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优秀的数据分析报告_优秀的数据分析报告模板

zmhk 2024-05-15 人已围观

简介优秀的数据分析报告_优秀的数据分析报告模板       大家好,今天我来和大家聊一聊关于优秀的数据分析报告的问题。在接下来的内容中,我会将我所了解的信息进行归纳整理,并与大家分享,让我们一起来看看吧。1.数据分析报告有哪些要点?2.如何做一份完整的数据分析报

优秀的数据分析报告_优秀的数据分析报告模板

       大家好,今天我来和大家聊一聊关于优秀的数据分析报告的问题。在接下来的内容中,我会将我所了解的信息进行归纳整理,并与大家分享,让我们一起来看看吧。

1.数据分析报告有哪些要点?

2.如何做一份完整的数据分析报告

3.数据密集型案例分析怎么写

4.豆瓣**数据分析

5.怎么写分析报告

6.分析报告格式范文是什么?

优秀的数据分析报告_优秀的数据分析报告模板

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。

如何做一份完整的数据分析报告

       

        目录

        - 数据库分类维度:关系型/非关系型、交易型/分析型

        - NoSQL数据库的进一步分类

        - OLTP市场规模:关系型数据库仍占营收大头

        - 数据库市场份额:云服务和新兴厂商主导NoSQL

        - 开源数据库 vs. 商业数据库

        - 数据库三大阵营:传统厂商和云服务提供商

        最近由于时间原因我写东西少了,在公众号上也转载过几篇搞数据库朋友的大作。按说我算是外行,没资格在这个领域品头论足,而当我看到下面这份报告时立即产生了学习的兴趣,同时也想就能看懂的部分写点心得体会分享给大家。

        可能本文比较适合普及性阅读,让数据库领域资深的朋友见笑了:)

        数据库分类维度:关系型/非关系型、交易型/分析型

        首先是分类维度,上图中的纵轴分类为Relational Database(关系型数据库,RDBMS)和Nonrelational Database (非关系型数据库,NoSQL),横轴的分类为Operational(交易型,即OLTP)和Analytical(分析型,即OLAP)。

        按照习惯我们先看关系型数据库,左上角的交易型类别中包括大家熟悉的商业数据库Oracle、MS SQL Server、DB2、Infomix,也包括开源领域流行的MySQL(MariaDB是它的一个分支)、PostgreSQL,还有云上面比较常见的SQL Azure和Amazon Aurora等。

        比较有意思的是,SAP HANA正好位于交易型和分析型的中间分界处,不要忘了SAP还收购了Sybase,尽管后者今天不够风光了,而早年微软的SQL Server都是来源于Sybase。Sybase的ASE数据库和分析型Sybase IQ还是存在的。

        右上角的分析型产品中包括几款知名的列式数据仓库Pivotal Greenplum、Teradata和IBM Netezza(已宣布停止支持),来自互联网巨头的Google Big Query和Amazon RedShift。至于Oracle Exadata一体机,它上面运行的也是Oracle数据库,其最初设计用途是OLAP,而在后来发展中也可以良好兼顾OLTP,算是一个跨界产品吧。

        再来看非关系型数据库,左下角的交易型产品中,有几个我看着熟悉的MongoDB、Redis、Amazon DynamoDB和DocumentDB等;右下角的分析型产品包括著名的Hadoop分支Cloudera、Hortonworks(这2家已并购),Bigtable(来自Google,Hadoop中的HBase是它的开源实现)、Elasticsearch等。

        显然非关系型数据库的分类要更加复杂,产品在应用中的差异化也比传统关系型数据库更大。Willian Blair很负责任地对它们给出了进一步的分类。

        NoSQL数据库的进一步分类

        上面这个图表应该说很清晰了。非关系型数据库可以分为Document-based Store(基于文档的存储)、Key-Value Store(键值存储)、Graph-based(图数据库)、Time Series(时序数据库),以及Wide Cloumn-based Store(宽列式存储)。

        我们再来看下每个细分类别中的产品:

        文档存储 :MongoDB、Amazon DocumentDB、Azure Cosmos DB等

        Key-Value存储 :Redis Labs、Oracle Berkeley DB、Amazon DynamoDB、Aerospike等

        图数据库 :Neo4j等

        时序数据库 :InfluxDB等

        WideCloumn :DataStax、Cassandra、Apache HBase和Bigtable等

        多模型数据库 :支持上面不只一种类别特性的NoSQL,比如MongoDB、Redis Labs、Amazon DynamoDB和Azure Cosmos DB等。

