首先需要知道自己报告的类别,如你需要做 昨天的交易分析,那就是描述性分析。你需要找到订单量下降的原因,就是解释性分析。你需要对下个月的销售做提前采购计划,就是预测性分析。针对一个未知的事情,比如你们产品是否需要增加某个功能模块,做探索研究,就是探索性分析。
分析流程:
数据分析一般都是一次性的,一般都是专题分析报告。提需求的方式,是我们有一个问题需要解决(解释性,探索性,描述性,预测性)。而不是提的需求是,我需要一个什么样格式的数据,你们计算好了发给我一下,甚至直接给我做一个ppt和报表。客户说 自己想买一瓶可乐,其实他只是口渴,我们只需要给他点喝的就行。
分析报告类型:数据分析报告是数据分析过程和思路的最后呈现,得出分析的结论并给出解决方案。其本质上是在写一篇有理有据,逻辑性强的议论文。针对不同的分析目的选择不同的报告形式和内容。
报告结构:一份数据分析报告由以下几个部分组成,一般都是总分总的格式:
标题:标题是一份报告的文眼,是全篇报告最浓缩的精华。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的,有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。
在标题的命名过程中,现在有一份关于数据分析师招聘和薪酬方面的一份报告,你可以:
1. 直接在标题中放上报告的结论,例如《数据分析师在人工智能大环境下需求直线上升》
2. 提出分析报告的研究问题,例如《数据分析师的职业规划在哪里》
3. 中规中矩地写上研究的主题,例如《数据分析师的招聘研究》
打开excel文件,输入实验数据。
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选中数据列,点击菜单栏【插入】-【图表】右下角的箭头符号。
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在全部图表中选择一种符合分析需求的图表类型,例如折线图,点击【确定】。
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选中图表,点击图表工具下的【设计】-【添加图表元素】-【数据表】-【显示图例项标示】。
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返回页面即可看到折线数据分析表制作完成。
编写心理量表数据分析报告时,可以按照以下结构和内容进行:
1. 引言:在引言中,简要介绍研究的背景和目的,说明所用的心理量表的名称、目的和适用对象。还可以阐述研究的假设和研究问题。
2. 方法:描述研究的参与者和样本,包括样本的人数、性别、年龄、教育水平等基本信息。提供心理量表的说明,包括量表名称、版本、项目数量、评分方式等。
3. 数据分析方法:说明你所使用的统计方法和软件,以及你对数据进行的分析方法,例如描述统计分析、相关分析、t检验、方差分析等。
4. 结果:根据你的分析结果,提供量表的得分统计数据和描述,例如平均分、标准差等。根据研究问题,解释分析结果,并对量表不同维度或项目进行比较和讨论。
5. 讨论:在讨论部分,对结果进行解释和分析。探讨你的研究结果与现有文献的关系,提供对研究假设的支持或反驳,并讨论可能的解释和原因。还可以提出研究的局限性和建议未来研究方向。
6. 结论:总结你的研究结果,并回答研究问题。强调研究的重要性和对实践的意义。
7. 参考文献:列出你在报告中引用的文献和资料。
8. 附录:如果需要,可以在报告的附录中提供更详细的数据表格、图表或其他补充信息。
请注意,在编写报告时,应注意清晰、简洁、客观地表达分析结果,使用适当的统计语言和术语。另外,建议根据你的研究目的和要求,适当调整报告的结构和内容,以满足具体的需求。
《谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)》基于通用的Excel工具,加上必知必会的数据分析概念,以小说般通俗易懂的方式讲解。全书共8章,依次讲解数据分析必知必会知识、确定数据分析的结构化思维、数据处理技巧、数据展现的技术。
