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文檔簡介
商務數據報告撰寫與商業(yè)分析案例12.1.1數據報告類型&12.1.2數據報告撰寫流程&12.1.3數據報告撰寫技巧&12.2.1市場分析&12.2.2用戶輿情分析&12.2.3互聯(lián)網話題分析1數據報告類型2CONTENTS數據報告撰寫流程3數據報告撰寫技巧4市場分析5用戶輿情分析6互聯(lián)網話題分析數據報告類型PARTONE數據報告類型給上級匯報是職場工作者的基本能力,其中報告撰寫是非常重要的環(huán)節(jié),也是數據分析師的基本能力。按報告的場景分類,可分為以下兩種場景。第一種類型是以“演講+報告”的形式給企業(yè)或者老板匯報,這種報告的內容要精煉,文字描述要少,有簡單直觀的圖表即可。第二種類型是以“報告”的形式給企業(yè)或者老板匯報,這種報告的文字描述要清楚,字數相較多一些。按報告的內容分類市場分析報告店鋪診斷報告消費者輿情報告競品分析報告按報告的匯報周期日報周報月報季報年報數據報告撰寫流程PARTTWO評價詞頻分析報告撰寫流程也是數據分析的流程,數據分析師收到企業(yè)需求或者任務時,先要對需求進行分析,應用拆分法拆解出若干個子問題,再進一步思考每個子問題的解決方法,每個子問題的觀察視角便是數據報告的框架。拆解問題確定視角收集數據制作素材報告撰寫評價詞頻分析撰寫的文字闡述分為客觀描述和主觀建議兩種類型。客觀描述主觀建議客觀描述:基于數據的客觀表述。如:(圖12-2)蘋果公司在中國2021財年Q4(2021年10月—2022年12月)同比2022財年Q4(2022年10月—2022年12月)銷售額下降26.66%。主觀建議:報告者對數據信息的高度提煉及應對策略。例如:新生兒數自2017年開始逐年下降,如圖12-3所示,預測2024年新生兒數將將由870萬人縮減至700萬人,新生兒市場競爭將持續(xù)加劇。數據報告撰寫技巧PARTTHREE在撰寫給上級匯報的報告時有通用的撰寫思路,主要回答以下6個問題。數據報告撰寫技巧1.發(fā)生了什么?2.問題出現在哪里?3.為什么這件事情會發(fā)生?4.需要采取什么行動?5.下一步將發(fā)生什么?6.可能發(fā)生的最好結果是什么??圖12-41.發(fā)生了什么?先把分析結果展現出來。這一步要充分利用對比法,如圖12-4所示,將不同月份的銷售額進行對比。數據分析師在撰寫文本說明時,要提供更多的數據作為參考,而且措辭很重要。假設圖3的縱坐標軸的單位是“百萬元”,那么會發(fā)生什么?圖12-5所示是回答這個問題。把數字說出來,這是最為簡單的匯報方式,但這過于簡單。需要加入對比,體現銷量的變化,如圖12-6所示。圖12-5圖12-6數據報告撰寫技巧只有通過對比,才能清楚地了解本月和上個月銷量的變化。特別要注意“高達”這個詞,是數據分析師對這個數據的程度定義,用于定義本案例中的數據是比較夸張的。這種詞容易引導讀者,當然也容易誤導讀者。既然這里給出了“高達”一詞,那么就要給出用“高達”一詞的理由,如圖12-7所示。圖12-7由上給出了判斷這次數據下滑程度比較嚴重的原因。上一季度銷售額下滑速度增長了2.3%,對比后,此次下滑比上次下滑速度增長了1282%。這樣寫是為了讓讀者重視這個問題,這也是數據分析有趣的地方。撰寫數據分析報告既要尊重客觀事實,又要適當地提醒讀者重點該關注的地方。