        OLTP市场规模:关系型数据库仍占营收大头

        上面这个基于IDC数据的交易型数据库市场份额共有3个分类,其中深蓝色部分的关系型数据库(RDBMS,在这里不统计数据挖掘/分析型数据库)占据80%以上的市场。

        Dynamic Database(DDMS,动态数据库管理系统,同样不统计Hadoop)就是我们前面聊的非关系型数据库。这部分市场显得小(但发展势头看好),我觉得与互联网等大公司多采用开源+自研,而不买商业产品有关。

        而遵循IDC的统计分类,在上图灰色部分的“非关系型数据库市场”其实另有定义,参见下面这段文字:

        数据库市场份额:云服务和新兴厂商主导NoSQL

        请注意,这里的关系型数据库统计又包含了分析型产品。Oracle营收份额42%仍居第一,随后排名依次为微软、IBM、SAP和Teradata。

        代表非关系型数据库的DDMS分类中(这里同样加入Hadoop等),云服务和新兴厂商成为了主导,微软应该是因为云SQL Server的基础而小幅领先于AWS,这2家一共占据超过50%的市场,接下来的排名是Google、Cloudera和Hortonworks(二者加起来13%)。

        上面是IDC传统分类中的“非关系型数据库”,在这里IBM和CA等应该主要是针对大型机的产品,InterSystems有一款在国内医疗HIS系统中应用的Caché数据库(以前也是运行在Power小机上比较多)。我就知道这些,余下的就不瞎写了。

        开源数据库 vs. 商业数据库

        按照流行度来看,开源数据库从2013年到现在一直呈现增长,已经快要追上商业数据库了。

        商业产品在关系型数据库的占比仍然高达60.5%,而上表中从这列往左的分类都是开源占优:

        Wide Cloumn:开源占比81.8%;

        时序数据库:开源占比80.7%;

        文档存储:开源占比80.0%;

        Key-Value存储:开源占比72.2%;

        图数据库:开源占比68.4%;

        搜索引擎:开源占比65.3%

        按照开源License的授权模式,上面这个三角形越往下管的越宽松。比如MySQL属于GPL,在互联网行业用户较多;而PostgreSQL属于BSD授权,国内有不少数据库公司的产品就是基于Postgre哦。

        数据库三大阵营:传统厂商和云服务提供商

        前面在讨论市场份额时,我提到过交易型数据库的4个巨头仍然是Oracle、微软、IBM和SAP,在这里William Blair将他们归为第一阵营。

        随着云平台的不断兴起,AWS、Azure和GCP(Google Cloud Platform)组成了另一个阵营,在国外分析师的眼里还没有BAT,就像有的朋友所说,国内互联网巨头更多是自身业务导向的,在本土发展公有云还有些优势,短时间内将技术输出到国外的难度应该还比较大。(当然我并不认为国内缺优秀的DBA和研发人才)

        第三个阵容就是规模小一些,但比较专注的数据库玩家。

        接下来我再带大家简单过一下这前两个阵容,看看具体的数据库产品都有哪些。

        甲骨文的产品,我相对熟悉一些的有Oracle Database、MySQL以及Exadata一体机。

        IBM DB2也是一个庞大的家族,除了传统针对小型机、x86(好像用的人不多)、z/OS大型机和for i的版本之外,如今也有了针对云和数据挖掘的产品。记得抱枕大师对Informix的技术比较推崇,可惜这个产品发展似乎不太理想。

        微软除了看家的SQL Server之外,在Azure云上还能提供MySQL、PostgreSQL和MariaDB开源数据库。应该说他们是传统软件License+PaaS服务两条腿走路的。

        如今人们一提起SAP的数据库就想起HANA,之前从Sybase收购来的ASE(Adaptive Server Enterprise)和IQ似乎没有之前发展好了。

        在云服务提供商数据库的3巨头中,微软有SQL Server的先天优势,甚至把它移植到了Linux拥抱开源平台。关系型数据库的创新方面值得一提的是Amazon Aurora和Google Spanner(也有非关系型特性),至于它们具体好在哪里我就不装内行了:)

        非关系型数据库则是Amazon全面开花,这与其云计算业务发展早并且占据优势有关。Google当年的三篇经典论文对业界影响深远,Yahoo基于此开源的Hadoop有一段时间几乎是大数据的代名词。HBase和Hive如今已不再是人们讨论的热点,而Bigtable和BigQuery似乎仍然以服务Google自身业务为主,毕竟GCP的规模比AWS要小多了。

