數據分析報表?數據驅動業務精益增長是産品經理對數據報表的根本要求和美好願景，本篇文章将從數據産品設計前的準備、設計中的要點解釋數據産品的設計過程，為業務數據報表設計指南，我來為大家科普一下關于數據分析報表?以下内容希望對你有幫助!

數據分析報表

數據驅動業務精益增長是産品經理對數據報表的根本要求和美好願景，本篇文章将從數據産品設計前的準備、設計中的要點解釋數據産品的設計過程，為業務數據報表設計指南。

好的業務數據報表揭示事物發展規律——展現業務現狀、發現問題原因、預測數據發展、促進問題改進。

一、數據指标的選取

數據報表的核心在于數據，數據是報表的靈魂。論其重要程度，數據是“雪中送碳” 的程度；其它内容是“錦上添花”的程度。

1. 做好數據報表的前提

前提即必須滿足的條件。讓目标用戶能理解每個報表數據的含義以及指标背後的業務趨勢變化，保證數據報表的落地性。數據指标越貼近業務和用戶，越能保證報表的實用性，越能讓數據報表成為工具利器。

對業務的深入理解：每個行業都有其運行的特殊性，别的行業所重視的指标不一定适合你的行業；所在行業的業務流程、商業模式和盈利模式是産品經理設計數據報表前要深入理解的部分。

前期充分的産品調研：除了少數數據分析産品，大多數産品的數據報表面對公司内部用戶。通過用戶訪談、調查問卷、參與用戶工作完成産品調研，關注在執行業務的過程中的指标。

2. 分析數據報表的使用場景

數據報表的目的：明确了目标用戶和使用場景後可以發現，設計數據報表的兩個目的是通過數據時段性結論尋找原因或者展示結果。

尋因-尋找原因：通過尋找運營中業務好壞的原因，利用控制變量法各關鍵指标——商品的類型、點擊量、訂單量等随天氣、時段、日期等影響因素的變化情況。當業務情況變差時，報表能提供數據以尋找變差的原因。

導論-展示結果：報表是在一定時間節點對一定時段周期的數據統計，

報表的使用場景-5W2H法回答：

Who-報表的目标用戶：是一線業務人員或者決策層的領導，目标用戶的職務決定了其關注的數據指标的差異。總的來說，一線業務人員更關注利于其開展工作的具體而細緻的指标；決策層的領導由于結果導向和利益驅動更關注結論性指标。

What-數據報表的目标：目标與目的不同，目标是具有時效性的定量指标；數據報表能服務多少位目标用戶、數據報表展示了多少個關鍵指标、提升了多少效率

Why-為什麼要設計數據報表：數據報表的需求優先級排列第幾位，能解決什麼問題。

Where-數據報表的使用地點：目标用戶在什麼地點（公司、家）最常查看數據報表。

When-目标用戶何時使用數據報表：目标用戶在什麼時間點最常查看數據報表，查看數據報表的頻次是多少。

How to-怎樣實現報表目标和目的：本身數據報表的産品設計、開發、測試、驗收，結合業務上的部門間的配合和宣貫與數據報表的産品設計同樣是實現報表目标和目的的方式。

