如何写好一份数据分析报告？- 360直播网

　　很多人在写数据分析报告的时候，往往更关注如何将报告做的更美观，例如：做漂亮的可视化图表，做很炫的PPT等。但当别人看你做的数据分析报告的时候，往往更关注这个报告对他是否有价值？价值是什么？值得花多少时间去看这个报告？报告的结论是否有正确的数据支持？基于结论形成的方案是否符合逻辑……今天我们就来说说如何撰写数据分析报告。

　　一、为什么要撰写数据分析报告

　　数据分析报告实质上是一种沟通与交流的形式，主要目的在于将分析结果、可行性建议以及其他价值的信息传递给管理人员。它需要对数据进行适当的包装，让阅读者能对结果做出正确的理解与判断，并可以根据其做出有针对性、操作性、战略性的决策。

　　数据分析报告主要有三个方面的作用，即展示分析结果、验证分析质量，以及为决策者提供参考依据。

　　1、展示分析结果

　　报告以某一种特定的形式将数据分析结果清晰地展示给决策者，使得他们能够迅速理解、分析、研究问题的基本情况、结论与建议等内容。

　　2、验证分析质量

　　从某种角度上来讲，分析报告也是对整个数据分析项目的一个总结。通过报告中对数据分析方法的描述、对数据结果的处理与分析等几个方面来检验数据分析的质量，并且让决策者能够感受到这个数据分析过程是科学并且严谨的。

　　3、提供决策参考

　　大部分的数据分析报告都是具有时效性的，因此所得到的结论与建议可以作为决策者在决策方面的一个重要参考依据。虽然，大部分决策者（尤其是高层管理人员）没有时间去通篇阅读分析报告，但是在决策过程中，报告的结论与建议或其他相关章节将会被重点阅读，并根据结果辅助其最终决策。所以，分析报告是决策者二手数据的重要来源之一。

　　二、数据分析报告是什么？

　　在撰写报告之前，我们一般会经历6个步骤：目标确定、数据获取、数据清洗、数据整理、描述分析、洞察结论，最后才是撰写数据分析报告。

　　数据分析报告是根据数据分析原理和方法，运用数据来反映、研究和分析事物的现状、问题、原因、本质和规律，并得出结论，提出解决办法的一种分析应用文体。

　　这种文体是决策者认识事物、了解事物、掌握信息、搜集相关信息的主要工具之一，数据分析报告通过对事物数据全方位的科学分析来评估其环境及发展情况，为决策者提供科学、严谨的依据，降低风险。

　　三、数据分析报告的写作原则

　　一份完整的数据分析报告，应当围绕目标确定范围，遵循一定的前提和原则，系统地反映存在的问题及原因，从而进一步找出解决问题的方法。需要遵循以下4个原则。

　　1、规范性：数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，要与业内公认的术语一致

　　2、重要性：数据分析报告一定要体现数据分析的重点，在各项数据分析中，应该重点选取关键指标，科学专业进行分析，此外，针对同一类问题，其分析结果也应当按照问题重要性的高低来分级阐述。

　　3、谨慎性：数据分析报告的编制过程一定要谨慎，基础数据必须真实、完整，分析过程必须科学、合理，分析结果要可靠，内容要实事求是。

　　4、创新性：当今科学技术的发展可谓日新月异，许多科学家也都提出各种新的研究模型或者分析方法。数据分析报告需要适时地引入这些内容，一方面可以用实际结果来验证或改进它们，另一方面也可以让更多的人了解到全新的科研成果，使其发扬光大。

　　四、数据分析报告的种类

　　由于数据分析报告的对象、内容、时间、方法等情况的不同，因而存在着不同形式的报告类型。我们常用的几种数据分析报告有专题分析报告、综合分析报告、日常数据通报等。

　　1、专题分析报告

　　专题分析报告是对社会经济现象的某一方面或某一个问题进行专门研究的一种数据分析报告，它的主要作用是为决策者制定某项政策、解决某个问题提供决策参考和依据。专题分析报告具有以下两个特点：