數據報告撰寫技巧圖12-82.問題出現在哪里?數據報告撰寫技巧通過第1個模塊從數據層面上了解發(fā)生了什么,結果不一定是壞的?,F在要找出問題的所在,即究竟是什么因素導致數據變動?事出必有因。結果有變化,中間過程一定也會有變化。這個時候要運用拆分法進行分析?;谒惴ü剑轰N售額=訪客數*轉化率*客單價,將銷售額的問題拆解成3個子問題,分析事件的“罪魁禍首”究竟是哪個或那幾個子問題。由于3個指標的量綱不同,先做歸一化處理再插入圖表。由圖12-8可以發(fā)現訪客數和客單價沒有下降,只有轉化率在本期下降了,初步可以斷定是轉化率的問題。圖12-9知道這個事件和轉化率有關系時,并不能直接判斷轉化率就是真正的“罪魁禍首”,接下來要調查轉化率。下面進行兩個操作:第一是細分轉化率,第二是分析與轉化率相關的因素。通過細分轉化率可以發(fā)現,轉化率變動的因素和詢單轉化率有關系,主要是詢單轉化率的變化影響了總體轉化率的變化,如圖12-9所示。進一步分析影響轉化率的其他因素,發(fā)現訪客數和客單價都與轉化率是中等負(線性)相關,如圖12-10所示。在展現分析圖表后,撰寫報告,如圖12-11所示。數據報告撰寫技巧圖12-10圖12-11數據報告撰寫技巧3.為什么這件事情會發(fā)生?在大多數情況下,并不能通過數據去解釋為什么這件事情會發(fā)生。如果告訴管理者,因為詢單轉化率降低而導致銷售額降低,這是沒意義的。應該告訴管理者,為什么詢單轉化率會降低,這才是我們要關注的重點。通過對業(yè)務層面進行了解、與相關業(yè)務人員溝通,探究為什么這件事情會發(fā)生,如圖12-12所示。為什么這件事情會發(fā)生?通過對業(yè)務層面的了解和與相關業(yè)務人員的溝通來找到問題所在。圖12-12數據報告撰寫技巧4.需要采取什么行動?在找到原因后我們該如何去解決它,改善它?數據分析師需要具有一定的業(yè)務能力基礎,給出建議方案,如圖12-13所示。圖12-13圖12-14圖12-15數據報告撰寫技巧5.下一步將發(fā)生什么?此時數據分析報告就是要告訴管理者,如果不解決這個問題,下個月、下下個月,甚至以后的幾個月,店鋪的銷量會有多慘,如圖12-14和圖12-15所示。圖12-16數據報告撰寫技巧6.可能發(fā)生的最好結果是什么?此報告不僅要讓管理者明白不解決問題會導致怎么樣的后果,還要讓管理者明白,這個方案能帶來怎樣好的結果,如圖12-16所示。市場分析PARTFOUR市場分析企業(yè)進入市場前需要掌握市場信息,了解市場的人群結構、銷售規(guī)模及趨勢,對企業(yè)的市場決策起了關鍵性的作用。1.項目背景2.項目目標
某童裝生產企業(yè)想培養(yǎng)自主品牌,通過線上市場切入,第一步考慮的是淘寶天貓市場,但由于該企業(yè)是生產企業(yè),品類齊全,企業(yè)不知道如何制訂自主品牌前期切入市場的戰(zhàn)略。項目目標是呈現童裝行業(yè)現狀及未來發(fā)展趨勢,幫助該企業(yè)深入了解童裝行業(yè)及線上市場,為品牌戰(zhàn)略提供有力的數據依據。3.分析思路分析人口及兒童出生數據,了解未來使用群體的基數變化。分析童裝行業(yè)的圖案及素材,提煉流行趨勢。挖掘該類目二級類目的市場潛力與定位,找出機會類目。分析品牌交易集中度,找準自身的合理品牌定位。構建消費者畫像,定位目標消費者。分析童裝類目近三年發(fā)展趨勢,了解該類目的交易概況與生命周期。市場分析4.重要過程與結論2004年后,新生兒數量基本維持在1620萬上下,受二胎政策影響,2016年—2017年新生兒人口緩慢增長,2018年之后出現斷層式下滑,至2023年新生兒人口已下滑至902萬人,2002—2023年新生兒數量變化趨勢如圖12-17所示。
