数据分析报告框架都有哪些？

一、数据分析报告框架都有哪些？

一、如何讲故事

要写好分析报告，就要先了解如何讲好数据故事，我们的数据分析报告就是一个数据故事。讲好一个故事，通常我们会按照一定的先后顺序，逻辑清晰、生动形象的一点点讲出来。

这样的故事线，通常的步骤是这样的：

STEP1：从通俗的故事开始

在看一些产品发布会或者公开的演讲时，演讲者通常会拿一个很通俗易懂的故事场景来开场，从而引入主题。

一般情况，我们在撰写报告时是不需要引入这样的故事的，只有在公开演讲时，为了不显突兀才会从讲故事开始。

STEP2：引入主题

通过对故事的讲解，一点点引导了主题，正式开始介绍主题。

STEP3：背景原因

在介绍主题后，我们会就主题进行背景原因介绍，主要的作用就是在介绍我们为什么会有后续的动作。

STEP4：目的

通过介绍背景原因，我们就可以让读者或者听众顺着我们的思路，知道我们发现的了什么问题，目的又是怎样的。

STEP5：思路

解释了前因，我们就要说明一下后续的一些论证思路是怎样的。这里就是在介绍分析框架。

STEP6：论证过程

讲解了大概的思路后，就可以具体的进行论证，一点点讲解思路框架的每一步是怎样验证并逐步发现问题的。

STEP7：结论

发现了问题就一定要有结论，这些结论是通过上一步的论证过程一点点得出来并汇总的。

STEP8：建议

最后呢，提出问题和结论，一定要给出对应的建议和结果。

大家在讲故事时，通常的顺序也是上面这样的，但也有可能只是给你引入话题，然后要去你自己去思考分析。至少在企业中，跟业务和管理层进行汇报时，整个汇报过程和思路是这样的。

二、报告开篇

开篇：包含标题页、目录和前言。

1、标题页

标题作为分析报告的开头，能决定读者是否有兴趣继续阅读下去。所以为了吸引读者，我们会看到很多新闻和文章标题都会用一些有噱头的内容，实际点进去会发现文章与内容严重不符。当然，我们不赞同在分析报告中也使用这种方法。

展示给读者的标题页，通常我们希望能达成如下目的：

• 吸引读者，让读者有继续往下看的兴趣
• 一下就能明白分析的主题
• 能初步了解到主要的问题或结论

针对如上目的，虽然标题页不宜过长，需要在1-2行完成编写并且越短越好，所以针对标题，我们可以有如下几种命名方式：

（1）给出主要结论

• 指的是在标题中直接给出关键结论
• 例如：《提升A产品的市场占有率》

（2）提问式

• 以提问的形式引出报告要分析的主要问题，引起读者的思考和注意力。
• 例如：《为什么春节活动效果不佳》《客户流失后，去哪了》《为什么A产品销售利润高》

（3）说明主题

• 主要是在介绍报告的主题，看着比较正式，通常此类标题不会包含我们的任何观点
• 例如：《2022年公司经营情况分析》

（4）说明主要内容

• 主要是在陈述数据现状和基本的事实
• 例如：《我司销售额比去年增长30%》《2022年公司业务运营情况良好》

2、目录

目录：可帮助读者快速找到所需内容，也相当于数据分析大纲，可以体现出报告的分析思路。后续正文的论证过程也要按照这个目录来，所以目录设置要谨慎。

目录通常会有3-5个版块，不宜过多也不宜太少。但一些比较专业的研究性报告目录会很长，所以我们如果只是在做一些常规报告，不要存在太多版块，会降低读者的阅读兴趣。

在撰写报告框架时，我通常会先介绍一下业务和数据现状，让大家理解当前的情况。再针对现状进行具体分析，并针对分析中发现的问题和优化方案进行影响评估或者预测，最后一个版块则是给出结论和最终的建议。