　　（1）单一性：专题分析报告不要求反映事物的全貌，主要针对某一方面或某一个问题进行分析，如用户流失分析、提升用户消费分析、提升企业利润率分析等。

　　（2）深入性：由于专题分析报告内容单一，重点突出，因此便于集中精力抓住主要问题进行深入分析。它不仅要对问题进行具体描述，还要对引起问题的原因进行分析，并且提出切实可行的解决办法。这就要求对公司业务的认知要有一定的深度，由感性上升至理性，切记蜻蜓点水，泛泛而谈。

　　2、综合分析报告

　　综合分析报告是全面评价一个地区、单位、部门业务或其他方面发展情况的一种数据分析报告。例如世界人口发展报告、全国经济发展报告、某某企业运营分析报告等等。综合分析报告具有以下两个特点：

　　（1）全面性：综合分析报告反映的对象，无论一个地区、一个部门还是一个单位，都必须以这个地区、这个部门、这个单位为分析总体，站在全局的高度，反映总体特征，做出总体评价，得出总体认识。在分析总体现象时，必须全面、综合地反映对象各个方面的情况。例如在分析方法论时提到的4P分析法，就是从产品、价格、渠道、促销四个角度进行企业运营分析的。

　　（2）联系性：综合分析报告要把互相关系的一些现象、问题综合起来进行全面系统的分析。这种综合分析不是对全面资料的简单罗列，而是在系统地分析指标体系的基础上，考察现象之间的内部联系和外部联系。这种联系的重点是比例关系和平衡关系，分析研究它们的发展是否协调，是否适应。因此，从宏观角度反映指标之间关系的数据分析报告一般属于综合分析报告。

　　3、日常数据通报

　　日常数据通报是以定期数据分析报表为依据，反映计划执行情况，并分析影响和形成原因的一种数据分析报告。这种数据分析报告一般是按日、周、月、季、年等时间阶段定期进行，所以也叫定期分析报告。

　　日常数据通报可以是专题性的，也可以是综合性的。这种分析报告的应用十分广泛，各个企业、部门都在使用。日常数据通报具有以下三个特点：

　　（1）进度性：由于日常数据通报主要反映计划的执行情况，因此必须把计划执行的进度与时间的进展结合起来分析，观察比较两者是否一致，从而判断计划完成的好坏。为此，需要进行一些必要的计算，通过一些绝对数和相对数据指标来突出进度。

　　（2）规范性：日常数据通报基本上成了数据分析部门的例行报告，定时向决策者提供。所以这种分析报告就形成了比较规范的结构形式。一般包括以下几个基本部分：反映计划执行的基本情况、分析完成或未完成的原因、总结计划执行中的成绩和经验，找出存在的问题、提出措施和建议。这种分析报告的标题也比较规范，一般变化不大，有时为了保持连续性，标题只变动一下时间，如《XX月XX日业务发展通报》

　　（3）时效性：由日常数据通报和性质和任务决定，它是时效性最强的一种分析报告。只有及时提供业务发展过程中的各种信息，才能帮助决策者掌握企业经验的主动权，否则将会丧失良机，贻误工作。对大多数公司而言，这些报告主要通过微软Office中的Word、Excel和PowerPoint系列软件来表现。这三种软件各有优劣势，具体内容如图所示：

　　五、数据分析报告的结构

　　数据分析报告确实有特定的结构，但是这种结构并非一成不变，不同的数据分析师、不同的老板、不同的客户、不同性质的数据分析，其最后的报告可能会有不同的结构。最经典的报告结构还是“总—分—总”结构，它主要包括：开篇、正文和结尾三大部分。

　　在数据分析报告结构中，“总—分—总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前言（主要包括分析背景、目的与思路）；正文部分主要包括具体分析过程与结果；结尾部分包括结论、建议及附录。下面将对这几个部分进行具体介绍。

　　1、标题页

　　标题页需要写明报告的题目，题目要精简干练，根据版面的要求在一两行内完成。标题是一种语言艺术，好的标题不仅可以表现数据分析的主题，而且能够激发读者的阅读兴趣，因此需要重视标题的制作，以增强其艺术性的表现力。

