Seis pasos para escribir un informe de análisis de datos. En el lugar de trabajo, algunos puestos requieren redactar un informe de análisis de datos. Si desea redactar un buen informe de análisis de datos, debe conocer los pasos para redactarlo. A continuación, lo guiaré por los seis pasos para redactar un informe de análisis de datos.
Seis pasos para redactar un informe de análisis de datos 1
1. Objetivos claros
En el artículo "Tres pasos para definir los objetivos del análisis de datos", lo dijimos. Es necesario definir correctamente el problema, descomponerlo razonablemente y comprender las cuestiones clave.
Cuando el objetivo está claro, debemos ordenar las ideas de análisis, crear un marco de análisis y comenzar a pensar en las siguientes preguntas:
¿Qué indicadores de análisis se deben utilizar?
¿Qué pensamiento analítico se utiliza?
¿Qué herramientas de análisis se utilizan?
Los objetivos claros son un requisito previo para garantizar la eficacia del proceso de análisis de datos y pueden proporcionar instrucciones claras para los pasos posteriores.
2. Recopilar datos
La recopilación de datos es un proceso que se centra en el objetivo del análisis de datos y recopila datos relevantes de acuerdo con las ideas y el marco del análisis para proporcionar materiales y bases para los pasos posteriores. .
Los datos recopilados incluyen datos primarios y datos secundarios. Los datos primarios incluyen la base de datos interna de la empresa, datos obtenidos de encuestas, etc. Los datos secundarios incluyen datos publicados por la Oficina de Estadísticas y datos en publicaciones públicas.
Los requisitos básicos para la recogida de datos son autenticidad, actualidad, homogeneidad, exhaustividad, economía y pertinencia.
3. Procesamiento de datos
El procesamiento de datos es una etapa esencial antes del análisis de datos. Consiste en extraer datos valiosos para resolver problemas a partir de una gran cantidad de datos sin procesar caóticos y realizar procesos y formas. un estilo adecuado para el análisis de datos para garantizar la coherencia y validez de los datos.
El procesamiento de datos incluye principalmente limpieza de datos, conversión de datos, extracción de datos, fusión de datos, cálculo de datos y otros procesos. Por lo general, los datos sin procesar deben procesarse antes de poder utilizarse para análisis de datos posteriores.
La precisión es particularmente importante durante el procesamiento de datos. Si hay errores en los propios datos, incluso si se utilizan los métodos de análisis de datos más avanzados, los resultados serán erróneos, no tendrán valor de referencia e incluso inducirán a error en la toma de decisiones.
Para conocer métodos de procesamiento de datos específicos, consulte los siguientes artículos:
4. Análisis de datos
Analizar datos consiste en utilizar métodos y herramientas adecuados para analizar objetivos. y datos reales Realizar análisis científicos y eficaces de datos.
Artículo de referencia:
¿Cómo utilizar Python para analizar datos?
5. Mostrar datos
A través del análisis de datos, la valiosa información oculta detrás de los datos emerge gradualmente. En este momento, es necesario visualizarlo de forma adecuada para que quede claro de un vistazo y mejorar la eficiencia de la transmisión de información.
Generalmente la forma de presentar los datos suele ser a través de gráficos, es decir, visualización de datos. Hay muchos gráficos de visualización de datos de uso común, puede consultar los siguientes:
Colección de temas de visualización de datos
6.Conclusiones y sugerencias
Un buen dato. El informe de análisis requiere conclusiones y recomendaciones claras.
Si se pone en el lugar de quien toma las decisiones, querrá saber más sobre las posibles soluciones.
Si el informe de análisis de datos no tiene conclusiones y sugerencias claras, entonces se perderá el alma del informe.
Por lo tanto, si desea realizar informes de análisis de datos más valiosos, no solo debe dominar las ideas y herramientas del análisis de datos, sino también estar familiarizado con el negocio para poder hacer mejores sugerencias.
Resumen
El proceso de elaboración de un informe de análisis de datos generalmente se puede dividir en seis pasos: aclarar objetivos, recopilar datos, procesar datos, analizar datos, presentar datos y sacar conclusiones y recomendaciones. Este es un resumen de todo el proceso de análisis de datos, que proporciona a los tomadores de decisiones una base científica y rigurosa para la toma de decisiones, reduciendo así los riesgos operativos de la empresa y mejorando la competitividad central de la empresa.
Si el informe de análisis de datos se compara con un producto, la persona que realiza el informe es el gerente de producto y la persona que lee el informe es el usuario.
Como "gerente de producto", la empatía es importante.
Jobs entendía a los demás a través de su propia experiencia y podía volverse tonto instantáneamente. Esta es una manifestación de empatía. Las ideas y herramientas de análisis de datos también son importantes. Son la base del análisis de datos. La imaginación es un cielo vasto, pero no es una fantasía, sino una deducción basada en la empatía, utilizando el pensamiento y las herramientas de análisis de datos para hacer la deducción más científica y efectiva.