        最后这张DB-Engines的排行榜,相信许多朋友都不陌生,今年3月已经不是最新的数据,在这里列出只是给大家一个参考。该排行榜几乎在每次更新时,都会有国内数据库专家撰写点评。

        以上是我周末的学习笔记,班门弄斧,希望对大家有帮助。

        参考资料《Database Software Market:The Long-Awaited Shake-up》

        /wp-content/uploads/2019/03/Database-Software-Market-White-Paper.pdf

        扩展阅读:《 数据库&存储:互相最想知道的事 》

        尊重知识,转载时请保留全文。感谢您的阅读和支持!

数据密集型案例分析怎么写

       了解整理数据来源或者采集数据;

       理解数据、处理数据;用工具Excel、数据库等对数据进行处理。

       掌握数据整理、可视化和报表制作:数据整理,是将原始数据转换成方便实用的格式,Excel在协同工作上并不是一个好工具,报表FineReport比较推荐。项目部署的Tableau、FineBI、Qlikview一类BI工具,有没有好好培训学习,这些便捷的工具都能淡化数据分析时一些重复性操作,把精力更多留于分析。

豆瓣**数据分析

       手把手教你撰写数据分析报告!附核心案例解析!

       探潜数据分析

       也许你会遇到以下几个场景:

       场景一:作为运营人员,每月月末老板会问你当月的运营数据,微博、小红书作为公司的主营渠道,在投入比差不多的情况下,小红书的曝光量和转化率比微博要高出一倍,而其他竞品公司这两个渠道数据不相上下。你不想放弃微博这个渠道,需要说服老板 ,给到一个逻辑清晰的分析报告进行呈现。

       场景二:身为一名销售主管,因为受到疫情影响,公司总体销售额相比于去年下降了20%,但是你朋友的公司同样是销售为主,业绩不仅没有下跌,还提升了15%。通过咨询你发现,他们公司将大部分产品的销售都改成了线上,还与几个知名带货主播达成合作,在各个平台打响了知名度。此时你想试着用这个方法提高公司销售业绩,多年职场经验告诉你,要有一份详细的数据分析报告才能和团队达成共识。

       场景三:作为一名应届生,你进入了心仪很久的公司实习,如果做得好就可以留下转正,但是同期进来的小伙伴实力都不弱于你!在工作中你发现,你的领导很重视下属的数据思维,希望所有的汇报都可以结合数据阐述,他认为缺少逻辑和数据支持的工作汇报统统都是空口无凭,耍流氓!此时如果你能向领导证明你基于数据的逻辑思维能力,并且在工作汇报的时候展示出来,转正的机会基本就属于你了!

       看完这三个场景,也许你会发现!数据分析渗透在生活和工作中的方方面面,不管是向上汇报,向下管理,亦或是提升职场竞争力,都需要掌握数据分析能力,并且产出一份有理有据、逻辑清晰的分析报告!

       数据分析报告的目的是:向读者展示在数据分析过程中得到的分析结论、可行性建议和其他有价值的信息,从而让读者对结果有正确的理解和判断,并根据分析结论作出有针对性的、可执行的战略决策。

       数据分析报告的作用是:解析分析过程——展示分析结果——提供决策参考

       看到这里也许有小伙伴就会有疑问了,“数据分析报告究竟是什么呢?”、“数据分析报告要包含哪些内容呢?”“撰写报告的时候有什么要注意的地方吗?”、“有没有撰写的思路呢?”。不要担心,接下来我会结合多年数据分析的经验和大家一一解答!

       一、什么是数据分析报告?

       团队需要分享、沟通,数据分析师需要洞察数据、分析结果分享给企业领导、团队同事、大众媒体及更多的利益相关方,通过数据分析报告对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性,提供科学、严谨的依据,降低项目投资的风险。

       数据分析报告是项目可行性判断的重要依据。任何欣欣向荣的企业,都是建立在所开发的优质项目基础上的。

       数据分析报告的类型分为两种,一种是追踪型的分析报告,一种是研究型的分析报告。

       追踪型的分析报告:对日常业务数据高频率的展现,关键在于发现问题,而不是解决问题。它一般用于回答“怎么了”。这类报告往往是通过数据对业务现状进行描术和问题发现,常见的有周日报,行业现状分析报告等。

       研究型的分析报告:用于回答“怎么了”、“为什么”以及“怎么办”。这类报告往往是为了解决某种特定的业务问题,基于数据分析结果提供有效的解决方案,常见的有问题诊断报告,决策建议报告。