　　（1）标题常用的类型

　　A.解释基本观点：往往用观点句来表示，点明数据分析报告的基本观点，如《不可忽视高价值客户的保有》《语音业务是公司发展的重要支柱》等；

　　B.概括主要内容：重在叙述数据反映的基本事实，概括分析报告的主要内容，让读者能抓住全文的中心，如《我公司销售额比去年曾航30%》《2010年公司业务运营情况良好》等；

　　C.交代分析主题：反映分析的对象、范围、时间、内容等情况，并不点明分析师的看法和主张，如《发展公司业务的途径》《2010年运营分析》《2010年部门业务对比分析》等；

　　D.提出问题：以设问的方式提出报告所要分析的问题，引起读者的注意和思考，如《客户流失到哪里去了》《公司收入下降的关键何在》《1500万利润是怎样获得的》

　　（2）标题的制作要求

　　A.直接：数据分析报告是一种应用性较强的文体，它直接用来为决策者的决策和管理服务，所以标题必须用毫不含糊的语言，直截了当、开门见山地表达基本观点，让读者一看标题就能明白数据分析报告的基本精神，加快对报告内容的理解。

　　B.确切：标题的撰写要做到文题相符，宽窄适度，恰如其分地表现分析报告的内容和对象的特点。

　　C.简洁：标题要直接反映出数据分析报告的主要内容和基本精神，就必须具有高度的概括性，用较少的文字集中、准确、简洁地进行表述。

　　（3）标题的艺术性

　　标题的撰写除了要符合直接、确切、简洁三点基本要求，还应力求新鲜活泼、独具特色、增强艺术性。要使标题具有艺术性，就要抓住对象的特征展开联想，适当运用修辞手法给予突出和强调，如《我的市场我做主》《我和客户有个约会》等。有时，报告的作者也要在题目下方出现，或者在报告中要给出所在部门的名称，为了将来方便参考，完成报告的日期也应当注明，这样能够体现出报告的时效性。

　　2、目录

　　目录可以帮助读者快捷方便地找到所需的内容，因此，要在目录中列出报告主要章节的名称。如果是在Word中撰写报告，在章节名称后面还要加上对应的页码，对于比较重要的二级目录，也可以将其列出来。所以，从另外一个角度说，目录也就相当于数据分析大纲，它可以体现出报告的分析思路。但是目录也不要太过详细，因为这样阅读起来让人觉得冗长并且耗时。大佬们都在玩{精选官网网址: www.vip333.Co }值得信任的品牌平台!

　　此外，通常公司或企业的高层管理人员没有时间阅读完整的报告，他们仅对其中一些以图表展示的分析结论会有兴趣，因此，当书面报告中没有大量图表时，可以考虑将各章图表单独制作成目录，以便日后更有效地使用。

　　3、前言

　　前言的写作一定要经过深思熟虑、前沿内容是否正确，对最终报告是否能解决业务问题，能够给决策者决策提供有效依据起决定性作用。前沿是分析报告的一个重要组成部分，主要包括分析背景、目的及思路三方面：为何要开展此次分析？有何意义？通过此次分析要解决什么问题？达到何种目的？如何开展此次分析，主要通过哪几方面开展？

　　（1）分析背景

　　对数据分析背景进行说明主要是为了让报告阅读这对整个分析研究的背景有所了解，主要阐述此项分析的主要原因、分析的意义、以及其他相关信息，如行业发展现状等内容。

　　（2）分析目的

　　数据分析报告中陈述分析目的是为了让报告的阅读者了解开展此次分析能带来何种效果，可以解决什么问题。有时将研究背景和目的意义合二为一。

　　（3）分析思路

　　分析思路用来指导数据分析师如何进行一个完整的数据分析，即确定需要分析的内容或指标。这是分析方法论中的重点，也是很多人常常感到困惑的问题。只有在营销、管理理论的指导下，才能确保数据分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性。可参考之前的文章《干货 | 如何从零开始学数据分析》

　　4、正文

　　正文是数据分析报告的核心部分，它将系统全面地表述数据分析的过程与结果。

　　撰写正文报告时，根据之前分析思路中确定的每项分析内容，利用各种数据分析方法，一步步地展开分析，通过图表及文字相结合的方式，形成报告正文，方便阅读者理解。

　　正文通过展开论题，对论点进行分析论证，表达报告撰写者的见解和研究成果的核心部分，因此正文占分析报告的绝大部分篇幅。一篇报告只有想法和主张是不行的，必须经过科学严密的论证，才能确认观点的合理性和真实性，才能使别人信服。因此，报告主题部分的论证是极为重要的。