3、前言

常规的分析报告一般不会存在这个版块，但是建议大家养成习惯去写。

前言版块，主要包含：分析背景、分析目的、分析思路。

1、分析背景：主要是解释此次分析的主要原因和意义

2、分析目的：主要是让读者了解此次分析的主要目的，能解决什么问题，具有什么效果

3、分析思路：主要是展示分析师在论证问题并给出结论的整个思维框架，通常会在此处告诉读者我们使用了哪些分析方法架

三、报告正文

正文：指的是我们具体的分析过程。正文会根据目录设置分层很多版块很多页，在每一页中我们通常都要遵循这个原则：结论先行，论据跟上。

1、结论

在每一页的分析中，在页面最上面的通常是此页的分析结论，并且针对重要的数据和关键词，需要用高亮有突出性的颜色进行标注，让读者能快读看到重点。

2、论据

在页面展示的中间部分，主要展示一下能解释重要结论的图表信息。

3、备注

如果此页报告需要做一些特色解释，可以在页面最下方用小号字体进行备注说明，以此来解释页面信息。

四、报告结尾

结尾：包含：结论、建议、附录。

1、结论

结论，是根据前面的分析结果为依据来进行总结得到的。这一部分，是前面各版块重要结论的汇总整理，能让业务和管理人员直接了解所有结论。

2、建议

建议，是根据结论和业务现状来提出优化建议和方法。通常分析师给出的建议，主要还是以降本增效为目的。

3、附录

附录，只要去解释报告中的一些专业名词、计算方法、数据来源、指标说明、计算公式等等。并不要求每篇报告都有附录，附录是报告的补充说明，并不是必需的，应根据实际情况再考虑是否添加

二、说话的框架都有哪些？

结论：说话有三种框架：正向框架、负向框架和中性框架。原因：框架是指人们在思考和表达中使用的一种概念结构，它会影响人的认知和行为。正向框架通常会倾向于肯定事物，而负向框架则会表达否定或消极的情绪。中性框架则不具有明显的倾向性，只描述事物的事实和信息。内容延伸：在日常生活中，我们的言语往往受到框架的影响。例如，政治演说和广告宣传都可以用不同的框架来引导听众的情绪和思考。了解和掌握不同的框架，可以帮助我们更准确地理解人们的表达和思考，同时也可以更有效地表达自己的观点。

三、c++都有哪些主流框架？

MFC微软产品，只能应用在windows环境。

Qt跨平台，可通过重新编译源代码，运行在win/linux/mac等环境。

四、大数据都有哪些

大数据都有哪些应用领域？

随着科技的飞速发展，大数据已经渗透到各个行业和领域，为企业提供了更多的机会和挑战。大数据的应用可以帮助企业发现商机、优化业务流程、提升效率，并且为决策提供数据支持。那么，大数据都有哪些应用领域呢？接下来让我们一同来探索。

1.市场营销与客户关系管理

大数据在市场营销与客户关系管理领域的应用可谓琳琅满目。借助大数据分析，企业可以更好地了解客户的需求，进行精准的市场定位和市场营销策略制定。同时，大数据还可以帮助企业建立完善的客户关系管理系统，提升客户满意度，并且通过数据分析来预测客户行为，实现个性化营销。

2.金融与保险行业

大数据在金融与保险行业的应用也非常广泛。通过大数据分析，银行和金融机构可以更好地了解客户的借贷能力和风险偏好，从而提供更加个性化的金融产品和服务。此外，大数据还可以帮助保险公司进行风险评估和赔偿模型的建立，提高风险管理和理赔效率。

3.制造业与供应链管理

大数据在制造业与供应链管理领域的应用可以实现智能化生产和精细化管理。通过对生产数据和供应链数据的分析，企业可以优化生产计划、降低成本，并且提高生产效率和产品质量。此外，大数据还可以帮助企业进行供应链风险管理，减少库存积压和物流延误。