       二、写报告之前你需要知道的4件事

       1.了解数据分析报告的组成要素

       来源:探潜BDA数据分析课程

       2.明确什么是好的以及不好的数据分析报告

       一份·好的数据分析报告建议包含一下内容:

       一共包含五部分内容:摘要、关键字、目录、正文(包括标题、引言、文献综述、研究问题过程、结论与建议)、参考文献(不少于5篇)

       比如这样!(以下是报告部分截取内容)

       来源:探潜BDA数据分析课程

       并且满足以下数据分析要求:

       研究方法要求:

       结合:定量分析与定性研究

       分析流程要求:

       体现:数据收集→数据处理→数据分析→数据可视化

       分析方法建议:

       运用:对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等方法进行分析(不限以上分析方法)分析工具要求;

       一份好的报告一般需要至少包含描述性分析和诊断性分析,也就是要根据要分析的目标至少给到一个现状的评估,问题的诊断,再给出合逻辑的对应方案。

       判断是否是好的报告,主要看分析逻辑是否合理·、图文是否呼应、内容是否清晰易懂、给出的决策性建议是否可以落地实施等等!

       3.确定分析行业和目标

       在工作中,可能是老板或者雇主给了我们一个数据分析的目标,我们只需要根据既定的目标去解决问题。

       比如公司的某一个产品订单量下降了20%,老板希望你可以找到下降的原因以及给出可落地执行的方案!这个就是一个比较清晰地数据分析目标了!

       可能考虑到是最近平台的优惠力度不够,或者其他竞品在价格上面更有优势,那到底是哪方面的原因导致的呢?这些就需要你进行一个初步的分析。

       除了以上场景,这里主要和小伙伴们介绍,在自己的项目当中如何寻找数据分析行业和目标。

       1.寻找自己感兴趣的领域

       “兴趣是最好的老师”,有了兴趣才有前进的动力,才有进行分析和探索的冲动和欲望。

       2.寻找熟悉的行业和业务进行分析

       选择熟悉的方向比选择不熟悉的方向更节省时间和经历,你可以有更多的时间寻找合适的数据和数据的清洗、分析和探索中,避免将太多的经历放在背景的了解和业务的分析上。

       3.寻找自己擅长的或者有资源的方向

       在这里给大家列出3个比较常见的行业和3种数据分析方向,可供大家参考!

       来源:探潜BDA数据分析课程

       最后再给大家列出几个和大家工作相关的分析方向:

       做财务工作可以研究金融方向的数据分析

       做运维工作可以做人力资源管理的数据分析

       做销售工作可以做目标客户和销量的分析。

       在确定了分析行业后,就要明确数据分析的目标,这里从增长的维度和降低的维度和大家介绍!

       增长维度:分析收入的增长和效率的增长

       降低维度:分析成本或风险的降低。

       一句话概括就是:在明确目标行业之后,通过对比目标行业过去和现状,从理想和现实的冲突入手,寻找增长收入、提升效率、降低成本或控制风险的方法。

       4.寻找合适的数据

       明确了想要分析的行业和分析目标之后,就可以开始收集数据。收集数据的时候有一个共同的问题就是如何寻找合适的数据进行分析?可能有伙伴会问,“我不会爬虫能不能找到合适的数据进行分析呢?”

       答案是肯定的!这里分为两种情况,一个是从自身的工作中寻找数据,另外一个是从公开的信息源获得数据。

       1.从自身的工作中寻找数据

       首先需要思考自己工作中有没有需要改进的地方,这个可以作为分析目标。然后寻找是否有数据可进行量化 。有的时候数据并不容易获得,比如从公司的新系统或者是内置的数据库当中获得数据。也可以去收集数据,比如通过问卷调查的形式来收集数据,这就是一个可以数据数据的渠道或者方式。

       通过工作来寻找数据的好处,第一个是可以对背景知识有更好的了解,另一个是通过数据寻找到对工作的改进点,那数据分析项目的成果也可以向老板进行汇报,从而提升职场竞争力,得到老板器重。

       2.从互联网中寻找数据

       如果没办法从工作中寻找数据,那可以试试从互联网中寻找,有以下三种的方式:

       第一种:从网络数据竞赛平台、数据分析社区获取公开数据集

       如:Kaggle、科赛(和鲸)、阿里云天池等

       第二种:通过数据搜索引擎搜索

       如: Google Dataset Search

       第三种:爬虫

       通过程序语言爬虫: Python、R语言等通过傻瓜式爬虫工具:后羿、集搜客等工具

       第四种:常见的论坛搜索

       如:github,csdn等

       什么样的数据更有利于分析呢?建议伙伴们可以从以下4个维度选择:

       来源:探潜BDA数据分析课程

       最后还有一个维度,可以根据业务背景,思考是否有合适的业务指标可以进行拆分,首先看底层的指标数据是否掌握,如果掌握就可以通过拆分数据指标进行分析,然后再去找对应所需的数据。

       举个例子:关于天猫双十一美妆产品销售情况的数据集

       我们通过拆分销售指数据指标,来看对于总销量的影响因素是什么、对于单价的影响因素是什么 ,从而找到美妆产品的销售规律 ,然后再提出对应的销售建议,这个就是整体的一个思考思路。

       然后影响销量和单价因素,可能会是不同的品牌还有产品的评价量,所以一个就是通过平台量来看产品的质量和产品的口碑,还有一个就是不同品类的产品,比如化化妆品、护肤品或者其他类的工具, 哪些品类在市场上更受消费者欢迎,这就是大概的一个分析思路,找到这些数据就可以开始进行分析了。

       三、如何撰写数据分析报告

       1.标题

       标题的撰写要直接、确切、简洁,并且应力求新鲜活泼、独具特色、增强艺术性。好的标题不仅可以激发读者的阅读兴趣,还要体现数据分析的主题。

       标题常用的类型有:

       a.概括主要内容:重在叙述数据反映的基本事实,使读者一眼就明白报告的重心,如《XXX公司订单量比去年增长15%》《2022年公司运营业务呈高速增长》等;

       b.解释基本观点:用观点句表示和点明数据分析报告的基本观点,如《不可忽视潜在购买客户的保有》《口红产品是公司发展的重要支柱》等;

       c.提出问题:用设问的方式提出报告分析的问题,引起读者的注意和思考,如《订单量下降是什么造成的》《公司未来3年的发展规划在哪》等;

       d.交代分析主题:反映分析的对象、范围、时间、内容等情况,并不点明分析师的看法和主张,如《发展公司业务的途径》《2022年部门业务对比分析》等;

       2.目录

       目录也就相当于数据分析大纲,它可以体现出报告的分析思路。目录可帮助读者方便快捷地找到所需的内容,因此,目录中要列出报告主要章节的名称和对应的页码。对于比较重要的二级目录,也可以将其列出来。

       部分读者没有时间阅读完整的报告,仅对一些以图表展示的分析结论有兴趣,当书面报告中没有大量图表时,可以考虑将各章图表单独制作成目录,以便日后更有效地使用。

       3.摘要

       摘要是对报告中内容概述,也就是报告内容重点介绍,摘要是以提供文献内容梗概为目的,不加评论和补充解释,简明、确切地记述文献重要内容的短文。其基本要素包括研究目的、方法、结果和结论。具体地讲就是研究工作的主要对象和范围,采用的手段和方法,得出的结果和重要的结论,有时也包括具有情报价值的其它重要的信息。

       撰写摘要是要注意以下8点:

       a.摘要中应排除本学科领域已成为常识的内容;切忌把应用在引言中出现的内容写入摘要;一般也不要对论文内容作诠释和评论(尤其是自我评价)。

       b.不得简单重复题名中已有的信息。比如一篇文章的题名是《几种中国兰种子试管培养根状茎发生的研究》,摘要的开头就不要再写:“为了……,对几种中国兰种子试管培养根状茎的发生进行了研究”。

       c.结构严谨,表达简明,语义确切。摘要先写什么,后写什么,要按逻辑顺序来安排。句子之间要上下连贯,互相呼应。摘要慎用长句,句型应力求简单。每句话要表意明白,无空泛、笼统、含混之词,但摘要毕竟是一篇完整的短文,电报式的写法亦不足取。摘要不分段。

       d. 用第三人称。建议采用“对……进行了研究”、“报告了……现状”、“进行了……调查”等记述方法标明一次文献的性质和文献主题,不必使用“本文”、“作者”等作为主语。

       e.要使用规范化的名词术语,不用非公知公用的符号和术语。新术语或尚无合适汉文术语的,可用原文或译出后加括号注明原文。

       f.除了实在无法变通以外,一般不用数学公式和化学结构式,不出现插图、表格。

       g. 不用引文,除非该文献证实或否定了他人已出版的著作。

       h.缩略语、略称、代号,除了相邻专业的读者也能清楚理解的以外,在首次出现时必须加以说明。科技论文写作时应注意的其他事项,如采用法定计量单位、正确使用语言文字和标点符号等,也同样适用于摘要的编写。摘要编写中的主要问题有:要素不全,或缺目的,或缺方法;出现引文,无独立性与自明性;繁简失当。

