数据分析报告的通用结构
根据阅读《数据分析师养成宝典》及个人理解后所得。
完成一份数据分析报告的整个流程：
- 明确业务目标；
- 数据准备；
- 数据指标与分析；
- 撰写分析报告；
明确业务目标
了解必须的业务信息，明确问题类型，因为不同的问题类型，要解决的问题不同。
| 问题类型 | 必解决的问题 | 可延伸的问题 |
|---|---|---|
| 描述类 | 发生了什么事 | 无 |
| 因果类 | 发生了什么事，为什么会发生 | 无 |
| 预测类 | 发生了什么事，未来会如何发展 | 为什么会发生 |
| 咨询类 | 发生了什么事，该如何应对 | 为什么会发生，未来会如何发展 |
数据准备
目标是识别出异常的数据，将其处理成可使用的数据，故分为两个环节，第一个是识别异常数据的数据探索，第二个是处理数据的数据清洗。
数据探索
目的是识别出异常数据，主要有缺失值，异常值，重复值三类。以下介绍各类型的识别方法：
缺失值识别办法：
- 字段值为Null即为缺失；
异常值识别办法：
- 由业务规则设定在什么范围内为异常值；
- 3σ原则，即可靠性95%以内；
- 箱线图，根据人眼直观感受；
重复值识别办法：
- 一般确定唯一字段是否有重复值即可；
数据清洗
目的是将异常数据处理成可用数据。
缺失值处理办法：
- 最优先：根据业务规则进行填充；
- 优先：当缺失值占比小于1%时，可考虑直接剔除记录；
- 用值填充（众数＞中位数＞＞均值）；
- 由其它字段分析，找到与该条记录最相似的且该字段有值的记录，用该记录的值来填充；
- 对于时序型记录，可考虑用窗口平均值填充；
异常值处理办法：
- 当成缺失值处理；
重复值处理办法：
- 确定来源，一般去重即可；
数据指标与分析
数据指标是指根据对业务目标的理解，确定出影响业务的指标有哪些，颗粒度如何；
数据分析是指分析出哪些指标会影响到业务；
两者是一个相结合的步骤。
此步骤有两种分析方法，分别对应不同的问题：
- 维度遍历法：用于解决新问题；
- 关键维度分析法：用于解决已确定关键维度的老问题；
维度遍历法的步骤：
- 进行各个维度的单变量分析，一般是描述性结果，仅用于了解项目的背景；
- 进行两两维度之间的多变量分析，一般是描述性结果，仅用于了解项目的背景；
- 进行聚类分析，不仅可用于描述项目的背景，还可用于解决咨询类问题；
关键维度分析法：
- 类似于维度遍历法，只是只处理那些之前被确认是重要的维度；
如何维度分析：
需要先将数据处理成可以直接用来分析的专家数据源，再将数据转化为指标用于分析业务；
- 获取专家数据源，需进行数据统一格式化：
- 归一化；
- 标准化；
- 归约（减少维度来压缩数据量，进而减少计算量）；
- 数据变换（将有偏转为无偏，将颗粒度转化为业务需要的颗粒度）；
- 专家数据转化为指标：
- 根据需要进行建模；
- 评估模型效果，知道模型可用；
撰写分析报告
一个完整的分析报告，包含四个结构：背景，目标，分析结论 —— 分析思路 —— 分析主体 —— 结论与建议。
背景，目标，分析结论的内容：
- 报告的背景；
- 报告的目的；
- 报告的结论；
分析思路：
- 以 目标-分解目标-细分目标-相关因素-因素影响力-影响力验证-（背后的现象）-目标决策 的逻辑说明即可；
分析主体：
- 跟分析思路类似，区别在于说明具体是如何做的，并摆出数据；
结论与建议：
- 跟 报告的结论 类似，但是更为细化的说明；
- 目标 - 现状 - 差异 ：细分区域1 - 谁的责任 - 该如何做；细分区域2 - 谁的责任 - 该如何做；…
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