论文补充数据分析报告

论文补充数据分析报告

问:如何对一份数据进行分析 论文 知乎
  1. 答:我个人觉得,你可以去找和你数缺滑据差不多的文献去参考下,像数据挖掘、统计学与应用等渣扮扰等这类的资料~你都可以参考借鉴下前辈如旦的数据是怎么分析的
问:论文里数据分析怎么写
  1. 答:数据分析可以分成两部分,一部分是对分析过程及分友升析结果的描陆告顷述,另一部分是结合专业知识对结果进一步分析,为什么会早陆出现这样的结果。
    如果完全没有思路推荐使用spssau,里面的结果包括智能文字分析可以提供一些思路。
  2. 答:论文,简单的理卖握解是为了阐述一个观点,就一件事和情况,发唯裂表自己的意见。(学术论文除外) 论文,在语言上要求有论点,论心,以及支持论点的一些材料等。 学术论文,一般是在某个学术方面做的中山庆研究课题,而总结发表的一些文章
  3. 答:数据分析主要就是通过数据去解决企业实际遇到的问题,包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来岩衫进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等。主要就是学习Python、R、SAS等编程工具,数据仓库,粗橘腔分布式存储HDOOP,云计算,数据可视化,大数据技术,还可以到九道门数据分析实训官网上去看一些案例,自己做做训练,总之要学伍空习很多东西。
问:如何写好一份数据分析报告?
  1. 答:因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果,是评定一个产品一个运营事件的定性结论,很可能是产品决策的参考依据,既然这么重要那当然要写好它了。
    我认为一份好的分析报告,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冲凳租现问题,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散兆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粗亏,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;
  2. 答: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圆态也容易携腔答让人接受;
    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辩慧性都不了解,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?!
    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;
  3. 答: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森团信础上做分析,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;
     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,那么在或稿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;
    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,他要的也不是一此轮个粉饰太平的工具,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;
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