这个时代最大的红利就是可以免费的学很多东西，我在2012年刚开始写报告的时候，还没有互联网内容创作平台这个玩意，那时候学习写报告，只能偷师身边的同行，当然水平参差不齐，所以也走了不少弯路。
现在有了AI制作数据图表的工具，对于报告撰写的配色、文案与洞察发现都有一定的启发意义。比如，我用某个AI图表工具，上传EXCEL数据报表制作不同类型用户对于某社交平台的需求差异，AI会自动生成适合这类数据展示的图表类型，比如：bar图、柱状图等。然后提炼核心洞察，这类key insights往往具有很强的参考价值，对于大小趋势一样的三类用户，AI的描述是场景优先级一致，这就很商业了，同时还能提炼差异化方向，比如：潜在用户社交需求旺盛，无论是用词还是趋势方向的把握，都很有商业洞察那味儿。
无论是0基础撰写定性研究报告，还是定量报告，对于新手而言都不是一件容易上手的事情。文字归纳工作对文案提炼能力、深刻洞察力要求都较高，而数据可视化呈现（定量研究）又对图表制作与解读能力，数据洞察与结论提炼有更高的标准。
所以，在这个阶段，想要独立输出研究报告几乎是不太可能的，建议从单独模块开始练习研究技能，从局部渗透整体。比如：协助高级别研究人员图表贴数，这个阶段最重要的是搞清楚table中各类数据和图表之间的关联，不同逻辑关系的数据适用于哪些类型的图表，比如多选题适用于bar图，排序题适用于柱形图，折线图适用于趋势走向的表达等。
其次，最容易被忽视的一点，贴数需要专注！专注！专注！不可以贴错任何一个小数据。学姐我就亲眼看见过高级研究经理因为贴错一个数，被客户质疑专业性，当然在刚起步的几年里，我也因为贴错数被领导diss不够认真负责。所以有很多时候，细节决定成败，此话不讲。无论你呈现多么专业的演讲、数据模型等，只要数据存在错误，你的专业性和工作态度就会让人质疑。一点小tips，可以在报告提交之前，花一点时间抽查数据的逻辑，重要数据前后是否存在一致性等。
聊一下定性研究报告，真的不建议新手一上来就写独立写研究报告，好像纯文字的定性总结会比较简单上手。真不是这样，没有逻辑和框架思维支撑，定性报告会写的很痛苦，前后几页的观点矛盾，引用原话重复等等，整体散乱没有重点都是常见的问题。
持续分享用研思维与经验帖#用户研究 #商业分析#定性研究 #定量研究
现在有了AI制作数据图表的工具，对于报告撰写的配色、文案与洞察发现都有一定的启发意义。比如，我用某个AI图表工具，上传EXCEL数据报表制作不同类型用户对于某社交平台的需求差异，AI会自动生成适合这类数据展示的图表类型，比如：bar图、柱状图等。然后提炼核心洞察，这类key insights往往具有很强的参考价值，对于大小趋势一样的三类用户，AI的描述是场景优先级一致，这就很商业了，同时还能提炼差异化方向，比如：潜在用户社交需求旺盛，无论是用词还是趋势方向的把握，都很有商业洞察那味儿。
无论是0基础撰写定性研究报告，还是定量报告，对于新手而言都不是一件容易上手的事情。文字归纳工作对文案提炼能力、深刻洞察力要求都较高，而数据可视化呈现（定量研究）又对图表制作与解读能力，数据洞察与结论提炼有更高的标准。
所以，在这个阶段，想要独立输出研究报告几乎是不太可能的，建议从单独模块开始练习研究技能，从局部渗透整体。比如：协助高级别研究人员图表贴数，这个阶段最重要的是搞清楚table中各类数据和图表之间的关联，不同逻辑关系的数据适用于哪些类型的图表，比如多选题适用于bar图，排序题适用于柱形图，折线图适用于趋势走向的表达等。
其次，最容易被忽视的一点，贴数需要专注！专注！专注！不可以贴错任何一个小数据。学姐我就亲眼看见过高级研究经理因为贴错一个数，被客户质疑专业性，当然在刚起步的几年里，我也因为贴错数被领导diss不够认真负责。所以有很多时候，细节决定成败，此话不讲。无论你呈现多么专业的演讲、数据模型等，只要数据存在错误，你的专业性和工作态度就会让人质疑。一点小tips，可以在报告提交之前，花一点时间抽查数据的逻辑，重要数据前后是否存在一致性等。
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