4.医疗与健康care

大数据在医疗与健康care领域的应用可以帮助医疗机构提供更准确的诊断和治疗方案，并且提升医疗服务质量和效率。通过对大量的医疗数据进行分析，例如患者病历、医学影像和基因数据，医生可以更好地了解患者的病情和治疗需求，制定个性化的治疗方案。此外，大数据还可以帮助医疗机构进行资源分配和医院管理。

5.交通与物流

大数据在交通与物流领域的应用可以提高交通安全性和物流效率。通过分析交通流量和车辆数据，政府和交通管理部门可以实时监测道路拥堵情况，并且制定相应的交通调度和道路规划方案。对于物流行业来说，大数据可以帮助企业进行路线优化和运输计划制定，减少运输时间和成本。

大数据在以上应用领域的挑战和机遇

虽然大数据在以上应用领域的应用给企业带来了巨大的机遇，但也面临一些挑战。

1.数据隐私与安全

在大数据应用中，隐私和安全问题一直是关注的焦点。大量的数据涉及个人隐私，因此必须采取措施保护数据的安全性和隐私性。同时，企业也要合规处理和管理数据，遵守相关的法律法规。

2.数据质量与数据集成

大数据应用的另一个挑战是数据质量和数据集成。由于数据的来源多样性和数据量的庞大性，数据质量的保证成为一项关键任务。此外，数据集成也是一个复杂的过程，需要解决数据格式不统一、数据冗余和数据缺失等问题。

3.技术人才和资源

大数据应用需要专业的技术人才和相应的技术资源支持。然而，目前市场上的大数据人才相对不足，企业在招聘和培养大数据专业人才方面面临一定的困难。同时，大数据应用还需要相应的技术资源和设备投入。

结语

大数据的应用领域广泛且多样化，正深刻影响着各个行业和领域。尽管面临一些挑战，但大数据带来的机遇远远超过其困难。随着科技的不断进步和大数据技术的不断成熟，我们相信大数据将为企业创造更多的价值和机会。

五、机器学习都有哪些框架技术

机器学习都有哪些框架技术一直以来都是人工智能领域的热门话题，随着技术的不断发展和创新，现在市面上涌现出了各种各样的机器学习框架，每种框架都有着自己独特的优势和应用场景。

TensorFlow

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，被广泛应用于深度学习领域。它的设计理念是通过数据流图来表示计算模型，提供了丰富的API支持，可以灵活构建各种复杂的神经网络模型。

PyTorch

PyTorch是另一个备受欢迎的开源机器学习框架，由Facebook推出。与TensorFlow不同，PyTorch采用动态图计算，使得模型的调试和修改更加灵活和直观，深受研究人员和学术界的青睐。

Keras

Keras是一个高层神经网络API，可以运行在TensorFlow、Theano和CNTK等后端上，提供了简洁而直观的接口，使得快速搭建原型模型变得更加容易。Keras在快速实验和迭代方面具有独特的优势。

Scikit-learn

对于传统的机器学习任务，Scikit-learn是一个不可或缺的框架。它包含了各种常用的机器学习算法，提供了简单而有效的工具，适用于数据挖掘和模式识别等领域。

XGBoost

XGBoost是一种梯度提升决策树算法，被广泛应用于分类和回归问题中。它具有高效的性能和准确的预测能力，是Kaggle比赛中常用的得奖算法。

MXNet

MXNet是一个灵活高效的深度学习框架，可以支持分布式训练和多种编程语言接口。它的设计注重性能和可扩展性，适用于大规模机器学习应用。

DeepLearning4j

DeepLearning4j是第一个支持Java平台的深度学习库，适用于企业级应用。它提供了丰富的并行化支持和多样的神经网络模型，是Java开发者进行机器学习的不二之选。

Torch

Torch是另一种深度学习框架，采用了LUA编程语言，具有动态计算图的特点。虽然在使用上略显复杂，但在研究领域有着重要的地位。

Caffe

Caffe是一个轻量级的深度学习框架，适用于图像分类和卷积神经网络等任务。它以速度快、模型定义简单著称，被广泛应用于计算机视觉领域。

总结

以上是目前市面上比较热门的一些机器学习框架技术，每种框架都有自己的特点和适用场景。在选择框架时，需要根据具体的应用需求和技术背景进行权衡，找到最适合自己的工具才能发挥出最大的效益。

