《数据可视化》课件 7.3撰写数据可视化报告内容（一）表格+图文

数据可视化模块七

制作数据可视化报告CONTENTS01.罗列数据可视化报告类型03.撰写数据可视化报告内容（一）表格+图文02.梳理数据可视化报告制作流程目

录04.撰写数据可视化报告内容（二）视频教学目标1.理解表格数据可视化报告的概念、特征及应用场景；2.理解图文数据可视化报告的概念、特征及应用场景；3.理解视频数据可视化报告的概念、特征及应用场景；4.了解数据可视化报告的分类，以及每类报告的特点；5.熟悉数据可视化报告的制作流程。知识目标1.能够明确报告的目标受众以及总体目标，并根据需求选择适合的报告类型；2.能够设计合适的封面，搭建合理的报告框架，并制定清晰的报告整体目录；3.能够使用PowerBI工具，完成表格分析报告的制作；4.能够结合数据分析模型，使用PowerBI工具，完成图文分析报告的制作；5.能够选择适合的平台，完成视频分析报告的制作。能力目标1.注重数据的准确性和可靠性，在制作数据可视化报告时严格遵守相关规范和标准；2.具有较强的学习能力和自我提升意识，不断学习和掌握新的数据可视化技术和方法；3.具备良好的审美素养，能够运用美学原则设计出美观、易读的数据可视化报告。素质目标项目导览任务三撰写数据可视化报告内容（一）表格+图文知识内容PART01数据分析报告制作原则11语言表达应准确、清晰、简洁，避免使用模糊或歧义的词汇。告的内容应前后一致，逻辑连贯，避免出现矛盾或重复的表述。配色方案应协调、美观，有助于突出数据的重点和趋势，增强报告的可视化效果。报告的格式应规范统一，包括页面布局、标题层次、图表编号等。字体和字号的选择应统一，符合阅读习惯，确保报告的易读性。数据的引用和标注应遵循一定的标准，确保数据的来源可靠，可追溯。规范性原则数据分析报告制作原则11报告应科学合理地安排内容结构，根据问题的重要性和相关性进行排序，使读者能够快速抓住重点。分析应带有侧重点，对于重要问题应进行详细地阐述和论证，提供充分的数据支持和深入的见解。在分析过程中，要能够准确识别关键问题和关键因素，对其进行深入分析和探讨。重要性原则数据分析报告制作原则11谨慎性原则