       4.引言

       数据分析报告的引言是以简短的篇幅介绍报告背景和目的,提出研究要求的现实情况,以及相关领域内前人所做的工作和研究的概况,说明本研究与前工作的关系,当前的研究热点、存在的问题及作者的工作意义,引出本文的主题给读者以引导。三言两语预示本研究的结果、意义和前景,但不必展开讨论。

       写作要点:

       (1)开门见山,不绕圈子。避免大篇幅地讲述历史渊源和立

怎么写分析报告

       这篇报告是我转行数据分析后的第一篇报告,当时学完了Python,SQL,BI以为再做几个项目就能找工作了,事实上……分析思维、业务,这两者远比工具重要的多。一个多月后回过头来看,这篇报告虽然写得有模有样,但和数据分析报告还是有挺大差别的,主要原因在于:a.只是针对豆瓣**数据分析太过宽泛了,具体关键指标到底是哪些呢?;b.没有一个确切有效的分析模型/框架,会有种东一块西一块的拼接感。

        即便有着这些缺点,我还是想把它挂上来,主要是因为:1.当做Pandas与爬虫(Selenium+Request)练手,总得留下些证明;2.以豆瓣**进行分析确实很难找到一条业务逻辑线支撑,总体上还是描述统计为主;3.比起网上能搜到的其他豆瓣**数据分析,它更为详细,可视化效果也不错;

        本篇报告旨在针对豆瓣**1990-2020的**数据进行分析,首先通过编写Python网络爬虫爬取了51375条**数据,采集对象包括:**名称、年份、导演、演员、类型、出品国家、语言、时长、评分、评论数、不同评价占比、网址。经过去重、清洗,最后得到29033条有效**数据。根据**评分、时长、地区、类型进行分析,描述了评分与时长、类型的关系,并统计了各个地区**数量与评分。之后,针对演员、导演对数据进行聚合,给出产量与评分最高的名单。在分析过程中,还发现**数量今年逐步增加,但评分下降,主要原因是中国地区今年低质量影视作品的增加。

        另外,本篇报告还爬取了**票房网( / )1995-2020年度国内上映的影片票房,共采集4071条数据,其中3484条有效。进一步,本文分析了国内院线**票房年度变化趋势,票房与评分、评价人数、时长、地区的关系,票房与**类型的关联,并给出了票房最高的导演、演员与**排名。

        清洗、去重后,可以看到29033条数据长度、评分、评论数具有以下特点:

        结合图1(a)(b)看,可以看到**数据时长主要集中在90-120分钟之间,向两极呈现阶梯状递减,将数据按照短(60-90分钟),中(90-120分钟),长(120-150分钟),特长(>150分钟)划分,各部分占比为21.06%, 64.15%, 11.95%, 2.85%。

        结合图2(a)看,可以看到我们采集到的**数据评分主要集中在6.0-8.0之间,向两极呈现阶梯状递减,在此按照评分划分区间:2.0-4.0为口碑极差,4.0-6.0为口碑较差,6.0-7.0为口碑尚可,7.0-8.0为口碑较好,8.0-10.0为口碑极佳。

        这5种**数据的占比分别为:5.78%, 23.09%, 30.56%, 29.22%, 11.34%

        再将评分数据细化到每年进行观察,可以发现,30年内**数量与年度**均分呈反相关,年度均分整体呈现下降趋势,2016年**均分最低,**数量最多。

        进一步做出每个年份下不同评级等级的**数据占比,可以发现,近年来,评分在[2.0,6.0)的**数据占比有着明显提升,评分在[6.0,7.0)的数据占比不变,评分在[7.0,10.0)的数据占比减少,可能原因有:

        对照图5,可以发现,评分与时长、评论人数的分布大致呈现漏斗状,高分**位于漏斗上部,低分**位于漏斗下部。这意味着,如果一部**的评论人数很多(特别是超过30w人观影),时长较长(大于120min),那么它大概率是一部好**。

        根据各个国家的**数量作图,可以得到图6,列出**数量前十的国家可得表格2,发现美国在**数量上占第一,达到8490部,中国其次,达6222部。此外,法国,英国,日本的**数量也超过1000,其余各国**数量相对较少。这可以说明美国**有着较大的流量输入,在中国产生了较大的影响。