　　报告正文具有以下几个特点：是报告最长的主题部分、包含所有数据分析事实和观点、通过数据图表和相关的文字结合分析、正文各部分具有逻辑关系。

　　我们通常通过金字塔原理来组织报告逻辑，整个报告的核心观点是什么，又由哪些子观点构建，支持每个子观点的数据是什么，如图所示：

　　5、结论与建议

　　结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果，通常以综述性文字来说明。它不是分析结果的简单重复，而是结合公司实际业务，经过综合分析、逻辑推理形成的总体论点。结论是去粗取精、由表及里而抽象出的共同、本质的规律，它与正文紧密衔接，与前言相呼应，使分析报告首尾呼应。结论应该措辞严谨、准确、鲜明。

　　建议是根据数据分析结论对企业或业务等所面临的问题而提出的改进方法，建议主要关注在保持有时候及改进劣势等方面。因为分析人员所给出的建议主要是基于数据分析结果而得到的。会存在局限性，因此必须结合公司的具体业务才能得出切实可行的建议。

　　6、附录

　　附录是数据分析报告的一个重要组成部分。一般来说，附录提供正文中涉及而未予阐述的有关资料，有时也含有正文中提及的资料，从而向读者提供一条深入数据分析报告的途径。它主要包括报告中涉及的专业名词解释、计算方法、重要原始数据、地图等内容。每个内容都需要编号，以备查询。

　　当然并不是要求每篇报告都有附录，附录是数据分析报告的补充，并不是必需的，应该根据各自的情况再决定是否需要在报告结尾处添加附录。

　　六、注意事项

　　1、分析结论要明确，要精，要有逻辑

　　如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了意义，因为我们是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；

　　如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅读者接受，减少重要阅读者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，读不下去，一百个结论也等于零；

　　不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了。

　　2、数据分析报告尽量图表化，风格统一

　　用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；

　　数据分析报告本身是一个很严肃的东西，跟样式、美观程度也有一定关系，不是说做的花销，而是基本的美观度要保证，风格要统一。例如一些常识性的配色：餐饮类（暖色调，例如橘色、红色、黄色）；国际贸易类（蓝色、灰色、雾蓝色、灰绿色等）；社会人文类（按照感情颜色进行配色，例如较严峻的社会问题，要用灰色、深蓝；较喜庆的，使用红色、绿色、黄色；具体可按需搭配对比色和互补色等）。

　　3、好的分析一定要基于可靠的数据源，同时具有可读性

　　其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性，否则一切都将变成为了误导别人的努力；

　　除此之外，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西总会按照自己的思维逻辑来写，别人不一定了解，要知道阅读者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的报告阅读者是谁？他们最关心什么？必须站在读者的角度去写分析报告。

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　　一个数据分析项目，不能只是说结论，而是要把分析的来龙去脉说清楚，所以这份数据报告一定是要让看你数据分析项目的人，觉得你是有理有据的。

　　一、数据分析的步骤是什么？

　　数据分析的步骤一般分为以下 5 步：

　　第 1 步：明确问题

　　数据分析的目标，是为了解决生活或工作中遇到的问题。例如，你是某店铺的运营，想知道每个月店铺购买量最多的商品有哪些，以方便指定运营活动计划。运营活动结束后，你想评估这次活动的效果如何。这些问题都需要数据分析来解决。

　　而解决问题的第 1 步就是要明确问题，这可以为你后面的数据分析工作提供目标。没有经验的数据分析工作者，一开始没有明确清楚问题，就开始用分析工具操作，导致最后分析了半天却离目标越来越远。只有先定义清楚要研究的问题，才是数据分析开始的第一步。

　　例如，经过和业务部门沟通后，问题明确为：与上周数据对比发现，深圳地区的店铺销售额下降了 30%，原因是什么？其中，销售额 = 付费人数 X 客单价（这里的付费人数是指进入店铺产生购买行为的人数）。

