想输出一份高价值数据分析报告，其实不复杂
思宇在爬职场楼
2024-12-20 15:15:08
很多人会困惑，总说做分析做分析，到底怎么才能产出一份有价值的分析呀！也有很多人会困惑，我到底该怎么找到有价值的主题去做？即使找到了好的主题，为啥我的分析看着写了几千字、有图有模型，但就是没有业务能接受的结论？
根据我自己做数据分析的经验，我觉得，一份高价值数分报告，基本都遵循如下的路径：
1️⃣要解决的问题，足够痛
什么样的问题很痛？不谈什么用户需求洞察、业务sense加持，只谈最方便上手的评判标准，无非三点，契合业务目标的、业务大老板关心的、大概率能落地的。
前两者，好判断，写在okr/op中、老板们天天念叨的指标，毫无疑问，是符合业务目标且老板重视的。比如某图文业务本月重点关注创作者数量和质量，那DA就应该通过分析，定义符合业务要求的作者画像，帮助业务从外部or已有用户中发掘目标作者，同时对比分析下高低质量作者之间的不同特征，帮助设计低质量作者的成长路径，甚至还可以分析潜在创作者的创作卡点，是引导不够强、功能不够简单、还是没有素材。
总而言之，但凡契合业务主要方向，都足够有价值
2️⃣问题解决路径足够清晰
有了明确的问题范围，接下来考验的是分析基本功，而我个人感觉，分析基本功的核心就是，搭建有效的问题解决路径
这个问题解决路径，既包括基本的行文结构，背景描述-结论先行-建议动作-详细分析-附录说明，又包括针对具体问题的拆解思路，比如上文所述的“对比高低质量作者特征”，可以先定义高低质量作者的具体含义，再梳理创作者创作前后的完整历程，从内容浏览开始、收集素材、功能使用、创作后反馈、反馈后再创作，最后对比两类作者在各环节上的差异（字数限制，不多展开，实际还有用户画像、创作品类等多个交叉角度）
至于这个解决路径怎么搞，实在没有现成的知识能教。我自己比较野路子，多看多模仿多总结，从模糊的感觉到逐渐形成肌肉记忆
3️⃣分析结论足够有用处
分析报告一定要引导到明确动作吗？不一定，能带给人全新的认知，俗称“扫盲”，也非常重要。比如老板提出新命题，之前大家都没考虑过，数分先行，做一些基本的摸底、排查和挖掘，给大家解决后续问题提供初步的认知输入，也非常有价值
当然，如果分析到最后，不仅有数据上的结论，更能直接告诉pm和运营，下一步可以尝试采取的功能优化or策略迭代，就再好不过了
0
阅读：0
Mesharef
我发现一开始做数据分析很难想出来什么对策、方法，人真的很难想象出来没有见过的东西。想去抄竞对的做法也没渠道知道别人的做法，感觉陷入了死循环中。