由此,預測未來年新生兒數可能縮減至900萬以下,童裝市場競爭加劇。市場分析圖12-18如根據2023年3月22日POP服裝趨勢網的秀場提煉模塊數據,童裝色彩及單品指南如圖12-18所示。
其中,秀場的童裝色彩偏好數據中,黑白灰占比較高,超過一半,黃綠色系的占比下降。在秀場的數據中,裙、外套和上衣的比例相對較高,其中裙裝只限制女童,而女童穿彩色裙裝較多,因此綜合考慮可以重點關注外套的市場。市場分析如圖12-19所示為結合近3年童裝交易規(guī)模及增幅可知:童裝的交易規(guī)模在近3年快速上增長,2022年的增幅為21.04%。
可以認為童裝市場正處于發(fā)展期,2023年的市場規(guī)模較2022年仍然會增加。市場分析用戶輿情分析PARTFIVE用戶輿情分析用戶輿情是企業(yè)的寶貴資源,用戶輿情分析可以向企業(yè)反饋用戶的心聲,用戶對產品的看法,用戶真正的需求。用戶輿情信息包括文本、音頻、圖片等各種各樣的形式,實際工作中應用較多的還是文本類的用戶輿情。綜合考慮數量、豐富性、易獲得性、信息匹配度等方面因素,文本相較于音視頻、圖片而言的信息價值、性價比都是高的。1.項目背景
某家用封口機生產企業(yè)現階段在給淘寶天貓店鋪供貨,想要轉型線上市場,決定優(yōu)化產品,與其他產品差異化,企業(yè)認為應該在質量方面進行改良,讓產品可以用3~5年,從而體現產品力。2.項目目標
分析用戶輿情,了解用戶對產品的真正訴求,從而幫助企業(yè)制訂產品的優(yōu)化方向。3.分析思路分析用戶好評內容,了解用戶關心的內容。分析用戶差評內容,了解導致用戶不滿意的原因。用戶輿情分析4.重要過程與結論如圖12-20所示,產品效果和企業(yè)提供的服務是用戶最關心的內容。產品效果是功能和材質選擇的問題。圖12-20用戶輿情分析如圖12-21所示,用戶使用產品的場景決定了為什么用戶關心效果,因為封裝品比產品本身的價值更高。如圖12-22所示,差評是因為產品質量出現問題,綜合上面的分析可得知,在質量必須保證的前提下可以優(yōu)化產品效果。圖12-21圖12-22互聯(lián)網話題分析PARTSIX用戶輿情分析2022年開始,知識付費成為互聯(lián)網的熱點之一,之后的3年里自媒體、知識付費平臺如雨后春筍般展露在網民面前,隨著競爭的白熱化和網民的被消費,知識付費迎來了下半場,許多平臺開始謀劃轉型或深度運營。1.項目背景2.項目目標3.分析思路
某平臺想開發(fā)思維類課程,但是思維是個大且寬泛的概念,這類課程如何切入?課程開發(fā)的優(yōu)先級如何安排?靠拍腦袋做決定的方式使平臺利益隨著流量紅利的消失越來越小。通過互聯(lián)網文本挖掘,針對思維類話題進行分類分析,從而指導平臺有針對性地開發(fā)課程。(1)搜索引擎挖掘,通過搜索量逆推用戶需求熱點。(2)知乎挖掘,統(tǒng)計需求點的瀏覽數和評論數,推斷用戶需求熱點。(3)競對分析,統(tǒng)計相關課程數量和學習人數,推斷用戶需求情況
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