        进一步分析各国**的质量,依据评分绘制评分箱线图可得图7,在**数量排名前20的国家中:

        接着我们可以探索,哪个国家的**对豆瓣评分随年份下降的贡献最大,考虑到**数量对应着评分的权重。根据上述各国的**评分表现,我们可以猜测**数量较多的国家可能对年度均分的下降有较大影响。于是,我们再计算出这些国家的年度**均分,并与整体均分进行比较分析。

        再作出中国大陆,中国台湾,中国香港的均分箱线图图9(a),可以看到,大陆**均分低于港台**,且存在大量低分**拉低了箱体的位置。

       分析相关性可得,大陆、香港、台湾**年度均分与全部评分关联度分别为R=0.979,0.919,0.822,说明滤去台湾和香港**,大陆**年度均分的变化趋势与全部评分变化更接近。图9(b)可以进一步反映这一点。

        可以看到,大部分类型集中在X×Y=[10000,30000]×[6.00,7.50]的区间范围内,剧情、喜剧、爱情、犯罪、动作类**数量上较多,说明这些题材的**是近三十年比较热门的题材,其中剧情类**占比最多,音乐、传记类**平均得分更高,但在数量上较少,动作、惊悚类**评论人数虽多,但评价普遍偏低。

        除此之外,还有两块区域值得关注:

        根据类型对**数据进行聚合,整理得到各类型**评分的时间序列,计算它们与整体均分时间序列的相关性,可得表格4与图11,可以看到剧情,喜剧,悬疑这三种类型片与总分趋势变化相关性最强,同时剧情、喜剧类**在**数量上也最多,因此可以认为这两类**对于下跌趋势影响最大,但其余类别**的相关性也达到了0.9以上,说明几种热门的**得分的变化趋势与总体均分趋势一致。

        前面已经得知,中美两国**占比最高,且对于均分时间序列的影响最大。在此,进一步对两国**进行类型分析,选取几种主要的类型(数量上较多,且相关性较高)进行分析,分别是剧情,喜剧,爱情,惊悚,动作,悬疑类**,绘制近年来几类**的数量变化柱状图与评分箱线图可得图12,13,14,15。

        对导演与演员进行聚合,得到数据中共有15011名导演,46223名演员。按照作品数量在(0,2], (2,5], (5,10], (10,20], (20,999]进行分组统计导演数量,可以发现,15009名导演中有79.08%只拍过1-2部作品,46220名演员中有75.93%只主演过1-2部作品。忽略那些客串、跑龙套的演员,数据总体符合二八定律,即20%的人占据了行业内的大量资源。

        在此,可以通过**得分、每部**评论人数以及**数目寻找优秀的**导演与演员。这三项指标分别衡量了导演/演员的创作水平,人气以及产能。考虑到**数据集中可能有少量影视剧/剧场版动画,且影视剧/剧场版动画受众少于**,但得分普遍要高于**,这里根据先根据每部**评论数量、作品数量来筛选导演/演员,再根据**得分进行排名,并取前30名进行作图,可得图17,18。

        结合**票房网( / )采集到的3353条票房数据,与豆瓣数据按照**名称进行匹配,可以得到1995-2020年在中国大陆上映的**信息,分别分析中国内地**的数量、票房变化趋势,票房与评分、评价人数、时长、地区以及类型的关系,此外还给出了不同导演与演员的票房表现以及影片票房排名。

        如图19所示,国内票房数据与上映的**数量逐年递增,2020年记录的只是上半年的数据,且由于受疫情影响,票房与数量骤减。这说明在不发生重大事件的情况下,国内**市场规模正在不断扩大。

        对**数据根据类型进行聚合,绘制散点图21,可以发现:

        提取导演/演员姓名,对导演/演员字段进行聚合,计算每个导演/演员的票房总和,上映**均分、以及执导/参与**数目进行计算,作出票房总和前30名的导演/演员,可得图22,23,图中导演/演员标号反映了票房排名,具体每位导演/演员的上映影片数量、均分、每部**评价人数、平均时长与总票房在表5、表6中给出。

        最后根据**票房进行排名,得到票房排名前20的**如表格7所示,可以看到绝大部分上榜**都是中国**,索引序号为3、10、12、14、18、19为美国**,这也反映了除国产**之外,好莱坞大片占据较大的市场。

        本篇报告采集了1990-2020年间豆瓣**29033组有效数据,从豆瓣**的评分、时长、地区、类型、演员、导演以及票房等信息进行分析评价,主要有以下结论:

分析报告格式范文是什么?

