Quá hoàn chỉnh! Hướng dẫn viết báo cáo phân tích dữ liệu

Viết báo cáo phân tích dữ liệu là kỹ năng cơ bản nhất đối với các nhà phân tích dữ liệu và mọi người đều nên biết. Nhưng bạn có thực sự đang báo cáo phân tích dữ liệu một cách chính xác không? Những người bạn muốn biết câu trả lời cho câu hỏi này được khuyến khích đọc bài viết này. Tôi hy vọng nó sẽ hữu ích với mọi người.

Vào thời điểm giữa năm, mọi người đều viết nhiều báo cáo khác nhau. Về lý thuyết, viết báo cáo phân tích dữ liệu là kỹ năng cơ bản nhất đối với các nhà phân tích dữ liệu và mọi người đều nên biết. Điều đáng sợ là những gì bạn đã dày công viết ra đã biến mất! mọi người! Nhìn! May mắn là không có ai nhìn thấy, nhưng điều đáng sợ hơn là——

Tôi đoán rằng mọi sinh viên làm việc với dữ liệu hoặc muốn làm việc với dữ liệu đều đã thấy những tuyên bố tương tự:

Báo cáo phân tích dữ liệu được chia thành sáu bước:

1. Làm rõ mục đích và ý tưởng
2. Chuẩn bị dữ liệu
3. Xử lý dữ liệu
4. Phân tích dữ liệu
5. Hình ảnh hóa dữ liệu
6. Kết luận và khuyến nghị

Vấn đề bắt đầu từ đây. Căn bệnh ung thư này đã khiến vô số người mới đến bị lầm đường lạc lối.

1. Báo cáo phân tích dữ liệu sai tư thế

Lý do tại sao thứ này là ung thư là vì nó sử dụng kiểu 6 điểm đặt cạnh nhau, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến tầm nhìn của mọi người và tạo ra ảo giác: 6 thứ này theo thứ tự từ 1-6 và khối lượng công việc là như nhau. Trên thực tế, trong công việc thực tế của doanh nghiệp, mối quan hệ của họ phải là:

Tại sao ung thư vẫn còn phổ biến đến vậy? Một sự thật thú vị là các cơ sở đào tạo giáo dục nói chung đều bán các khóa học về hadoop, BI và python riêng biệt. Trong hai năm qua, Python là điểm bán hàng chính, vì vậy quản trị dữ liệu hiếm khi được đề cập đến.

Thứ hai, điều mà những người mới chơi thích nhất không phải là công việc di chuyển các viên gạch cơ bản mà là mô hình! Mô hình AI là tốt nhất! !

Vì vậy, hai bên đã hợp tác ngay lập tức. Cơ sở giáo dục đã chuẩn bị một bộ dữ liệu và những người mới nhập mã mô hình theo ví dụ, chạy nó và trải nghiệm niềm vui khi làm chủ được mô hình trí tuệ nhân tạo.

Mọi người đều vô cùng hài lòng, ngoại trừ những người đọc báo cáo thì tỏ ra chán nản: Đây cũng là một phân tích sao?

Nếu muốn phá vỡ thế bế tắc, tất nhiên bạn phải quay lại với công việc thực sự. Do độ dài của bài viết này có hạn, chúng ta sẽ không nói về xây dựng cơ sở hạ tầng trước mà tập trung thảo luận về: cách phát hiện ra những vấn đề mà các công ty thực sự quan tâm từ dữ liệu và lập các báo cáo có giá trị.

2. Bản chất của báo cáo phân tích dữ liệu

Báo cáo phân tích dữ liệu về cơ bản chỉ là báo cáo. Người được gọi là phóng viên có người nói và người nghe, do đó hình thành nên hai chế độ đưa tin cơ bản:

Khi tạo báo cáo, bước đầu tiên là xác nhận báo cáo đang ở chế độ nào, bao gồm:

• Chúng ta nên chủ động nói hay trả lời câu hỏi?
• Chúng ta sẽ nói chuyện với ai/trả lời câu hỏi của ai?
• Chúng ta đang nói đến vấn đề gì?