How much-數據報表的成本：設計開發的時間和人力成本，成本與收益之間的關系，預估成本和預期收益相差太大顯然不合算。

3. 找到核心關鍵指标

分析業務現狀理清數據脈絡，分析當前業務模式，确定核心增長指标和核心公式。

目标客戶

用戶價值

成本結構

增長模式

運營模式

盈利模式

商業模式

以電商業務模式為例，核心關鍵指标為成交總額、訂單量，始終圍繞盈利模式和商業模式。

成交總額=訂單量X單均價

成交總額=用戶量XARPU（客單價）

4. 拆解核心關鍵指标

拆解核心關鍵指标，分解為多級數據指标，制定數據指标框架。

邏輯化的數據拆解路徑：

按市場流程拆解：完整的業務路徑，路徑節點通常會形成漏鬥模型。

按組織部門拆解：組織部門的工作所對應的影響因子或KPI。

按用戶拆解：從用戶生命周期出發，側重用戶分析的拆解路徑。

以電商業務模式為例，按市場流程拆解核心關鍵指标和核心公式，從用戶購買路徑拆解核心公式。

打開APP：APP打開率

浏覽商品：PV、UV、搜索率

查看商品詳情：總浏覽時長、平均浏覽時長

加入購物車：加入率、購物車商品數

生成訂單：訂單量、訂單流失率、訂單付款率

付款：支付方式占比、付款流失率

退貨：平均退貨時長、

評價：商品平均評價分數、商品平均評價字數、商品平均評價率

涉及頁面的數據在做報表前設計好數據埋點。

此時構成數據指标框架，形式為Xmind腦圖、Excel表格等，産出報表的指标結構模型。

5. 設計指标計算公式

産品經理與後端工程師協作實現報表，清晰具體地設計每個數據指标的公式

與數據指标框架一起設計，或在原型設計中再描述。前者提前确認公式，避免原型無法實現、降低時間成本。

以電商業務模式的指标為例，具體定義數據指标、列出數據計算公式。

APP打開率=打開APP的人數/用戶總數

訂單流失率=取消訂單次數/訂單總數

至此，數據報表完成了初步架構，開始設計産品原型。

二、數據分析産品參考

競品的數據報表難以獲取，在正式設計前參考數據分析類的産品，對數據報表設計有所裨益。重點關注以下方面：

數據指标、數據定義、不同行業數據的差異性；

數據統計時間、統計的基本單位

數據的展示形式：數值展示、圖表展示、數據的交互

數據分析産品通用于很多産品，裡面的數據不一定适合實際業務。

對于非專門的數據分析産品，産品後台裡包含财務、運營、市場和運維等業務功能，數據報表僅僅是産品裡的一部分。從業務角度出發，專業全面選取有意義的數據指标。

推薦幾款數據分析産品，體驗專業的數據分析産品的設計框架和功能。

1. 友盟——互聯網數據服務産品，實時統計數據，靈活，擅長用戶洞察。

2. 易觀——擁有易觀方舟、易觀千帆、易觀萬象三類數據分析工具，針對不同行業精細分析。

三、數據報表的産品設計

1. 設計注意要點

定義更新時間：區分清楚報表和統計的含義，報表是結論性的指标，一般不支持實時統計和更新。根據實際業務來界定更新時間，常分為日報表、周報表、月報表、季度報表、年報表。

報表統計時段影響指标差異性：日報表、周報表、月報表的數據展示不一樣的，無法在一天時間内展示趨勢變化的數據，應考慮在周報表或月報表展示；數據報表統計時段的差異性導緻數據指标的差異性。

數據獲取影響數據維護功能：首先應明确數據的定義和數據計算公式，有些數據從現有數據通過計算公式可獲取；對于後台現有數據不滿足報表需求的指标，要附加數據導入與維護的功能入口；系統既沒有現成的數據也不能通過計算公式獲取的指标，要麼删除要麼人工計算維護

服務器計算資源：雖然屬于技術層面的問題，産品經理也需要注意服務器計算資源；在業務中數據複雜且龐大，服務器會崩潰，

進行項目管理與協助：設計中與開發緊密溝通，對于系統架構和後台數據開發最清楚，不懂直接詢問開發能不能計算，讓開發為數據支援；UI設計師對頁面美化，很多系統後台有直接的後台框架，UI設計師的介入程度有限，而APP頁面能設計和介入的内容程度更深。

設計報表的權限：明确使用角色後設計多級權限；對于需要維護的數據，應明确定義增加、删除、查看、修改、導出的權限；對于敏感數據，例如财務盈利應謹慎展示

很多公司的産品實現形式一般是前端結合後台，有些公司包含用戶使用的APP、輔助業務管理者工作的對内APP和多個個後台。

從産品的實現形式思考數據報表的實現形式，目标用戶的使用場景是主要的影響因素，目标用戶是否經常出差、數據報表的計算時間和時效。數據報表通常展示在後台，後台能全面系統展示數據，但不便于實時查看；前端便于實時查看，但展示的數據内容趨于精簡。數據報表

2. 産品DEMO的設計表達

掌握DEMO制作技巧，将數據包含的關鍵信息最直接地傳遞給目标用戶。

數據報表有兩種類型——簡單數據表格和可視化圖表，

簡單數據表格的設計要點：顧名思義，這類以表格形式展示數據報表非常簡單，每一行是最小的單位，注重數據指标選取即可，在産品中附加導出功能

可視化圖表的設計的高保真原型設計，借助excel表格工具強大的數據圖表功能原型，excel表格既有柱形圖、折線圖、餅圖等簡單圖表，也有曲面圖、雷達圖、樹狀圖等複雜圖表；将脫敏數據展示成圖表，再插入原型設計工具中（例如Axure）。

圖表類型結合數據側重點：趨勢變化的數據使用折線圖，展示比例的數據使用餅圖，圖表類型要适合數據展示并體現數據的差異。

本文由 @鲸和月亮海 原創發布于人人都是産品經理。未經許可，禁止轉載。

題圖來自Unsplash，基于CC0協議。

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!