六、安全体系框架都有哪些？

安全体系框架都有:总体国家安全观，人民安全，政治安全，经济安全，军事、文化、社会安全，国际安全。

七、大数据都有哪些职位

大数据技术已经成为当今企业和组织中的关键驱动力之一。它帮助企业洞察业务运营、市场趋势和客户需求，从而做出更明智的决策。随着大数据的普及和应用，越来越多的职位岗位涌现出来，致力于处理和分析海量数据，并为企业带来商业价值。本文将介绍一些与大数据相关的常见职位。

1. 数据工程师

数据工程师是大数据领域中非常重要的角色之一。他们负责开发和维护数据平台，构建数据管道，将数据从不同的源头收集并整合到数据仓库中。数据工程师还负责设计和实施数据处理和清洗流程，以确保数据的准确性和可用性。他们需要具备扎实的编程和数据库知识，熟悉数据挖掘和ETL工具。

2. 数据科学家

数据科学家是大数据领域中具备统计学、数学和计算机科学知识的专业人士。他们使用数据分析和建模技术来解决复杂的业务问题。数据科学家要能够理解业务需求，探索数据模式，并利用机器学习和人工智能算法进行预测和优化。他们通常需要熟悉编程语言和工具，如Python、R和TensorFlow。

3. 数据分析师

数据分析师负责对大量的数据进行深入的分析和解读，并提供有关业务运营和市场趋势的洞察。他们使用统计学和数据可视化工具来发现数据中的模式和趋势，并根据分析结果制定决策建议。数据分析师需要具备数据处理和统计分析的技能，熟练掌握数据可视化工具，如Tableau和Power BI。

4. 数据架构师

数据架构师在大数据项目中起着关键作用。他们负责设计和维护企业的数据架构，包括数据模型、数据流程和数据存储。数据架构师需要理解业务需求，并根据需求设计合理的数据模型和数据仓库。他们还需要与数据工程师和数据科学家密切合作，确保数据平台的稳定性和可扩展性。

5. 机器学习工程师

机器学习工程师是负责开发和实现机器学习算法的专业人士。他们使用大量的数据进行模型训练和优化，以解决复杂的预测和分类问题。机器学习工程师需要熟悉各种机器学习算法和框架，并具备数据处理和编程的能力。他们通常使用Python、Java等编程语言，以及TensorFlow、PyTorch等机器学习框架。

6. 数据治理专家

数据治理专家主要负责制定和实施数据治理策略，确保数据的质量、一致性和安全性。他们需要了解数据管理的最佳实践，并与业务部门合作，制定数据标准和流程。数据治理专家还负责制定数据隐私和合规政策，并确保数据处理符合法规和标准。

7. 大数据顾问

大数据顾问是提供大数据解决方案和咨询服务的专家。他们与企业合作，分析业务需求，并提供最佳的数据处理和分析方案。大数据顾问需要具备广泛的业务和技术知识，能够理解企业的挑战，并根据需求提供定制化的解决方案。

总结

随着大数据技术的不断发展，相关职位的需求也在快速增长。数据工程师、数据科学家、数据分析师、数据架构师、机器学习工程师、数据治理专家和大数据顾问等职位都扮演着重要的角色，推动企业利用大数据实现商业突破。如果你对大数据技术和分析感兴趣，并具备相关技能和知识，这些职位将为你提供丰富的发展机会。

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请注意，以上只是大数据领域一些常见的职位，实际上还有很多其他与大数据相关的职位岗位。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，大数据行业的职位需求也在不断演变和更新。无论你是从事数据工程、数据科学、数据分析，还是从事数据架构、机器学习等领域，都需要不断学习和更新自己的知识和技能。

