京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
图表编织的数据分析报告
随着大数据分析工具普及,特别是数据可视化技术的广泛应用,我们现在完全可以用简明的数据可视化图表来代替以往冗长晦涩的数据分析报告。这样不仅能节省工作时间,还能提升数据分析报告的含金量与可阅读性。
浓缩的数据
数据分析报告的写作难点就在于将已知的数据分析结果以大多数人能接受和理解的方式表述出来。而没参与数据分析的人也许很难理解某些数据分析结果,从而会对数据析报告的真实性与可靠性产生怀疑
而在大数据时代,仅仅数据分析就是一项繁重的工作,而用文字来表述数据信息更是难上加难。如果凭借大数据分析工具的数据可视化技术将数据分析结果图表化,就能尽可能多地表述数据信息,浓缩数据精华,避免因为量大而产生数据混乱。
直观与美观
文字与数据表格是以往数据报告主要的两大组成部分,表格描述数据,文字注释。而可视化图表则可以将两者结合,既可以表示数据的变化趋势,又能描述数据的性质,而相对于文字描绘,图表化的数据则更为直观,也更容易被人们辨识和记忆。
现在许多新锐的大数据分析工具也正努力着给用户提供更多的数据可视化选项。例如国云数据的大数据魔镜,可以提供500种可视化效果和基于数据分析算法的数据可视化模型。可见未来的可视化效果是越来越多、越来越炫酷了,那么我们的报告自然也可以炫酷一点。
以“图”服人
回到数据分析报告本身,数据分析报告想要说服人相信其中的数据与观点,除了要保证数据的真实可靠外,主要的还是表述问题。作者要怎样才能表明自己的数据观点和想法呢?图表或许是个不错的选择,当数据被图表化以后,数据之间的趋势与联系也就一目了然了。
这里就涉及到可视化效果的选用和图表的排序问题,混乱的图表比混乱的数据更糟糕。在大数据魔镜中,有供调整与展示可视化效果的仪表盘,用户可以在仪表盘上“编织一个故事”,再逐步完善可视化效果,而一个“出彩的故事”是很容易打动人的。
大数据时代的到来,面对海量的数据,人们需要一种工具和方法来管理数据、分析数据。而将数据分析报告图表化,不仅是一种节省工时的工作方法,也是与时俱进的数据分析理念。相信随着可视化技术的发展,图表化的数据分析报告能给我们带来更多的数据价值。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“高维数据处理”是高频痛点——比如用户画像包含“浏览次数、停留时 ...
2026-01-15在教育测量与评价领域,百分制考试成绩的分布规律是评估教学效果、优化命题设计的核心依据,而正态分布则是其中最具代表性的分布 ...
2026-01-15在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08