7：报告写作已经到了这一步，相信大家对数据报告已经不陌生了。在这一步中，需要保证数据报告内容的完整性。一个完整的数据报告应至少包括以下六个内容：报告背景报告目的的数据来源、数量和其他基本信息页面图表内容和页面结论总结和最终总结下一个策略或趋势预测，背景和目的决定了你的报告逻辑（解决什么问题）；数据的基本情况告诉对方你使用了什么样的数据，可信度如何；分页内容需要按照一定的逻辑构建，目标仍然是解决报告目的中的问题；总结和总结至关重要；下一个策略或趋势预测可以为你的报告增加积分。还觉得复杂吗？你还觉得复杂吗？换句话说，你应该写过议论文。一份好的数据分析报告实际上是一篇好的议论文。立论（背景）-解决问题（目的）-列出论据（图表） 结论)-论证论点(总结和总结)-结论(策略或预测)。按照这个逻辑组织你的报告，你的论点很容易被接受，自然会得高分。三、Q&如果您有任何问题，请在评论中提问或私信给我。我会在这里不定期更新Q1：我按照数据收集的方法去找，但是还是找不到数据怎么办？A1：确定你是否认真找到了它。如果没有，那就换个领域。Q2：我不知道如何清理数据。A2：先看收集到的数据(如果抽样太多)，用肉眼识别一些脏数据，记录下来，然后从中提取清洗规则，再清洗一遍，然后继续看，直到觉得够干净。如果不做这一步，主要会影响结论的正确性。这就是普通难度数据报告的做法。