우수한 데이터 분석 보고서는 과거를 요약하고 반영 할 수 있으며 현재 조치를 안내하는 미래 동향을 예측할 수 있습니다. 그렇다면 문제는 우수한 데이터 분석 보고서의 조건은 무엇입니까?
데이터 분석 보고서의 목적
데이터 분석 보고서는 분석, 사고 및 요약의 결과이지만 많은 사람들이 보고서 작성, 데이터 결과 누적, 많은 차트 누적만으로 데이터 분석 보고서를 작성하고 주제 나 초점이 전혀 없습니다.
따라서 차트와 데이터가 있어야 할뿐만 아니라 더 중요한 것은 핵심 사항을 강조하고 결론을 도출하는 것입니다. 데이터 분석가는 결론을 내릴 수 있어야합니다.이 결론은 얻은 모든 데이터와 논리적 추론을 기반으로하기 때문입니다. 그렇지 않으면 작성하는 것은 데이터 보고서입니다.
데이터 분석은 데이터의 합리적 분석을 통해 결론을 도출하는 것으로 결론은 명확하고 모호하지 않아야합니다. 동시에 보고서에서 분석 된 "결정적인 결론"때문에이를 피하려고하지 마십시오. 분석은 문제를 발견하고 해결하는 것이며 보고서의 가치가 반영되는 곳입니다.
데이터 분석 보고서의 대상 결정
기업 경영진은 일반적으로 데이터 분석 보고서를 통해 향후 개발 방향, 즉 일반적인 방향을 파악하기를 원합니다.
중간 수준의 회사는 일반적으로 데이터 분석 보고서를 통해 전략을 수립하기를 원합니다. 즉, 전체 프로젝트의 세부 사항을 제어하고 실제 성과에 효과적이고 유익하기 위해 수행해야하는 세부 사항을 제어합니다.
엔터프라이즈 직원은 일반적으로 데이터 분석 보고서를 통해 특정 구현을 안내하기를 원합니다.
올바른 데이터 분석 도구 선택
우수한 데이터 분석 도구는 우수한 데이터 분석 보고서에 없어서는 안될 필수 요소입니다. 올바른 데이터 분석 도구를 선택해야만 데이터 분석 보고서 작성 과정에서 시간, 비용 및 에너지를 절약 할 수 있습니다. 예를 들어 주간 및 월간 마케팅 보고서, 재무 성과 보고서, 업계 데이터 보고서 등 과거에는 이러한 보고서가 시간과 노동 집약적이었습니다. Smartbi와 같은 데이터 분석 도구를 사용하면 작업을 크게 단순화하고 효율성을 높일 수 있습니다. 동일한 템플릿을 사용하여 정기적 인 분석 보고서는 날짜 조건을 수정하기 만하면되며 몇 분 내에 새로운 보고서를 얻을 수 있습니다. Smartbi를 사용하면 코드 또는 SQL 문을 이해하지 못하는 마케터가 3 초 만에 차트 제작을 완료하고 10 분 만에 아름다운 대형 시각적 화면을 만들 수 있습니다.
데이터 분석 보고서는 진실하고 신뢰할 수 있어야합니다.
데이터 분석 보고서의 진위성과 신뢰성은 주로 데이터의 진위성과 데이터 분석의 신뢰성이라는 두 가지 측면에서 반영됩니다. 데이터 자체에 문제가있는 경우이 분석 보고서는 설득력이 없습니다.
데이터를 조작하지 말고 추측적인 결론을 내리지 마십시오. 너무 주관적인 것은 설득력이 없을 것입니다. 데이터 분석 보고서의 금 내용을 크게 줄일 수있는 "아마도, 아마도 또는 아마도"와 같은 단어는 피하십시오. 데이터 분석 보고서는 엄격하고 사실이며 데이터를 기반으로 예측할 수 있지만 허공에서 제작할 수는 없습니다.
물론 데이터 분석 보고서의 논리는 기본적으로 데이터 분석의 논리를 따르며 일반적으로 다음과 같습니다. 문제 발견-문제 원인 요약-문제 해결, 이러한 프로세스, 강력한 논리를 가진 데이터 분석 보고서도 사람들이 쉽게 받아 들일 수 있습니다. 물론, 당신은 또한 그러한 논리 루프의 원리-실용적 적용을 설명하고 현상을 발견 할 수 있습니다. 어쨌든 데이터 분석 보고서는 명확하고 근거가 있어야합니다.