今天繼續分享如何寫資料分析報告。之前2期舉的例子都是監控資料，監控資料是連續觀測，會很明顯的看到曲線變動。於是很多同學便問：「靜態資料的報告該咋寫」。尤其以使用者畫像報告為甚。很多時候業務提了需求：看看我們的使用者畫像。結果寫出來報告被批：我都知道了，你寫這有啥意義。到底咋弄？今天系統分享一下。
1、沒用的報告長這樣
一提到使用者畫像，很多同學的報告都長這樣：
男女比例4:6
30歲以上佔比40%
平均年消費500元
活躍1個月以上使用者55%
……往往這種報告寫的很辛苦，跑的資料很多。最後收穫一句「我早知道了，你能講點有意義的不？」
於是有些人認為：光提供描述性資料不行，那必須模型走起呀。最直接能想到的就是rfm，於是抽出r、f、m三個維度資料，每個砍成五段，5*5*5分成125個分類，再用聚類，搞成5大類，125小類，每一類都細心標註上：「這個使用者買了1次500元，5天沒賣了，所以得讓他買！」
最後收穫一連串連珠炮似的追問：
……被轟的暈頭轉向……到底問題出在**？
2、報告沒用的核心原因
核心原因就一條：無判斷標準。
通通沒有判斷標準，讓人看了覺得不著四六
有意思的是：監控資料是自帶標準的。我們看一條曲線，即使沒有定義乙個「目標值」，曲線本身的變動也能成為判斷標準。對於銷售額，利潤，使用者數這種正向指標（越多越好的指標），增長本身就是好的，增長的速度越快越好，絕對數越大越好。對於成本、風險損失、投訴這種負向指標而言，下降本身就是好的，下降速度越好越好，絕對數越小越好。當然這樣判斷是魯莽的，有可能出現大漲大落的情況，但粗略的看是沒問題的。
但大部分靜態資料，沒有標準可言。比如男女4:6，就一定好/不好？不一定。因此看到這種資料，無法形成判斷，就很難產生價值。況且業務部門本身對使用者情況是有一定感覺的。比如：「我們服務的使用者以女性為主」，即使不看4:6，他也知道是女性多，看到6和感覺差不多，自然會說：「我早知道了」。
至於那種「因為使用者消費了1次500，所以得讓他消費600 」的判斷，就更是就數論數，毫無頭腦。數字只是乙個記錄，數字背後是乙個真實的、活生生的場景。脫離業務場景空談數字是沒意義的。
就像你去吃麵，進了麵館喊一聲：「老闆一碗牛肉麵」，老闆大喝一聲：「不！你不要一碗！我們的人工智慧高階大資料分析師說你需要2碗！給我吃！」
請問這時候你是啥心情……
所以破局的關鍵只有1個，就是：找標準。讓資料表達含義，不僅僅是一串數字。
3、提高報告有用性的方法
首先要區分場景。注意，如果是第一次匯報，是可以用開頭被猛烈吐槽的方式的。可能因為新換了領導，可能因為剛上crm系統，總之之前業務方對使用者情況毫無了解。這時候事無鉅細的列一堆資料，是很有幫助的。能夠讓大家詳細了解情況，建立認知。
但是從第二次匯報開始，就不能這麼平鋪直敘了；對那些已經了解情況的業務方，也不能直接這麼丟大白話，我們找判斷標準。常見的找法有這三種：
1、從問題找標準。如下圖所示
2、從目標找標準。如下圖所示
3、從業務找標準。如下圖所示
當然，這三種方法都需要做到以下三點：
資料與業務有充分的溝通
了解業務背景（工作目標、設計思路、執行計畫）
了解業務執行基本邏輯及對應資料表
但是在很多企業，這三個條件不具備。有可能是因為業務部門把自己當上帝，覺得自己全知全能，就差乙個跑數的小哥了，招進來的不是資料分析師而是sql編寫員；也有可能是因為企業把資料分析師當上帝，覺得只要他做資料分析工作，他就全知全能，企業裡其他人不張嘴，做資料的只憑一道金光閃過就無所不知……
總之，資料報告沒用，資料與業務脫節，只能說明這個企業不行，業務和資料都有責任。與其相互甩鍋，不如老老實實做好溝通，達到更好效果。然而有的同學又說了：老師，明明是同乙份報告，為啥有的人看了說做得真好，有的看了就噴沒水平。感覺好難呀。那是因為說者無意，聽者有心。能讓全國人民開心的只有趙本山，你換了郭德綱都有人嫌他三俗，所以看菜吃飯是必須的。
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