数据分析报告的撰写方法详解，帮你轻松写出高质量报告

那么,怎么样做数据分析报告呢?

作为一名优秀的数据分析人,必须学会分析报告。分析报告的制定方法很简单,比如分析网页结构和信息流用户的信息,分析用户浏览网页的轨迹和搜索行为,分析网页内的各种因素,然后针对性地制作分析报告。

1.网页结构

通过用户的浏览轨迹和搜索轨迹,可以制作分析报告。一般来说,用户浏览网页的轨迹是“从上到下”的。可以根据浏览网页的核心信息,将浏览过的网页优化到“从左到右”。从上到下,依次排列,分别对应不同的网页内容和用户行为。在这样的分类下,一方面可以根据历史数据选择相应的方法进行分析,另一方面也可以根据数据分析结果的具体选择适当的优化方案。

2.信息流用户数据

最常用的工具就是信息流。通过算法计算,筛选出有价值的信息,逐一将用户全部的属性和行为集中在一个内容上,方便用户快速查找到感兴趣的内容。这里的功能很多,包括关键词,贴标符,评论和点赞,甚至“搜索”。你还可以根据相关的关键词设置搜索结果,这部分内容必须从数据中找到。

3.分析用户行为

在数据分析中,最简单的方法是深入分析用户的行为数据,了解他们对内容的兴趣。比如,分析用户在产品内的行为,比如停留在产品内的时间、浏览的页面和跳转的路径、是否停留在了产品内,或者用户访问产品的深度、路径有哪些,甚至是直接打开产品页面等等。通过这些数据,可以在数据的基础上了解用户的点击率、停留时间、访问时间等,从而优化产品的内容。

二、“广告投放”的指标

从产品端来看,流量运营工作更注重的是用户的留存。但是,在广告投放中,很多指标是可以结合起来使用的。我们需要了解各个数据指标的特点,并通过一些指标对比了解不同用户群的情况。

1.用户属性

对于互联网产品来说,用户在不同产品中的活跃度、粘度和贡献值是不一样的。互联网产品在用户属性上没有统一的定义,需要根据产品不同的属性对用户进行划分。

比如,购物型产品的用户生命周期很短,可以通过新用户的活跃率和新用户的获取率来衡量用户的活跃度。而对于电商产品,用户生命周期可以通过订单、新客、老客的销售额来衡量。

2.用户属性

不同属性对用户的定义和关注程度不一样。在用户运营过程中,用户们可能在不同场景下会有不同的产品行为和想法。这时,需要通过数据分析了解用户,建立用户画像,对用户进行定向化的运营,通过用户画像分析找到用户的行为习惯,针对性的做好用户的运营工作。