我看了入门篇、工具篇、SPSS篇,觉得入门篇、工具篇收获挺大,SPSS在目前工作上用不上,没有实操,逐渐忘了。《谁说菜鸟不会数据分析》家族又壮大了,加入了Python、R语言、信息图表篇新成员。
(2)深入浅出数据分析
《深入浅出数据分析》以类似“章回小说”的形式,向读者展现数据分析人员应知应会的技术:数据分析基本步骤、实验方法、最优化方法、假设检验方法等数据分析方法论,让你对数据分析流程、作用有个全面的认识。
(3)深入浅出统计学
该书介绍了概率计算、几何分布、正态分布、等统计学知识。虽然在业务实践中,这些统计学知识不一定会用上,但是让你对有数据有更全面的认识。
(4)《统计数据会说谎》
尽信书,不如无书;尽信数,也不如无数。该书介绍了10种数据扭曲事实的方法,让你在解读数据报告的时候多个心眼,数据源头在哪里?图表是否合理?这本书读起来比较轻松,如果没时间看书的话,抽几分钟看下写的读书笔记。
数据之路:统计数据会说谎(一)数据之路:统计数据会说谎(二)
2、工具
工欲善其事必先利其器,有了数据,得采用分析工具来处理这些数据,得到想要的结果。数据分析工具很多, Excel、SPSS、SQL、Python、R、SASS等,但是使用频率最高的还是Excel、SQL,至于进一步是学Python、R还是SPSS,可以看所在团队用什么工具,再进一步学习,学习一本编程语言如Python,可以实现数据的自动化处理,极大的提升工作效率,有更多时间做更有价值的事情。
(5)Excel数据处理与分析实战技巧精粹
《EXCEL数据处理与分析实战技巧精粹》提炼了Excel技术论坛上百万个技术提问,通过270多个案例进行讲解。认真实操后,相信可以应对大部分Excel层级的数据处理与分析挑战。如果觉得看书太枯燥,网易云课堂上王佩丰老师的精品免费视频,播放量达到56.4万。
跟王佩丰学Excel视频教程:Excel实战1800分钟 - 网易云课堂
(6)《PPT,要你好看》
推荐数据分析的书,怎么推荐到PPT上面去了。此言差异,处理完数据、做好图表,你不能直接把Excel文件发给领导吧。更多的时候需要做PPT,向领导汇报。该书在豆瓣评分8.0分,作者是某高校博士,内容严谨、案例丰富。讲解PPT,却高于PPT,受到圈内一致好评。
(7)《MYSQL必知必会》
该书详细介绍了常用的SQL语法,全书才304页,做到了“麻雀虽小五脏俱全”,不讲一句废话。学习了常用的SQL语法,可以去牛客网上面做SQL题目,这样才能掌握的更牢固。
3、逻辑思维
(8)《金字塔原理》
金字塔原理:逻辑思维与表达呈现。金字塔原理是一种重点突出、逻辑清晰、主次分明的逻辑思路、表达方式。搭建金字塔的具体做法是:自上而下表达,自下而上思考,纵向疑问回答/总结概括,横向归类分组/演绎归纳,序言讲故事,标题提炼思想精华。
数据之路:《金字塔原理》带你训练逻辑思维
4、业务知识
(9)《数据化管理》--电商、零售
数据化管理:洞悉零售及电子商务运营》以对话的叙述方式,讲解了两个年轻人在大公司销售、商品、电商、数据等部门工作的故事,通过大量案例深入浅出地讲解了数据意识和零售思维。作者将各种数据分析方法融入到具体的业务场景中,最终形成数据化管理模型,从而帮助企业提高运营管理能力。
该书以商业实践、分析思路为主,较少讲解Excel操作,可见作者功力深厚。该书作者微博账号@数据化管理,经常分享数据分析知识,很喜欢的一位博主。
(10)《网站分析实战》
该书以讲解PC时代网站分析为主,可能与移动互联网时代有点脱节,但是书中流量分析、用户分析等思路还是挺值得借鉴的。该书引导你从数据中寻找有价值的结论,并且指导公司管理层的决策,最终创造更大的网占价值
电泳实验报告数据处理
1.首先打开“电泳实验报告数据处理”的word文档。
2.然后找到你需要处理的“电泳实验报告数据处理”数据,看一下有那些数据组成。
3.最后打开“电泳实验报告数据处理”的基本公式,输入公式后,点击确定,这样“电泳实验报告数据处理”的数据就处理好了,快去试试吧。
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