Đừng cười! Nhiều học sinh thậm chí còn không thể làm được công việc cơ bản này. Tôi chỉ điền dữ liệu theo mẫu một cách máy móc và vô cảm.

Sau đó, anh ta lấy hết sức lực và viết thật to: "Tháng này tăng 2% so với tháng trước". Sau đó gửi nó đến nhóm theo danh sách người nhận của email trước đó. Họ thậm chí còn gọi đó là báo cáo hàng ngày.

Còn những gì đã được báo cáo thì sao? Phải báo cáo với ai? Bạn nói gì thế? Tôi không biết gì cả. Loại báo cáo hàng ngày này chỉ là sự lãng phí năng lượng. Tốt hơn hết là chỉ nên xây dựng một bảng thông tin và cho phép bất kỳ ai muốn xem.

3. Cách viết báo cáo nghe

Tôi đã nói rằng nghe báo cáo có vẻ là đơn giản nhất, nhưng nếu bạn muốn làm tốt thì cần phải đáp ứng được hai điều kiện:

• Tôi đang nói về một "vấn đề"
• Có một phần trong những gì tôi nói mà người khác không biết.

Hai điểm này có vẻ đơn giản nhưng thực ra lại rất rắc rối. Ví dụ, hình sau đây:

Nhiều nhà phân tích dữ liệu chỉ viết:

• GMV trung bình hàng tháng 720
• Giá trị tối đa: 1000
• Giá trị tối thiểu 500
• Giá trị trung bình 700

Những người in đậm cũng sẽ viết:

• Giảm liên tục trong 4 tháng
• Tháng 5 giảm 17% so với tháng trước

Tuy nhiên, sự suy giảm không phải là vấn đề. Rất có thể xu hướng kinh doanh sẽ diễn ra như thế này (như hình bên dưới).

Tình huống này được gọi là: phán đoán không có tiêu chuẩn cố định. Khi không có KPI, yêu cầu về chỉ số hoặc mệnh lệnh lãnh đạo rõ ràng. Để đưa ra một phán đoán “có vấn đề”, cần phải xem xét toàn diện nhiều yếu tố như xu hướng phát triển, động lực tăng trưởng và môi trường ngành. Trên thực tế, cần phải thực hiện rất nhiều phân tích phức tạp trước khi viết báo cáo.

Sẽ dễ dàng hơn nhiều khi đánh giá theo những tiêu chuẩn cố định. Ví dụ, nếu KPI của tháng này là 550 và thành tích thực tế là 500 thì tháng này có vấn đề. Nhưng rất có thể đây là một sự sắp xếp mang tính chiến thuật cho doanh nghiệp (như được thể hiện bên dưới). Do đó, ngay cả khi có những tiêu chuẩn cố định, bạn vẫn cần phải hiểu các chiến thuật và chiến lược kinh doanh để đưa ra phán đoán đúng đắn.

Đưa ra phán đoán chỉ là bước đầu tiên.

Bước thứ hai, “nói cho người khác biết những điều họ không biết”, thì khó hơn.

Nếu không đạt chỉ tiêu thì đó chỉ là con số đối với nhà phân tích dữ liệu, nhưng đối với bộ phận kinh doanh, họ sẽ bị mắng mỏ thậm tệ, bị trừ tiền thưởng, thậm chí bị đuổi việc.

Vì vậy, bộ phận kinh doanh cũng rất nhạy cảm với vấn đề này. Nếu bạn cứ nói những điều như, "Thành tích tháng này không tốt, và đã tệ trong ba tháng liên tiếp", bạn chắc chắn sẽ bị chỉ trích, "Bạn giống như một con chim than, bạn có thể nói điều gì đó có ích không!!!"

Điều bạn cần làm lúc này là hiểu rõ lượng công việc kinh doanh thực tế của mình. Sinh viên thường phàn nàn rằng khoa kinh doanh đã biết vấn đề và dường như không có gì để viết. Lưu ý rằng những gì mọi người ở đây biết chỉ là kết quả.

