中国统计网|「数据分析报告」越级提升指南 Part2 ——分析部分

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分析部分
在处理了数据以后就要开始进行报告的撰写，写报告会涉及到几个部分的工作，这里分别进行介绍一下：
1. 报告结构一篇数据分析报告的结构是十分重要的，一个好的结构能够将他人带入到你的报告中，让他人更好的明白你的意图，减少信息传递之间的丢失，同时你的思维也主要展现在结构上，这就意味着在写数据分析报告前，一定要想清楚数据分析报告的结构，当然这里说的报告结构即包括整个报告的结构，也包括每一个章节的结构，这里就放到一起说了
总 - 分 - 总（多用在整体结构）我们在读一本书的时候，打开目录，会发现整部书的结构一般包括：

前言
第一篇
第二篇
……
第n篇
结尾

这就是典型的总 - 分 - 总结构，是最常见的结构，如果是对一个专题进行分析，用这种形式是非常好的，举个例子：
某电商App近一个月内的销售额出现下滑，让你针对这个问题进行一次专题分析：
①分析思路
拿到这个问题，我们很容易想到的是，销售额出现下滑出现的原因有两个，一个是付费用户数减少了，另一个是付费用户的人均付费金额减少了，这两个原因属于并列的原因，不存在递进关系，也就是说付费用户数减少了与人均付费金额减少并不存在因果关系，没有什么相关性，因此需要对两个原因共同分析，最后输出结论和提升建议，分析完以后，会发现总 - 分 - 总结构很适合这样的分析，所以列出以下提纲
②问题描述
销售额近一个月下降多少？绝对值、环比、同比数据
原因假设：付费用户下降/人均付费金额下降
· 付费用户数下降分析：
a. 付费用户数降幅是多少？绝对值，环比，同比数据
b. 定位下降人群：是整体下降还是某一群体用户数下降
这里就涉及到用户分群，用户分群的方法有很多，涉及到用户价值的分群常见的就是RFM模型，将分完群的用户进行数据对比，看看上个月付费用户的结构占比跟本月有什么不同，当然用户分群的方法也不止这一个，还有按照会员等级分群（主要用会员等级进行用户分群），按照活跃程度（新用户/留存用户/回流用户），按照消费习惯（一般用户表里面都会有用户的标签，标识这个用户的消费习惯，表示这个用户更喜欢购买哪一类的商品），不管用什么分群方法，都需要纵向对比，也就是这个月和上个月付费人群的对比
A. 原因分析
如果是付费用户整体下降（这种是大家都不想看到的现象，欣慰大盘数据的驱动需要投入大量的资源，也有可能是自然波动），考虑可能的原因主要有：用户整体流失，比如用户流失到竟对；或者本月有什么特殊情况，影响到了整体的用户活跃；或者是从活动维度去观察，是不是活动的力度减小，影响了用户付费的欲望
如果是某一个用户群体下降：考虑的原因可能有商品品类的影响，是不是某一类商品在平台没有上架，或者某一类商品涨价；或者这一类用户受到了哪些影响，一般可以从属性和行为角度去分析
B. 提出策略
针对分析出的原因提出可落地的策略（策略一定要落地，要具体，比如如果你提出一条策略是：提升新注册用户数，那么等于没说，老板多数会diss你，但是你如果说，通过减少注册时填写的非必要字段，如年龄/职业，来简化注册流程，挺升注册转化率，进而提升新注册用户数，那感觉是不一样的）