数据分析报告结论和建议部分编写的注意事项是什么？

1. 数据分析报告结论和建议部分编写的注意事项是什么？

以下结构，仅供参考
目录：
提现数据分析报告的整体架构
前言
前言部分就和写论文时候的Abstract类似：
1. 要写出做这次分析报告的目的和背景
2. 略微阐述现状或者存在的问题
3. 通过这次分析需要解决什么问题
4. 运用了什么分析思路，分析方法和模型
5. 给出总结性的结论或者效果
6. 给出数据来源
正文：逻辑性强
现实状况的给出和论证一定要严谨合理，逻辑性强。这正是数据分析师存在的意义。
架构清晰
分析报告的架构体现了分析师的分析思路的框架，一定要显而易见，符合常识。思路最好不要出现跳跃的地方，以免出现阅读障碍，令读者不知所云。一步一步得出结论，给出观点。
结论明确
数据的结论一定是要从数据中得出来，要严谨的切合数据分析的主题，最好一个分析模块只给出一个最直接最和主题关联的分析结论。一个特征当然可以从多个角度提取出多个观点和结论，但是一定要选择和主题相关性最强的那个，不然大量的低相关信息会很容易打乱读者的思路。
可视化
人都是视觉动物，一图胜千言。在数据报告中需要大量地使用各种图表而非文字，图表能够一步到位的将数据呈现在读者面前，大部分时候无需做多余的解释。
术语
根据读者的不同决定是否要解释报告中的分析方法和术语。

2. 数据分析报告要点

数据分析报告要点
首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；
第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；
第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门 槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；
第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；
第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；
第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；

第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题–2、总结问题原因–3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；
第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！
第九、好的分析一定要基于可靠的数据源，其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性， 否则一切都将变成为了误导别人的努力；
第十、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案，你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义，而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题 的人，请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的；
十一、不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光让你 来唱赞歌的，他要的也不是一个粉饰太平的工具，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了；
十二、不要创造太多难懂的名词，如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词，那么你写出来的价值又在哪里呢，还不如你直接过去说算了，当然如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”；
十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支持和帮助的人（如果分析的是你自己负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果 的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。

3. 请写出数据分析观念体现在哪些方面。

1.请写出数据分析观念体现在哪些方面。
在课标当中，对于数据分析观念，有这样的描述：了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究，收集数据，通过分析做出判断，体会数据中蕴涵着信息；了解对于同样的数 据可以有多种分析的方法， 需要根据问题的背景选择合适的方法； 通过数据分析体验随机性。
数据分析观念体现在以下几个方面：
    （1）数据分析观念的第一点：数据的意识。当你遇到一个问题的时候你能想到用数据帮你解决问题，他要有这样的想法，遇到这样的问题能想到去调查、能想到用数据说话，这一点非常重要。
   （2）数据分析观念的第二点：体会到数据中是蕴含着信息的，能从中更可能多的提取信息，而这些信息能为我们解决问题，提供一种决策。
   （3）数据分析观念的第三点：我们需要根据背景选择合适的方法。

4. 数据分析报告有哪些要点?

1、确定报告受众和分析目的
无论写什么类型的数据分析报告，都要先搞清楚报告给谁看，不同的受众对一份数据分析报告的期待是不一样的。
2、框架、思路清晰
作为数据分析结论输出最重要的部分，一份优秀的数据分析报告要能够准确体现你的分析思路，让读者充分接收你的信息，所以在制作报告时，框架和思路要清晰。
这里的框架不单指报告的行文逻辑，更多是指数据分析过程的框架，比方说我们拿到一个分析问题，不可能一下子就找到问题背后的原因，需要利用各种手段将问题拆解分析，直到得出最终结论，这时候就可能会用到我们常提到的MECE、PEST、AAARRR等分析框架
3、保障数据准确
写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、导出处理数据，最后才是写报告，如果数据不准确，那分析的结果也没有意义，报告也就失去价值，因此在收集整合数据时需要注意数据是否靠谱，验证数据口径和数据范围。
4、让图表传达更加直接
图与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的领导及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们最关心的。所以数据图表展现也要体现你的分析思路，而不单单是为了展示数据。

5. 探讨在数据分析中要注意哪些要点

结合客户中心的管理实践，通常在分析中要关注以下几个要点。
                                          
  （1）数据的分布比数据的均值重要。 由于个体对整体的代表性较弱，客户中心的很多数据用均值表述，如接通率是一个时段内接通的数量比上整体需求的数量，一个班组的质检成绩是班组内所有成员的平均值，均值可以代表整体，但忽视了其中个体的独特性。以接通率为例，全天的接通率是85%，看起来很高，但这个85%很可能是由每个时段的90%、80%、95%、50%，甚至包括0平均而来的，如果再细分到不同技能和更小时段（如5分钟、15分钟）差异更大，这就像我和“首富”平均出来一个没有任何意义的财富均值一样。所以必须要经常对数据进行分布状态分析，关注偏离均值较大的数据。在客户中心的运营管理中，如果某些偏离较大的数据得到了改善，整体均值也会相应的提高，这也是改善绩效的一个重要方法。
                                          
