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数据报表,怎么做才有用?

作者:finereport

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发布时间:2023.12.7

数据分析师的日常工作中,80%的时间都在取数做表?这些都有什么用?又为什么这费心费力的80%工作总被认为是低级、没价值?

本文从报表分类、分别什么作用,提供一种可行的思路。

1、分析视角下的报表种类及困局

从颗粒度、频次、目的三个角度,数据表可分成如下几类:

  1. 按数据颗粒度,所有报表分为明细表、统计表两类;
  2. 按需求频次,统计表可分成临时表、固定表;
  3. 按功能目的,临时表可分为计算表、取数表,固定表又可分为短期表、长期表;

大部分分析师从入行就开始做表,有接手继承的,也有新建的,林林总总一大堆。日常80%的时间都在顶着耐烦跟这些个表较劲,但年终述职又被批没什么价值。

数据表格

2、问题的原因及破局方法

问题源自不清楚业务要干啥?因为不清楚业务要干啥,所以

  • 不清楚为啥要一次次地换着花样变更数据需求,来回折腾;
  • 不清楚业务为啥要更新报表数据,更新了有啥用;
  • 搞不清楚,指标异动的原因,无法提供合理的优化建议,工作被批无价值;
  • 为啥会出现普遍不了解业务的情况?

一是,因为岗位限制,数据分析本质上是一个技术岗位,日常定位是支持业务数据需求,天然就跟业务实际隔了一层,加上整天被各种需求DDL催促,很难有时间去站在业务的角度去思考问题。到底怎么做才能提高业绩?到底用户喜欢什么东西?业务运营流程具体是什么样?分析师未必都有清晰的了解,沉溺在技术的逻辑中,有时候就会对业务提出的要求觉得「匪夷所思」,无法做出深入的分析。

二是,业务部门不懂数据库、不懂SQL、不懂埋点、不懂统计学,无法很好地用数据思维去描述问题,以致业务表达的需求和实际需要的数据之间经常会不一致。分析师如果直接按业务描述需求交付数据,业务在拿到数据后可能就发现无法说明问题,就导致返工重新取数、分析;

无论商业模式如何变化,数据分析的核心任务永远都是辅助业务决策,具体的工作都主要围绕是多少、是什么、为什么、会怎样、又如何5大问题来展开。

报表的设计初衷就是有用,有用体现在对业务关切的上述5大问题的有效回答上:「业务」看了数据「知道问题出在哪里」,「知道下一步要干什么」就是「有用」,要做出有用的报表,需从业务的角度思考问题。

如此,最直观的破局思路就是去了解业务在想什么?从业务关切的问题入手,针对问题去解构报表,就向做出「有用报表」前进了一步。这就需要分析师在对接需求的时候,做好需求分析,能够挖掘出业务部门的真实需求,转换成有价值的数据需求。

不同于产品需求分析,业务数据需求分析,一般只需要3个步骤就能搞定:

搞清楚面向谁、关心什么问题、需要什么数据、能发现什么问题、看到问题后能干啥后,就是按照约定条件处理需求并完成交付。之后,一般需要跟业务方保持沟通,跟进后续交付后的使用效果,如有新情况出现,需要观察既有报表是否还能满足业务目标,如不可以,需要继续思考,调整数据方向。逐步从被动接需求,转变成主动推动业务利用数据解决问题。

综上,有对象、有问题、有应对,三点清晰,就是高质量报表,关键是要理解业务,能够梳理出有价值的数据需求。

3、一个用户报表案例

用户登录进入App后,行为比较复杂,除了常规消费、内容,还有积分、会员任务、站内整合营销活动;用户积分可以支持兑换小礼品或者优惠券用于消费折扣。那么要如何构建用户报表,让负责会员的业务同学看清楚状况?

首先,呈现整体情况:

然后,呈现细节分层情况,细节部分可拆分的层数、交叉的维度众多,报表可以按需分批次呈现:

总结,通过以上报表:

  1. 清晰对象:各级领导、会员责任人
  2. 清晰目标:活跃用户有多少人、有多少新增、有多少消费、有多少积分
  3. 清晰作用:看报报表,可以设计精细化运营策略
  4. 活跃但是不消费,想办法促首单
  5. 活跃不消费账户上有积分,策划活动提醒用户完成兑换消耗
  6. 消费频次高但低消费,试推高价产品,拉高客单价

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