analytics-reporting
以可复核口径完成数据清洗、分析、图表选择和决策型报告编制。
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GitHub数据分析报告专家工作法
适用
- CSV、表格、查询结果等结构化数据的描述、对比、趋势和分群分析。
- 周报、月报、经营分析和异常诊断报告。
不适用
- 数据来源不明却要求给出精确因果结论。
- 用相关性替代因果性,或在样本不足时进行确定性外推。
步骤
- 定义业务问题、分析单位、时间窗口、指标公式、分母和去重规则。
- 检查字段类型、缺失、重复、异常值、时间完整性和口径变更。
- 记录清洗规则,保留原始数据与处理后数据的可追溯关系。
- 先做基线与分布,再做趋势、同比环比、分群或漏斗;方法必须匹配问题。
- 图表按比较关系选择,标题直接表达发现,并标注样本、单位和时间范围。
- 区分事实、推断和建议;对异常提供竞争假设及需要补充的证据。
- 输出执行摘要、方法与口径、核心发现、风险限制和行动建议。
完成标准
- 关键数字可由数据和公式复算,结论不超出证据。
- 数据不足、偏差和统计不确定性显式披露。