Về lý do tại sao kết quả này xảy ra và điều gì sẽ xảy ra trong tương lai, không ai dám đảm bảo rằng tôi biết rõ điều đó (như hình ảnh dưới đây). Đây là cơ hội để phân tích.

Một số học sinh có thể nói: Chúng ta không thể phân tích nhiều thứ dựa trên bảng này.

Vô lý, tất nhiên là tôi không thể phân tích được. Trên thực tế, điều này đưa vấn đề đi xa hơn một bước.

Từ bề nổi: "Các chỉ số không đạt yêu cầu" đến "Tôi nên làm gì để xoay chuyển tình hình" đến "Có một vấn đề sâu xa hơn ở đây mà bạn chưa nhận thấy". Đây là những lĩnh vực thực sự có giá trị và chuyên sâu đòi hỏi phải có sự phân tích chuyên nghiệp.

Cái gọi là chiến lược kinh doanh chính là việc ưu tiên và đưa ra lựa chọn. Giá trị thực sự của phân tích dữ liệu nằm ở khả năng tính toán chính xác và xử lý sự không chắc chắn.

Nếu các chỉ số hiệu suất giống như đồng hồ đo tốc độ của ô tô, sẽ tăng khi bạn nhấn ga và giảm khi bạn nhấn phanh, thì còn cần phải phân tích những gì nữa?

Hãy xem, nếu có một nhà phân tích dữ liệu ngồi ở ghế hành khách của ô tô, anh ta sẽ liên tục bíp bíp suốt chặng đường: "Tốc độ của bạn là 45 km/giờ, nhanh hơn trước 5 km", haha.

Tóm lại, tôi đã nói với bạn rằng tư thế viết đúng khi nghe báo cáo là:

• Xác định đối tượng mục tiêu
• Làm rõ các chỉ số KPI chính của phòng ban mục tiêu
• Hiểu được xu hướng trước đây của các chỉ số và tìm ra tiêu chí đánh giá
• Xác định xem có vấn đề gì với chỉ báo không
• (Nếu không có) Không có lời nhắc, kết thúc
• (Nếu có) Đặt câu hỏi nhanh để hiểu mối quan tâm kinh doanh/kế hoạch hành động
• Đưa ra những câu hỏi gợi ý mà doanh nghiệp chưa hiểu để lập kế hoạch hành động

4. Cách viết báo cáo Hỏi & Đáp

Nhược điểm lớn nhất của báo cáo Hỏi & Đáp chính là bản thân câu hỏi. Những câu hỏi chất lượng cao mang lại những câu trả lời chất lượng cao; những câu hỏi chất lượng thấp dẫn đến việc phân tích kém. Đặt câu hỏi một cách rõ ràng và chính xác là một trong những khả năng cốt lõi tại nơi làm việc. Có quá nhiều chủ đề để đề cập, vì vậy chúng ta hãy tập trung vào phân tích dữ liệu. Hãy nhớ năm câu hỏi cơ bản sau (như được trình bày bên dưới).

Xin lưu ý rằng chỉ những người đã được đào tạo chuyên nghiệp mới có thể sử dụng năm câu này để mô tả vấn đề. Hầu hết mọi người đều nhổ nó ra lẫn lộn với nhau. Ví dụ, người lãnh đạo nói: "Tỷ lệ chuyển đổi đã giảm gần đây. Tôi nghi ngờ có quá nhiều người dùng chất lượng thấp. Hãy xem liệu có phải do các hoạt động kích hoạt gần đây không". Điều này có vẻ là một vấn đề, nhưng nếu bạn phân tích kỹ, bạn sẽ thấy rằng thực ra nó ẩn chứa rất nhiều vấn đề (như thể hiện trong hình bên dưới).

Mọi người luôn dễ bị ảnh hưởng trong phán đoán của mình bởi những sự việc mới xảy ra gần đây, đang được công chúng bàn tán sôi nổi và những điều họ thích/không thích về mặt cảm xúc. Vì vậy, những gì phát ra từ miệng bạn thường là một cảm xúc, một từ thông dụng hoặc một thái độ.