       从基础条件、学习经历、从业经历、长与短处、个人规划五个方面进行论述。

       成长报告写作指导

       ——成长史——

       你需要在这一部分通过重要事例展现的要点有: 对自我的认识是否能够一分为二? 对他人的评价是否能够正确分析与对待?

       对成长中各因素是否能客观分析、正确归因。 你的人格、情绪状态是否适合从事心理咨询师工作。

       在这一部分你需要避免的问题有: 表现出病理性人格。 流露出过度的自负或者自卑的意识。对人生目标抱有不切合实际的幻想。狭隘、消极或者怨恨、抱怨。

在哪里能找到各行业的分析研究报告?

       分析报告可以通过分析数据来验证功能是否有效,猜想是否正确,以便对之后的版本进行相应的调整。写作流程如下:

       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。

       比方说一份对集团零售业务毛利额下滑原因的分析报告,集团领导更想看到数据分析的结论和建议,而各个业务部门更关注导致下滑的具体业务原因,所以针对不同的受众,我们撰写报告的侧重点也不同。其实就是要清晰报告的分析目的,解决什么问题,想要达到什么预期。

       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。

       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。

分析报告书写注意事项

       1.、数据只是量化事物的手段,它代表了一个客观情况,没有好与坏,对与错,无感情色彩

       数据具有天然的客观性,无论我们是否触碰它,它已经发生并且不会改变,所以当面对海量的数据时,更像一个“求知者”,要做的是去读取它,分析它,解读它。

       2、根据业务与对产品功能的认知了解,定义核心分析指标

       提出数据需求的过程往往是一个数据分析报告的源头,所有的分析都来自你最初定义下的指标。而提出数据需求是一个“界定产品目标,根据目标提出假设,预判产品效果”的过程,要求对这些过程有着清晰的预判与掌握。

       3、分析数据要胆大心细

       要对数据足够敏感,能够敏锐的发现数据中的隐含信息,并通过逻辑去推理,进一步提出大胆的假设与追问,最后通过进一步的跟踪和其他手段去验证。

       国内咨询机构网站数据报告、国内互联网公司数据报告网站、国外咨询机构网站数据报告、各大公司不定期发布的报告、企业信息报告等都可以找到各行业的分析研究报告。

一、国内咨询机构网站数据报告

       1、艾瑞研究-艾瑞网(互联网行业报告)、

       2、199IT互联网数据中心-所有行业报告,内容繁多,支持搜索

       3、中国互联网络信息中心-CNNIC数据可以当做互联网人口普查基础表来看

       4、中国信通院-研究成果-权威发布-权威数据国家智能机出货量的官方统计

二、国内互联网公司数据报告网站

       1、讲座PPT-腾讯大讲堂

       2、Tencent 腾讯-业绩报告

       3、腾讯大数据-腾讯云数据分析出来的行业报告

       4、百度开放服务平台-百度云数据分析出来的行业报告

       5、百度数据研究中心 提供行业研究报告、行业分析报告-百度数据中心报告

三、国外咨询机构网站数据报告列表

       1、Flurry-国外app行业报告

       2、App Annie Blog-app指数报告

       3、Gartner Press Release Archives-gartner侧重于硬件的出货量,包括智能机和PC等

       4、IDC - Search Results-IDC的硬件出货量全球报告

四、各大公司不定期发布的报告

       1、高德地图:2015年度中国主要城市交通分析报告

       2、互联网增长的第一本数据分析手册-Growing IO的公开手册

       3、移动游戏运营数据分析指标白皮书(一)-Talkingdata 运营指标分析白皮书

五、企业信息报告

       1、新三板在线 - 中国最大的新三板生态平台(各行各业的新三板上市公司财务数据,高管数据等)

       2、企查查|企业查询(查询企业的产品,品牌和法人信息)

       3、企业注册信息查询(天眼查,同企查查)

       4、SEC.gov | Home(美国上市公司年度财务报告)

       5、巨潮资讯网—(中国上市公司季度年度财务报告)

       好了,今天关于“优秀的数据分析报告”的话题就讲到这里了。希望大家能够通过我的介绍对“优秀的数据分析报告”有更全面的认识,并且能够在今后的实践中更好地运用所学知识。如果您有任何问题或需要进一步的信息,请随时告诉我。