　　第 2 步：理解数据

　　理解数据，就好比在追一个女孩子之前，你需要做好理解她的爱好一样。知己知彼，才能百战百胜。

　　拿到数据以后，可以按下图的步骤来理解数据。

　　1）弄清楚数据里每一列的含义。例如拿到一份 Excel 数据，要理解清楚每一列表示什么意思。不懂的地方，要和数据提供方沟通清楚。

　　2）对数据进行分类，有助于后期的分析。通常将数据分为 3 类：用户数据（我是谁）、行为数据（我做了什么）、产品数据（卖什么）。

　　用户数据：我是谁。用户数据是指用户的基本情况，包括姓名、性别、邮箱、年龄、家庭住址、教育水平、职业等。

　　行为数据：我做了什么。行为数据是记录用户做过什么的数据。例如知乎上，用户行为可以是用户在某个回答下的停留时间、浏览过哪些回答、购买了哪些产品等。行为数据主要包括用户做了哪些行为、发生行为的时间等。

　　产品数据：卖什么。一个平台里的东西都可以看作产品，例如知乎里的商品、优酷上的视频、公众号里的文章都可以看作产品。产品数据包括产品名称、产品类别、产品评论、库存等。

　　例如，拿到深圳地区的店铺销售 Excel 数据以后，和业务部门沟通清楚 Excel 里每一列的含义是什么，把数据分类。

　　第 3 步：数据清洗

　　数据清洗，也叫数据预处理。很多数据并不符合数据分析的标准，这时候就需要对数据进行「整容」，弄成我们希望的样子。例如，对深圳地区的店铺销售数据进行清洗，删除重复数据、对缺失值处理、对异常值处理等等。

　　第 4 步：数据分析

　　对上一步清洗后的数据进行分析，完成第 1 步里的分析目标。如何展开分析呢？就要用到我们前面介绍的数据分析思维来展开。

　　例如，为了找到深圳地区的店铺销售额下降的原因，使用多维度拆解分析方法，将销售额按照指标定义（付费人数 X 客单价）拆解为付费人数、客单价两个维度。有可能是付费人数比上周下降导致这周销售额下降，也有可能是客单价比上周下降导致这周销售额下降。然后，使用假设检验、对比分析等分析方法进一步验证，知道找到问题的原因。

　　第 5 步：数据可视化

　　百闻不如一见，把数据进行可视化是观察数据变化的最好方式。同时，与他人交流你的成果最好的展示方式也是图表。将得出的分析结果用图形的方式展示出来，最终形成数据分析报告。

　　如果用做饭来比喻数据分析的步骤，就是：明确问题（做什么饭），理解数据（有哪些食材），数据清洗（洗菜和切菜），数据分析（炒菜），数据可视化（上菜）。

　　例如，现在我要做一碗面（明确问题：做什么饭），先准备好葱姜蒜、挂面（理解数据：有哪些食材），然后把葱姜蒜切成小块（数据清洗：洗菜和切菜）。准备好这些以后，就可以把准备好的食材放到锅里炒一下，然后加上面（数据分析：炒菜），最后一碗热腾腾的面就放到了饭桌上（数据可视化：上菜）。

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　　数据分析报表怎么做？这是一个很笼统的问题，所以这篇尝试从数据分析报表的3个方面来说下，准备了3天，内容较长，心急的小伙伴先看索引：数据分析报表的原则数据分析报表的数据来源数据分析报表的可视化展示

　　为什么要把原则放在第一个说，我每次在做数据分析报表之前，都会先问自己几个问题：我的报表是给谁看的？我的“受众”想看什么？我做这个报表的目的是什么？想要解决什么问题？

　　报表受众的不同决定了报表设计风格的不同，同时也是报表项目实施前项目价值的有效评估，知己知彼百战不殆，因此这一块是非常重要的。注意这里说的谁是指——“数据分析报表的直接使用者”。

　　因为有些项目客户安排了具体项目接口人，他是所有需求的接口，但是他本人并不一定是报表的直接使用者。所以要尽量获取报表直接使用人的具体信息，甚至想办法获取第一手的报表使用者的直接需求。