如果你有浓厚的兴趣并想在大数据领域发展，建议你深入学习相关的技术和工具。通过参加培训课程、在线学习资源和实践项目，提升自己的技能和实践能力。此外，多参与行业交流和技术社区，获得更多的经验和启发。

总的来说，随着大数据技术的应用范围的不断扩大，相应的职位需求也在不断增加。无论你在哪个领域，只要你具备相关的知识和技能，努力学习和实践，你将能够在大数据领域中找到适合你的职业发展机会。

最后，希望你能够根据自己的兴趣和特长选择合适的职位，在大数据的浪潮中实现自己的职业目标！

八、分析调研报告框架都有哪些？

可以简乐尚博（168report）看看目录是怎样的，包括那些内容，以及排版等等。

九、大数据开发框架有哪些

大数据开发框架有哪些，这是许多人在涉足大数据领域时所关心的一个重要问题。随着互联网和数字化技术的快速发展，大数据已经成为许多行业和企业的重要资产，因此对于大数据开发框架的了解也变得至关重要。

Apache Hadoop

Apache Hadoop可以说是大数据开发领域中最知名的框架之一。它是一个开源的分布式存储和计算系统，可以有效地处理大规模数据集。Hadoop的核心包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（并行计算框架），使得用户可以在集群中并行处理海量数据。

Apache Spark

Apache Spark是另一个备受推崇的大数据处理框架，它提供了比Hadoop更快速、更通用的数据处理能力。Spark支持多种数据处理模式，包括批处理、交互式查询、实时流处理等，使得用户可以更灵活地进行数据分析和处理。

Apache Flink

Apache Flink是一种流处理计算框架，它专注于高吞吐量和低延迟的数据处理。Flink支持精准一次性语义，可以确保每条数据只被处理一次，适用于需要实时处理数据的场景。它还提供了丰富的API和库，便于开发人员快速构建复杂的数据处理流程。

Apache Kafka

Apache Kafka是一个分布式流处理平台，最初由LinkedIn开发并开源。Kafka提供了高可靠性、高吞吐量的消息传递系统，适用于构建实时数据流平台和事件驱动的架构。许多大型公司都在生产环境中使用Kafka来处理持久性消息。

Apache Storm

Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统，可以实时处理海量数据流。Storm具有高可靠性和高扩展性，适用于需要快速处理实时数据的场景，如实时分析、实时反欺诈等。

总结

以上列举了一些常见的大数据开发框架，包括Apache Hadoop、Apache Spark、Apache Flink、Apache Kafka和Apache Storm等。每种框架都有其独特的优势和适用场景，开发人员可以根据需求选择合适的框架来进行大数据处理和分析。随着大数据技术的不断发展，相信未来还会涌现出更多强大的大数据开发框架，为数据处理和应用带来更多可能性。

十、数据治理体系框架？

业务驱动因素决定了在数据治理策略中需要仔细控制哪些数据（以及控制到什么程度）。例如，医疗保健提供者的业务驱动因素之一可能是确保与患者相关的数据的隐私，要求在数据流经企业时对其进行安全管理，以确保符合相关政府和行业法规。这些要求通知提供者的数据治理策略，成为其数据治理框架的基础。

精心规划的数据治理框架涵盖战略、战术和运营角色和职责。它可确保数据在企业内受到信任、记录良好且易于查找，并确保其安全、合规和保密。

该框架提供的一些最重要的好处包括：

· 一致的数据视图和业务术语表，同时为各个业务部门的需求提供适当的灵活性

· 确保数据准确性、完整性和一致性的计划

· 了解与关键实体相关的所有数据位置的高级能力，使数据资产可用且更容易与业务成果联系起来

· 为关键业务实体提供“单一版本真相”的框架

· 满足政府法规和行业要求的平台

· 可在整个企业中应用的数据和数据管理的明确定义的方法论和最佳实践

· 易于访问且保持安全、合规和机密的数据