简介

对于广大数据信息客户来说，他们最关心的并非数据的分析处理过程,而是对大数据分析结果的解释与展现。因此,在一个完善的数据分析流程中,数据结果的解释步骤至关重要。如果数据分析的结果正确但没有采用适当的解释方法,则所得到的结果很可能让客户难以理解,甚至会误导客户。

数据呈现

1. 采用可视化技术:可视化是解释大量数据最有效的手段之一,通过对比分析结果的可视化,用形象的方式向客户展示结果,这种图形化的方式比文本形式更易于被理解和接受。常见的可视化技术有标签云、历史流、空间信息流等。可使用JReport、Excel、FineReport等报表类工具,或Power BI、BO、BIEE等BI分析工具,以及BDP商业数据平台、大数据魔镜等国内可视化工具。

2. 让客户参与分析过程:让客户能够在一定程度上了解和参与具体的分析过程,可采用人机交互技术,利用交互式的数据分析过程引导客户;也可使用数据起源技术,帮助客户追溯整个数据分析的过程,增强理解。

报告撰写

数据分析完成后一般会要求撰写数据分析报告,这是对整个数据分析过程的总结,是向企业决策者提供的一种参考,可为决策者提供科学、严谨的决策依据。一份优秀的数据分析报告需要:

1. 明确主题

2. 清晰框架

3. 图文并茂地阐述数据

4. 条理清晰地展现效果

5. 提供结论和建议,解决问题的方案和想法

常见问答(FAQs)

Q1: 数据分析报告主要包括哪些内容?

A1: 数据分析报告主要包括:明确的主题、清晰的框架、图文并茂的数据阐述、条理清晰的效果展现,以及提供的结论、建议和解决方案。

Q2: 数据可视化常用的技术有哪些?

A2: 常见的数据可视化技术包括标签云、历史流、空间信息流等。可使用报表类工具如JReport、Excel、FineReport,或BI分析工具如Power BI、BO、BIEE,以及国内工具如BDP商业数据平台、大数据魔镜等。

Q3: 如何提升数据分析结果的解释能力?

A3: 可从两个方面提升:1)引入可视化技术,用形象的方式向客户展示结果;2)让客户参与分析过程,通过人机交互技术或数据起源技术,增强客户对分析结果的理解。