Giá trị của phân tích dữ liệu là bóc tách từng lớp, đi sâu hơn nữa và tách biệt thông tin thật và thông tin giả. Logic càng đơn giản thì càng dễ xác minh. Do đó, khi trả lời câu hỏi, điều rất quan trọng là phải chia nhỏ những câu hỏi phức tạp thành những câu hỏi đơn giản và xác minh từng câu hỏi một. Nếu không thì mọi chuyện sẽ luôn rối tung lên và không có gì có thể giải thích rõ ràng được.

Điều quan trọng cần lưu ý ở đây là nhiều vấn đề kinh doanh không thể giải quyết trực tiếp bằng cách phân tích dữ liệu và đòi hỏi năng lực kinh doanh chuyên nghiệp. Để hỗ trợ, chúng ta cần chuyển đổi những vấn đề kinh doanh này thành phân tích dữ liệu có thể thực hiện được và sau đó cung cấp hỗ trợ (như minh họa bên dưới). Nếu không, trước tiên, năng lực kinh doanh của chúng tôi có thể không đủ để đưa ra lời khuyên trực tiếp; Thứ hai, chúng ta đã làm hết mọi công việc kinh doanh, vậy thì kinh doanh còn có ích gì nữa! ! (Thật tuyệt! Cuối cùng tôi cũng có thể chiến đấu với lương tâm trong sáng).

Do đó, khi nhận được câu hỏi, điều quan trọng là phải phân biệt rõ ràng nhu cầu thực sự của doanh nghiệp. Cái họ thiếu là dữ liệu hoặc kế hoạch thực hiện cụ thể. Cung cấp lời khuyên chuyên môn trong phạm vi khả năng của chúng tôi sẽ mang lại kết quả tốt.

Tóm lại, tư thế viết đúng khi viết báo cáo hỏi đáp là:

• Câu hỏi sưu tầm
• Phân loại và chia nhỏ vấn đề
• Hiểu các giả định kinh doanh (vì lý do, dự đoán)
• (Để đánh giá toàn diện) Hiểu được ý định lãnh đạo
• Xác minh các bài toán con thứ cấp và thứ ba được chia tách từng cái một
• Tóm tắt các kết luận thứ cấp và thứ ba và tóm tắt các kết luận chung
• Báo cáo kết quả

V. Tóm tắt

Sau khi xem toàn bộ quá trình, những sinh viên cẩn thận sẽ thấy rằng quá trình lập báo cáo thực chất là quá trình tóm tắt và khái quát nhiều phương pháp phân tích của Thầy Trần.

Đúng vậy! Bởi vì, bản thân việc báo cáo là bước cuối cùng trong quá trình phân tích dữ liệu. Chỉ bằng cách thực hiện nhiều phân tích cụ thể, bạn mới có thể viết được một báo cáo chất lượng cao. Do đó, một báo cáo chất lượng cao không bao giờ được sao chép từ một mẫu nào đó.

Nhiều sinh viên thích hỏi: Có mẫu báo cáo phân tích dữ liệu nào tốt để tôi có thể sao chép/học hỏi không?

Các vấn đề cụ thể, bối cảnh kinh doanh, kế hoạch hành động kinh doanh và cách phân tích vấn đề đều khác nhau. Những thứ duy nhất có thể sao chép giữa các báo cáo là mẫu PPT và mẫu Excel. Nếu bạn mong muốn sao chép người khác, bạn sẽ chỉ bị chỉ trích vì câu hỏi "Bạn đã phân tích cái gì?"

Hãy suy nghĩ thật kỹ: Tôi sẽ nói gì? Tôi đang nói đến vấn đề gì vậy? Tôi đã nói rõ chưa? Đây là cách đúng đắn để tạo ra một báo cáo tốt.

Tác giả: Thầy giáo thực tế Chen

Nguồn: Tài khoản công khai WeChat "Giáo viên thực tế Trần"