01020403要确保基础数据的真实性和完整性，对数据进行仔细地核实和验证，避免使用错误或不准确的数据。分析过程应具备可行性和全面性。选择合适的分析方法和工具，确保分析过程能够有效地揭示数据背后的规律和趋势。报告中的结论和建议应基于充分的证据和合理的推理，避免轻率地做出结论或提出不切实际的建议。要考虑到各种可能的影响因素，进行全面地分析和评估，避免片面或主观地判断。数据分析报告制作原则11创新性原则随着科技的不断发展进步，新的思维、方法和模型不断涌现。数据可视化报告应适当引入这些新元素，与时俱进地分析和解决问题。创新可以体现在数据分析方法的应用、数据可视化的形式、问题解决的思路等方面。通过创新，能够为报告增添活力和价值，提供更独特和深入的见解。任务实施PART02活动1制作表格分析报告本报告面向数据分析部门经理及电商营销部经理呈现，是一份日常数据分析报告，旨在对第三季度TOP10商品的销售数据进行分析，重点关注商品的利润情况。通过对数据的深入挖掘，为企业的经营决策提供有力支持。步骤1：明确报告定位活动1制作表格分析报告为该报告设计封面，如图1所示，并分别从时间、类目、商品三个维度进行分析。步骤2：设计报告框架商品123时间类目商品图1封面活动1制作表格分析报告本次分析的数据来源于2024年7月1日至2024年9月30日的销售记录。选取了销售额排名前10的商品进行分析。通过对获取的数据进行初步清洗，得到如图2所示的数据表。步骤3：获取与处理数据图2完成清洗后的数据表打开数据表使用PowerBI工具打开该数据表，在PowerQuery中计算出各商品每个时段的销售利润。添加并设置“表”视觉对象选择“表”视觉对象，并选择日期、类目、商品名称、商品宝贝书、买家实际支付金额、推广成本以及商品利润指标进行可视化；在可视化窗格中分别添加日期、类目及商品名称指标；另外，在商品利润指标前添加图标；最后，按照商品利润从高到低进行降序排列。0102活动1制作表格分析报告步骤4：分析数据查看不同时间段商品的销售数据分别选择对应的时间段，如仅勾选2024-07-01~2024-07-31期间的数据，可以看7月份商品的总利润为12909.04。同理，可根据此方法，分别查看8月份及9月份的商品销售数据。查看不同类别商品的销售数据选择“表”视觉对象，并选择日期、类目、商品名称、商品宝贝书、买家实际支付金额、推广成本以及商品利润指标进行可视化；在可视化窗格中分别添加日期、类目及商品名称指标；另外，在商品利润指标前添加图标；最后，按照商品利润从高到低进行降序排列。0304活动1制作表格分析报告查看不同商品的销售数据取消“日期”及“类目”列数据显示，即可查看到第三季度所有商品的销售数据。为了进一步分析这两款商品每个月的销售详情，添加“日期”列数据显示，并在筛选器中仅勾选这两款商品，如图3所示。为了进一步分析这两款商品每个月的销售详情，添加“日期”列数据显示，并在筛选器中仅勾选这两款商品，呈现的效果如图4所示。05活动1制作表格分析报告图3第三季度TOP10商品整体销售数据图4第三季度利润最好及最差的商品销售数据比对活动1制作表格分析报告步骤5：撰写数据分析结论1.8月份的商品销量及利润均处于季度最低点，然而整体波动幅度并不显著；2.在第三季度销售排名前十的商品中，利润最高的为“饼干薄脆夹心零食100g下午茶”；3.黑咖啡类商品在销量及利润方面占据了前十名中的显著份额。1.在维持现有运营策略的基础上，可考虑进行适度调整；2.增加零食类商品的种类和数量；3.停止对“凤梨酥184g点心下午茶零食特产小吃休闲零食”商品进行付费推广。结论建议活动1制作表格分析报告审阅所制报告，从始至终细查并修正基础性及逻辑性错误。功能实现后，提交予同事审阅，并请其在审阅过程中指出所遇问题。最终定稿《2024年度第三季度TOP10商品利润分析报告》。步骤6：检查与优化报告活动2制作图文分析报告本报告面向数据分析部门经理及电商营销部经理呈现，是一份专项数据分析报告，旨在对第三季度会员订单数据进行分析，实现客户细分，为店铺的运营和营销策略提供决策依据。步骤1：明确报告定位为了便于阅读，以及呈现的直观性，选择PPT形式，并为该报告设计封面，如图7-21所示，并分别从订单量、订单付款时间、付款金额三个指标进行分析。步骤2：设计报告框架活动2制作图文分析报告本次分析的数据来源于2024年7月1日至2024年9月30日的会员消费记录。通过对获取的数据进行初步清洗，得到如图5所示的数据表。步骤3：获取与处理数据图5完成清洗后的数据表（部分）活动2制作图文分析报告步骤4：分析数据步骤4.2，以2024年9月30日为截止日期，计算出每位会员的最近一次消费时间间隔，并依据图6的分段标准，计算出各会员的R得分、F得分以及M得分。步骤4.1，通过数据汇总，得出各会员最近一次的付款时间、会员在统计期间的订单量以及实际支付总金额。图6R、F、M分段标准活动2制作图文分析报告步骤4：分析数据步骤4.3，根据企业会员的分组标准评估各会员的R得分、F得分及M得分是处于“高”或“低”水平。在评估过程中，若某项得分超过平均值，则判定为“高”，若低于平均值，则判定为“低”。图7会员分组表活动2制作图文分析报告步骤4：分析数据步骤4.4，完成以上数据计算后，将整理后的数据导入到PowerBI工具中。制作会员分组表。制作饼图、柱形图等进行可视化分析。活动2制作图文分析报告步骤5：撰写数据分析结论1.针对重要价值会员，提供个性化的服务和专属优惠，保持他们的忠诚度；2.对于一般挽留会员和一般发展会员，可以发送优惠券和推送个性化的产品推荐，吸引他们再次购买；3.定期分析会员数据，根据会员的行为变化及时调整营销策略。建议1.本季度店铺会员主要集中在一般挽留会员、一般发展会员和重要价值会员三个细分群体；2.重要价值会员虽然数量较少，但消费