Un Marco Para Informes de Análisis de Datos
Tags: bigdata, datascience, dataanlytics, analisisdedatos
Published: 2021-09-23 06:43:46

Cuando se resume un proyecto, es inevitable formar un informe de análisis de datos relativamente completo.

El informe también requiere múltiples situaciones. De acuerdo con la aplicación, se puede dividir en muchos tipos: algunos necesitan informar al correo electrónico, otros necesitan dar una explicación al equipo del proyecto y otros deben mostrarse e informarse directamente. Según el tipo de proyecto, también se puede dividir en varios tipos: evaluación del efecto del lanzamiento de un nuevo proyecto, resultados de la [prueba AB](https://es.wikipedia.org/wiki/A/B_testing), resumen de datos diarios, análisis de datos de actividad, etc.

Ya sea el texto o la diapositiva, las ideas centrales del informe de [análisis de datos](https://www.octoparse.es/blog/30-mejores-herramientas-de-big-data-para-datos-analisis) son todas iguales.
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**Tabla de Contenido**
1. Debes tener una "historia"

2. Un marco para los informes de análisis de datos

3. Conclusión


**1. Debes tener una "historia"**
Mi propia idea es que los gerentes de producto deben aprender más conocimientos en campos relacionados, como aprender algunas especificaciones básicas de diseño, principios de interacción, conocimiento de marketing, conocimiento de psicología, conocimiento de algoritmos, etc. Además de una ayuda obvia para el trabajo, también puede ayudarlo a expandir su pensamiento. De hecho, para hacer un buen informe, debe aprender de agencias consultoras o instituciones de inversión.

El núcleo de un informe no contiene mucho contenido para que la audiencia o los lectores dediquen tiempo a comprenderlo, el núcleo es contar una historia simple. Antes de que las instituciones de consultoría e inversión hagan plan de negocios, se tomarán un tiempo para aclarar el storyline. De hecho, todo tipo de informes deberían ser así, primero aclara la historia que quieres contar.

**2. Un marco para los informes de análisis de datos**
Aquí hay un marco de informe que personalmente me gusta, que puede necesitar ser ajustado para diferentes escenarios de informes (como eliminar algunos pasos o agregar algunos detalles):

**Antecedentes del proyecto:** describir brevemente los antecedentes relevantes del proyecto, por qué se realiza y cuál es su propósito.

**Avance del proyecto:** resumir el avance general del proyecto y la situación actual.

**Explicación del término:** ¿Cuál es la definición de indicadores clave y por qué?

**Método de adquisición de datos:** cómo muestrear y cómo adquirir ¿Cuáles son los problemas?

**Descripción general de los datos:** tendencias de indicadores importantes, cambios y explicación de la causa del importante punto de inflexión.

**División de datos:** dividir diferentes dimensiones según la necesidad para complementar los detalles.

**Resumen:** resumir las principales conclusiones del análisis de datos anterior como una descripción general.

**Mejora de seguimiento:** analizar los problemas existentes y dar soluciones para mejorar y prevenir.

**Agradecimiento &  Adjunto:** datos detallados.

**Antecedentes del proyecto & Avance del proyecto**
Antecedentes del proyecto, es necesario describir brevemente los antecedentes relevantes del proyecto, por qué se realiza y cuál es el propósito. Avance del proyecto，hay que resumir el avance general del proyecto y la situación actual. De hecho, no hay mucho que decir sobre estos dos puntos. Si el objetivo es un miembro del proyecto, puedes escribirlo de forma más sencilla. Si el objetivo es alguien que no comprende el proyecto, debes escribir más, pero aún así intentar uses las palabras más simples para explicar a los demás.

**Explicación del término & Método de adquisición de datos**
Explicación del término：¿Cuál es la definición de indicadores clave y por qué? Muchas personas pasan por alto este punto. De verdad, muchos malentendidos de los datos se deben a la falta de una definición unificada de los indicadores. Por ejemplo, la tasa de clics puede ser el número de clics / el número de vistas,  o el número de clics de personas / el número de visitas de personas. El número de personas se puede deduplicar según las visitas o se pueden deduplicar según el día. Si no hay una explicación clara, diferentes personas entienden de manera diferente y la legibilidad de todos los datos se reducirá en gran medida.

Método de adquisición de datos：cómo muestrear y cómo adquirir ¿Cuáles son los problemas? Los datos originales a menudo tienen algunas deficiencias. Los datos deben limpiarse para eliminar el ruido y también se requieren algunas suposiciones para completar los datos. El método de limpieza y finalización de datos debe ser explicado y reconocido por el objeto de informe, de modo que la otra parte tenga una estimación del nivel de confianza.

**Descripción general de los datos & División de datos**
La descripción general de los datos debe tener tendencias de indicadores importantes, cambios y explicación de la causa del importante punto de inflexión. 

La división de datos debe dividir diferentes dimensiones según la necesidad para complementar los detalles.

Este es básicamente el método de análisis de datos mencionado anteriormente. Si necesitas que la otra parte conozca la comparación o la tendencia, uses el gráfico, si necesitas que la otra parte conozca los datos específicos, uses la tabla. La tabla debe identificar claramente los números que deben enfatizarse. Los puntos a tener en cuenta son: los indicadores básicos deben ser pocos pero críticos, y los indicadores divididos deben ser significativos y detallados. Al mismo tiempo, si se trata de una diapositiva, basta con explicar una conclusión o explicar claramente una tendencia en cada página. La conclusión clave debe expresarse claramente en una oración.

**Resumen & Mejora de seguimiento**
Resumen，debes resumir las principales conclusiones del análisis de datos anterior como una descripción general.
Mejora de seguimiento，necesitas realizar una explicación direccional para iteraciones posteriores y medidas de mejora en base a las conclusiones y problemas del análisis de datos. Esta parte suele ser el propósito fundamental del análisis.

**Agradecimiento & Adjunto**
Los agradecimientos son el agradecimiento al equipo del proyecto y a los departamentos de asistencia relacionados, para el equipo del proyecto y los departamentos de asistencia relevantes, también esperan que su trabajo o cooperación activa pueda ver resultados de datos efectivos. En la cooperación posterior, será más armonioso.

El archivo adjunto es un suplemento de elección y no es necesario reflejarlo en el informe de datos, pero sigue siendo información valiosa. Para la diapositiva, esta parte también se puede colocar después del agradecimiento. Si tu colega tiene alguna pregunta, puede pasar a la última explicación en cualquier momento.

**3. Conclusión**
Un producto, si no puedes medirlo, no puedes entenderlo y, naturalmente, no puedes mejorarlo. Se trata de [datos](https://dataservice.octoparse.com/servicio-de-datos). El significado del informe de datos es similar: una vez finalizado el proyecto, se requiere un informe completo, por lo que es de gran importancia tanto para el informe como para el equipo.