Detrás de un informe de análisis de datos, hay mucho trabajo de preparación básico y aburrido por hacer, como recopilación de datos, almacenamiento de datos, gobernanza de datos, etc.
Sin datos de alta calidad como base sólida, los edificios altos reportados por el análisis de datos son inestables. Si no hay un objetivo claro para el análisis de datos, entonces el trabajo posterior puede ser solo un mosaico y un montón de cuadros y gráficos no pueden resolver el problema real.
Los informes de análisis de datos no pueden ser meros trámites, deben tener contenido sustantivo y prestar atención a los detalles.
Escribir un informe de análisis de datos: 6 pasos, 2 informes de análisis de datos de muestra
El informe de análisis de datos del proyecto evalúa la viabilidad del proyecto a través de un análisis científico integral de los datos del proyecto. base científica y rigurosa para que los inversores tomen decisiones sobre proyectos y reduzcan los riesgos de inversión del proyecto.
Informe de análisis de datos del proyecto: la base científica para la operación del proyecto orientada al mercado;
Antecedentes de la política: con el desarrollo profundo de la reforma del sistema económico de China, la decisión de China- Los responsables del proyecto se han dado cuenta plenamente de que el verdadero significado del análisis se desprende de la promulgación de la decisión del Consejo de Estado sobre la reforma del sistema de inversión. La decisión aclaró que el gobierno ya no será responsable de la revisión y evaluación de proyectos de inversión e implementará un sistema de archivo. Por otro lado, los inversores y las partes del proyecto asumen la plena responsabilidad por los riesgos del proyecto y realizan análisis y evaluación del mismo en total conformidad con el modelo de economía de mercado. Esto declara oficialmente que el análisis del proyecto de mi país entrará completamente en el modo de operación orientada al mercado.
Las necesidades de los tiempos: en la era de la información del siglo XXI, disciplinas tradicionales como la economía, la gestión, la inversión y las finanzas se han integrado inextricablemente con la tecnología de la información electrónica. Como representante de la productividad avanzada, la tecnología de la información electrónica se ha convertido en el soporte y la fuerza impulsora de la innovación y el cambio en los campos de la economía, la gestión, la inversión y las finanzas. El "análisis de datos de proyectos" aparece como una tecnología profesional en los campos de la economía, la gestión, las inversiones y las finanzas, y es un resultado inevitable del desarrollo de la era de la información.
Informe de análisis de datos del proyecto: una base importante para juzgar la viabilidad del proyecto
Cualquier empresa en auge se basa en el desarrollo de proyectos de alta calidad. Pero, ¿cómo se determina la viabilidad y la calidad de un proyecto? El enfoque en los países desarrollados es tomar la decisión final sobre el proyecto, y todo se basa en el análisis científico y cuantitativo de los datos del proyecto. En China, con la aceleración de la integración económica mundial y el vigoroso desarrollo del mercado de inversiones global, la industria de análisis de inversiones de China se encuentra en la etapa inicial de desarrollo. Los inversores y la dirección empresarial necesitan urgentemente un estándar unificado para medir el desempeño de los proyectos de inversión. y los informes de análisis de datos de proyectos profesionales y factibles se han convertido en un tema candente en China. Cada vez más inversores también eligen informes de análisis de datos de proyectos para realizar análisis científicos y razonables de los proyectos en los que están a punto de invertir, a fin de tomar decisiones correctas sobre los proyectos. Cada vez más instituciones de capital de riesgo utilizan informes de análisis de datos de proyectos como; su juicio Una base importante para determinar si el proyecto es factible y digno de inversión.
Para obtener muestras detalladas de informes de análisis de datos, se recomienda acudir a algunas instituciones autorizadas de análisis de datos. . .
Existen muchísimos modelos y datos de análisis de datos, así como casos.
Me gustaría presentarles una organización nacional de análisis de datos profesionales.
"Kaiyuan Research", espero que puedas entenderlo.
Análisis de informes de análisis de datos en el campo de auditoría
Primero, posicionamiento objetivo
El contenido a menudo sirve al objetivo y el objetivo determina el contenido, por lo que el objetivo del informe de análisis de datos Determina en gran medida su contenido, por lo que primero debe definirse claramente el posicionamiento de sus objetivos.
El concepto objetivo de crear un informe de análisis de datos es centrarse en la extensión y posicionarlo para servir a la auditoría en la era de la información. Por lo tanto, es necesario unificarlo para cumplir el objetivo general de la auditoría, pero también tiene sus propias características. Según la Ley de Auditoría, el objetivo general de la auditoría nacional de mi país es supervisar la autenticidad, legalidad y eficiencia de los ingresos y gastos fiscales.
