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统计分析报告怎么写?书写思路和要点

作者:FineBI

发布时间:2023.8.31

浏览次数:450 次浏览

1. 简介与背景

2. 数据收集与处理

3. 数据分析方法

4. 结果展示与解读

5. 讨论和结论

6. 附录与参考文献

统计分析报告作为一种常见的学术和商业写作形式,旨在通过统计方法和数据分析提供有关特定问题或现象的深入洞察。在撰写统计分析报告时,明确的书写思路和关注重点是确保有效传达数据分析结果和结论的关键。本文将为您介绍撰写统计分析报告时的书写思路和要点,助您准确阐述您的数据洞察力,并将其传达给读者。

一.统计分析报告书写思路

1.第一部分:简介与背景

统计分析报告的首要任务是向读者介绍研究的目标和背景。在简介部分,说明研究的背景、目的以及所涉及的数据集或样本。此外,还应明确报告的受众群体,以根据读者的背景和需求来选择适当的数据解释和表达方式。

2.第二部分:数据收集与处理

在统计分析的过程中,数据的收集和处理是基础。在这一部分中,详细描述数据的来源、采集方式和有效性评估方法。解释数据的清洗和转换过程,确保数据的准确性和一致性。此外,应描述样本选择的过程和方法,以便读者了解数据的代表性和可靠性。

3.第三部分:数据分析方法

在报告的这一部分,解释用于分析数据的统计方法和模型。详细描述所使用的方法的理论基础和计算过程。如果使用了特定的统计软件或编程语言,应提供相应的信息和代码。此外,应解释统计显著性水平的选择和解读方法,以确保结果的可解释性。

4.第四部分:结果展示与解读

在这一部分中,应清晰地呈现分析结果。使用图表、表格或其他可视化方式,将数据结果可视化以增强读者的理解和洞察力。同时,对关键结果的统计学意义进行解释,并引用适当的数据或推论支持结论。在解释结果时,应注意避免过度解释或泛泛而谈,而是重点突出结论的实际意义。

5.第五部分:讨论和结论

这一部分是对结果进行进一步解释和讨论的领域。在讨论中,对发现的模式、趋势、异常值和解释进行深入剖析。比较和评估与现有研究和理论的一致性或差异,并提供可能的解释。最后,根据分析结果提出结论,并提供对未来研究或实践的建议。

6.第六部分:附录与参考文献

基于数据集和分析方法的复杂性,可能需要在附录中提供更多的细节和支持信息。这包括数据集的描述、附加分析结果、图表和模型。在报告中包含一个准确的参考文献列表,引用使用的数据集、统计方法和其他参考文献。

二.统计分析报告范文示例:网约车平台数据分析

1.业务背景

这是一家某网约车公司,公司希望能看到当前网约车业务的整体情况,主要是平台经营情况和客户行为偏好分析,有了这些分析后,公司希望能针对不同的客户采取不同的维护策略,因此希望公司数 据小组出具一份数据分析报告,能给于业务部门一些参考意见。

2.数据收集与处理

自选数据:根据网上公开数据进一步加工得到。

原始数据字段信息

原始数据字段信息

读取数据:

用户订单数据表原始数据有两份excel表,字段完全相同,故需要进行合并,使用python处理,IDE是jupyter lab。

读取数据

数据清洗:a.转换格式 b.删除重复字段

数据清洗

数据合并

数据合并

查找重复值

查找重复值

删除重复值删除完全重复的数据

删除重复值删除完全重复的数据

查找缺失值

查找缺失值

3.数据分析方法

分析思路:搭建业务分析框架,可以从指标,业务,流程三个角度出发,整体分析框架主要是通过OSM + 用户生命旅程角度和"人货场"开展

分析维度:客户,车型,城市,时间,渠道,设备

分析方法:交叉分析,下钻分析,对比分析,TOPN分析(静态和动态),RFM分析,帕累托分析,四象限分析。

分析思路
分析思路

.3.2综合标签用户订单表

RFM分析过滤:

RFM标签只根据完成的订单计算。

  • 最近一次消费时间(R):客户距离最近的一次用车时间的间隔。--用车时间
  • 最近一段时间内消费频次(F):指客户在限定的期间内所购买的次数。--订单消费频次
  • 最近一段时间内消费金额(M):客户的消费能力,通常以客户单次的平均消费金额作为衡量指标。--用车花费金额

具体计算过程可以参考官方教程:https://help.fanruan.com/finebi/doc-view-703.htmlb。取消订单用户表因为计算RFM时过滤掉取消订单的数据,这里根据订单状态和下单数量计算出那些一次下单且取消订单的客户c.将RFM表和取消订单用户表合并得到综合标签用户订单表 。

4.数据可视化报告(结果展示)

整体情况分析:从各个维度描述,覆盖城市,订单完单率,用户分布,订单金额贡献,订单渠道,客户设备,车型偏好,出行服务,客户价值

可视化展示

5、工具数据附录和参考总结

a、FineBI工具:模块化的工具能更高效的处理数据和计算指标,能让分析人员把更多的精力投入分析中。自带的仪表板配色,能轻松快速的完成美化。

b、项目总结
数据分析流程:1.分析目的——2.分析框架——3.数据获取——4.数据清洗——5.数据分析和可视化——6.数据报告——7.落地闭环

明确分析目的,搭建分析框架是重点,梳理好框架后续才能越走越顺,不要盲目做图表。

通过以上思路模版和范文讲解,希望您对撰写一份优秀的统计分析报告有所收获,您也可以使用同款工具对上述报告案例进行复刻,提高您制作报告的效率。

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