  （2）自身的进步比和他人的比较重要。 经常有同行找我要某些数据，借以了解自己的运营水平。这在客户中心初始运营阶段或者新开辟一个领域时是必要的，可以帮助自己建立一个明确的参考体系，但对于一个已经运营多年的中心来说，这些数据的意义不大。不要说不同行业的客户中心数据千差万别，就是同一个行业也差异巨大，甚至同一个中心，由于自身的运营策略原因，数据也会剧烈波动。这样的单点数据值和自己比较起来没有任何意义，经常是徒增烦恼。
  
 例如，对客户满意度来说，不同行业通常是不同的，即使同一个行业，广东和山东的客户满意度会差异巨大，汕头和广州的客户满意度也同样有差异。不同客户中心的运营管理方法和策略，值得相互学习和借鉴，但运营的具体数据的借鉴意义相对较小。在运营中，重要的是不断和自己的过去进行比较，可以进行环比和同比，甚至把过去几年的同类型数据放在一起比较，同时对数据的偏差要有明确的解释。
  
  （3）数据的波动和趋势比数据本身重要。 客户中心的运营管理中一般有两个方向，即平稳和持续改进。从数据上反映这两个要求，就是一条持续向上的平滑曲线，波动要尽量小，同时趋势要向好。对于一些有目标值的数据，要尽量保持在目标值之上的平滑曲线。事实上，尽管偶然的小偏差并不重要，但要关注这些偏离是否经常出现，以及偏差范围是否在可接受范围之内。
  
 即使是一个没有经验值的运营指标，只要保持数据是持续向上的平滑曲线，那么最终也可以达到一个非常优秀的运营水准。
  
  （4）次品率比成品率重要。 在生产领域大都关注成品率，成品率的计算方法是1减去废品率，看起来两个指标是一样的，只是表示方式不同，但当一个指标涉及到人的因素时这种计算方法就不再适用了。
  
 以接通率为例，很多客户中心都很困惑，为什么我们每天的接通率都很高，但客户老是说我们很难接通呢？这有两个方面的原因：
  
 首先是计算方式问题，一个是系统的数据，一个是客户感知的数据。例如某天接通率是85%，也就是100次呼叫有15次没有接通。假设15个没有接通的客户中有10个再次呼叫（这些再次呼叫量已经计入总呼叫量），结果接通了，那么系统统计的接通率是85%。但按照单个客户来计算就不一样了，不重复的客户数是90个而不是100个（假设所有接通客户都没有重复拨打），那10个再次呼叫才接通的客户会认为热线的接通率有问题，调查时会认为热线“很难接通”，如果全量调查当天所有客户的接通率就不会是85%，而是（90-15）/90=83%。
  
 其次是人的一个特性，即对负面信息更敏感，记得更牢。相比正面的接通经历，负面的未接通经历，衰减更慢，更加难忘，一次未接通需要多次的接通来修正。当问客户接通感知时，负面的记忆被唤起，正面的记忆被弱化。
                                          
  （5）价值比收入重要。 谈到价值，人们通常想到的衡量标准往往是钱，是收入，但价值不应该仅仅用钱来衡量，这就像评价一个孩子是不是好孩子时不能光看成绩一样，应该从多个角度，更全面地进行评价。如果只用学习成绩来评价一个以钢琴或者绘画为特长的孩子，那么不公平是显而易见的。对于大部分客户中心尤其是呼入型的中心来说，收入绝非所长，客户中心真正的价值主要应该体现在对客户的维系上，这也是组织建立客户中心的目的，要通过与客户的每一次接触提高客户的忠诚度，挖掘客户的可能需求，在服务中进行营销的目的也应该是维系客户。
  
 当客户中心的管理者认为可以通过收入展现自己的价值时，是踏上了一条“不归路”，是在用自己最不擅长的能力去与市场部门、营销部门、营业厅的强项PK。结果就是员工越来越苦，中心的运营开始不稳定，业绩越来越差。
  
 数据本身没有意义，数据通过分析后对运营进行指导才有意义，运营是要围绕着目标来开展的。
  
  -END- 
                                          
  目录 
  
  自序 
  
  导言 
  
  第一部分：情绪与压力管理 
  
   第一单元：潜力与自我效能  
  
   第二单元：认识情绪与压力  
  
   第三单元：管理情绪与压力的方法  
  
  第二部分：客户中心实用管理心理学 
  
   第四单元：激发员工的积极性  
  
   第五单元：团队管理  
  
   第六单元：领导型管理者的关键能力  
  
  第三部分：客服管理中的情商领导力 
  
   第七单元：用同理心理解他人  
  
   第八单元：客户中心的人际关系管理  
  
  第四部分：客户中心文化及指标管理 
  
   第九单元：客服文化及落地  
  
  第十单元：客服中心的指标管理 
  
   10.1客户中心的指标体系  
  
  10.2客户中心的数据及分析 
  
  客户中心的数据 
  
 数据分析的要点
  
  10.3制定目标和实现目标 
  
 制定目标的SMART原则
  
 制定计划
  
  10.4单元小结 
  
   后记（纸质版书中不幸被遗漏）