Bajo esta premisa, creemos que el objetivo general de elaborar un informe de análisis de datos informáticos es combinar los objetivos específicos de la auditoría empresarial y lograr decisiones de auditoría que maximicen el valor a través del análisis de datos, apoyando así el plan de implementación de auditoría formulado. Este objetivo general siempre se puede dividir en niveles específicos de objetivos. Creemos que, subordinados a su objetivo general, los objetivos específicos de la elaboración de un informe de análisis de datos pueden describirse como los siguientes tres aspectos:
1. Con base en los requisitos del trabajo de auditoría, realizar un análisis general de la información financiera y comercial del auditado, comprender la situación general y formarse una impresión general del estado financiero y comercial del auditado.
2. Determinar las prioridades de auditoría y asignar racionalmente los recursos de auditoría. Sobre la base de una comprensión general de los objetos auditados, de acuerdo con las características de los objetos auditados, mediante análisis de tendencias específicos, análisis comparativos y otros medios, podemos determinar razonablemente el enfoque de la auditoría, ayudar a los auditores a tomar decisiones de auditoría correctas, ajustar los recursos humanos. y recursos materiales, y conseguir los mejores resultados.
3. Resume la experiencia y da ejemplo. Al seleccionar indicadores, se establecen modelos de análisis específicos para diferentes asuntos de auditoría y las experiencias subjetivas se solidifican en modelos de análisis objetivos, guiando así el análisis de datos en la práctica de auditoría futura.
Los tres objetivos específicos anteriores están estrechamente relacionados y no aislados. Sólo sobre la base del análisis general se puede determinar mejor el enfoque de la auditoría y los resultados obtenidos del análisis de los contenidos clave, y luego se puede realizar el proceso de evaluación. Si sólo se logra uno de estos objetivos, el informe final estará incompleto y no brindará un respaldo confiable para formular un plan de implementación de auditoría.
2. Ámbito de aplicación y objetos
En primer lugar, los datos tratados en este artículo son datos electrónicos que los auditores necesitan procesar en el entorno de la información. Para aclarar el alcance de los objetos de análisis, hemos establecido tres restricciones sobre los datos:
(1) De los sistemas de información, incluidos finanzas, negocios, gestión, etc.;
② Se puede utilizar en bases de datos. La forma de una tabla bidimensional se almacena en la computadora;
(3) Propicio para el análisis de auditoría. Sobre la base de estas limitaciones, los datos deben incluir datos financieros, datos operativos y datos complementarios (datos relevantes para el análisis de los datos recopilados fuera de la entidad auditada). Podemos analizar uno o más datos según sea necesario.
En segundo lugar, el informe de análisis de datos registra el proceso y los resultados del análisis de datos durante la fase de investigación previa al juicio de la auditoría informática. En el trabajo de auditoría real, una vez completado el análisis de datos en la etapa de investigación previa al juicio de la auditoría informática, se debe redactar un informe de análisis de datos que sirva de referencia para formular planes de implementación de auditoría.
Tres. Principios
Creemos que la preparación de informes de análisis de datos debe seguir generalmente los siguientes principios:
1.
La terminología utilizada en los informes de análisis de datos debe ser estandarizada, estandarizada, coherente y básicamente coherente con las anteriores. Por ejemplo, al analizar la rentabilidad de los bancos comerciales, si se utiliza el indicador existente "índice impositivo", no se le puede cambiar el nombre a "índice de ingresos impositivos" u otros nombres.
2. Principio de importancia.
El informe de análisis de datos debe reflejar los puntos clave de la auditoría. Por ejemplo, en la revisión de autenticidad y legalidad, nos centramos en seleccionar indicadores de autenticidad y legalidad, construir modelos relevantes y analizar los datos. Y se refleja en la descripción de problemas similares en los resultados del análisis, que también deben clasificarse según la importancia de los problemas.
3.Principio de prudencia.
El proceso de preparación de informes de análisis de datos debe ser cauteloso, lo que significa que los datos básicos deben ser verdaderos y completos, el proceso de análisis debe ser científico, razonable y completo, los resultados del análisis deben ser confiables y el Las recomendaciones deben ser realistas.
4. El principio de fomentar la innovación.
La tecnología de auditoría informática está en constante desarrollo y progreso, y es necesario resumir de la práctica métodos o modelos innovadores. El informe de análisis de datos debe registrar estas ideas innovadoras y llevarlas adelante.
En resumen, un informe de análisis de datos completo debe centrarse en el objetivo, determinar el alcance, seguir ciertas premisas y principios y reflejar sistemáticamente la imagen completa del análisis de datos informáticos, promoviendo así un mayor desarrollo de la auditoría informática. .