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运营数据分析报告框架有哪些内容?

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标签: 数据分析 运营数据分析
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1、项目背景和项目进度

项目背景,需要简述项目相关背景,为什么做,目的是什么。项目进度,需要综述项目的整体进程,以及目前的情况。这两点其实没什么可说的,如果对象是项目成员,可以写简单一些,如果对象是对项目不了解的人,则需要多写 一些,但还是要尽量用最简单的话,跟别人讲明白。

2、名词解释和数据获取方法

名词解释:关键性指标定义是什么,为什么这么定义。这点是很多人忽略的,其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言,点击率可以是点击次数/浏览次数,也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重,也可能按天去重。如果没有清晰的解释,不同人理解不同,对整个数据的可读性就大打折扣。

数据获取方法:如何取样,怎么获取到的数据,会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾,要经过数据清洗剔除噪声,也需要部分假设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可,让对方对于置信度有一个估计。

3、数据概览和数据拆分

数据概览,需要有重要指标的趋势,变化情况,重要拐点成因解释。

数据拆分,需要根据需要拆分不同的维度,作为细节补充。

这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势,则使用图,如果需要对方知道具体数据,则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。需要注意的点是:核心指标要少而关键,拆分指标要有意义且详细。同时如果是PPT的话,每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。

4、结论汇总和后续改进

结论汇总,基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总,形成完整的结论。

后续改进,需要在数据分析的结论和问题的基础上,对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。

5、致谢和附件

致谢是对项目组合相关协助部门的致谢,基本上对于项目组和相关协助部门而言,也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中,也会更加融洽。

附件是需要附赠更多没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。对于PPT而言,这部分也可以放在PPT致谢之后,与会同事有疑问,可以随时翻到最后解释。

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    2、集束搜索(又名定向搜索,Beam Search)——最佳优先搜索算法的优化。使用启发式函数评估它检查的每个节点的能力。不过,集束搜索只能在每个深度中发现最前面的m个最符合条件的节点,m是固定数字——集束的宽度。

    3、二分查找(Binary Search)——在线性数组中找特定值的算法,每个步骤去掉一半不符合要求的数据。

    4、分支界定算法(Branch and Bound)——在多种最优化问题中寻找特定最优化解决方案的算法,特别是针对离散、组合的最优化。

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    6、数据压缩——采取特定编码方案,使用更少的字节数(或是其他信息承载单元)对信息编码的过程,又叫来源编码。

    7、Diffie-Hellman密钥交换算法——一种加密协议,允许双方在事先不了解对方的情况下,在不安全的通信信道中,共同建立共享密钥。该密钥以后可与一个对称密码一起,加密后续通讯。

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    1、态度严谨负责

    严谨负责是数据分析师的必备素质之一,只有奔着严谨负责的态度,才能保证数据的客观、准确。在企业里,数据分析师可以说是企业的医生,他们通过对企业运营数据的分析,为企业寻找症结的问题。

    2、好奇心强烈

    好奇心热皆有之,但是作为数据分析师,这份好奇心就应该更加强烈,要积极主动地发现挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里,应该充满着无数个“为什么”,为什么是这样的结果,为什么不是那样的结果,导致这个结果的原因是什么,为什么结果是不预期的那样等等,这一系列问题都要在进行分析时提出来,并且通过通过数据分析给自己一个满意的答案。

    3、逻辑思维清晰

    除了一颗探索真相的好奇心,数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。

    通常从事数据分析时所面对的商业问题较为复杂,要考虑错综复杂的成因,分析所面对的各种复杂的环境因素,并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要数据分析师对事实的足够了解,同时也是需要真正理清问题的整体以及局部的结构进而理清结构中相互的逻辑关系。

    4、擅长模仿

    在做数据分析时,有自己的想法固然重要,但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的,它能帮助数据分析师迅速的成长,因此,模仿是快速提高学习成果的有效方法。模仿主要是参考他人优秀的思路和方法,成功的模仿需要领会他人方法的精髓,理解其成分析原理。

    5、勇于创新

    通过模仿可以借鉴他人的成功经验,但模仿时间不宜太长,每次模仿后都要进行总结,提升可以改进的地方,甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神,只有不断创新,才能提高自己的分析水平。

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