　　以最常见的“公司内部数据分析报表”为例：高层领导：简洁明了，少操作，直接出结果。

　　作为高层领导，没有太多的时间去深入研究报表的细节，因此报表要直接把结果以最简单的方式呈现，并且尽量减少操作，能滚动页面的就不要另外加页标签。中层领导：重点突出，分析深入

　　中层领导，一般起到承上启下的作用，一方面要向上级领导汇报问题的解决方案，一方面要先下安排工作，解决具体问题。

　　因此高层领导知道的内容，中层领导在其权限范围内必须知道，在此基础上还要对问题有更加深入的分析。一线人员：解决具体问题，注重实用性

　　作为一线人员，不需要太多的分析思想，也不需要重大的辅助决策，他们更关心的是帮组他们提高工作效率，解决实际具体的问题，所以要求使用简单，有针对性，这才是最重要的。

　　做数据分析报表，第2要想清楚的是——目的是啥？每一张表每一个图都要是有用的，每个数据指标的含义一定要清晰！即：能让受众了解哪些信息？能让受众发现哪些问题？能辅助受众解决问题时采取哪些决策？

　　抓住重点，对准分析，而不是光靠一串繁琐的数字。在数据分析中，不管是自己做的还是做给领导看的，指标定义才是最关键的。

　　枯燥的望文生义或者是简单的东西不光是会让老板觉得没用，更多的也是自己做的过程中，得不到收获，或者是对情况没有大致的了解，在做工作时也没有针对性，达到的效果自然是不尽人意的。

　　关于数据分析报表的数据来源，这里仅针对“外部公开性”的数据，我之前有整理过一份公开的数据报告网站，有需要的可以去看这篇：

　　有哪些好的数据分析、大数据、数据挖掘的网站或数据学习网站？

　　一定要注意的一点是：数据来源一定一定一定要是准确的！！！！切记！

　　很多人在做报表分析时，找不到正式公开的数据源，就去一些“小编文”里拿到一串数字就来用，无论是哪里来的数据，一定要交叉验证，准确无误再用！

　　这里的可视化展示仅针对办公场景，如果是非常专业的研究类数据分析报表，我自己也没多少经验，不敢跟大家胡乱分享。

　　对于办公场景来说，我一般将数据分析报表分为两大类型：

　　上面这种就很适合做汇报，或者大领导来视察的时候展示，数据分析和视觉效果双双拉满。

　　这种就很适合日常工作的数据监测和分析，清晰明了，一眼就能看明白，实实在在能帮助决策。将模板免费分享给大家，有需要的自取，在线使用无需下载APP个性化仪表盘注：可以直接在此模板的基础上修改，比从0-1搭建更加快速。

　　进入模板后点击右上角【安装应用】去登录，登录后才可以修改仪表盘。

　　登录进入后，会看到一个两栏界面，左边是用来选择风格、录入数据源的地方，右边是展示区，点击右上角的【编辑仪表盘】进入编辑页面。

　　进入编辑页面后，左边可以选择新建的图表类型，右边是模板做好的图表，将鼠标移到相应图标上，就会出现编辑图表，点击即可自定义编辑。

　　进入单个图表的编辑一面后，就可以针对某一个图表进行修改和设计了，页面展示如下：

　　将图表做好后保存，回到预览页面，就可以设计仪表盘的整体样式了。

　　以上，主要就是套模板，相比于Excel快速很多，主要是数据录入、更新、协同比较方便。

　　最后啰嗦一丢丢，列了几个我做数据分析报表时踩过的坑，如果你有幸看到了这里，那我就将我的避坑指南分享出来，希望对你有帮助！

　　一张报表中涵盖的信息很丰富，字段很多，并不代表这就是一个好的数据分析报表。

　　把用户最需要的东西放在最显著的位置，并且进行突出显示，尽量不要让用户自己去分析，自己去从一大堆杂乱的内容中找数据。

　　有必要的话也可以把报表进行拆分。

　　很多数据指标都有一些衍生指标，比如最常用的：同比，环比，占比，累计占比等等。

　　并不是只有后台数据库里面存在的指标才能展现，也不是一定要展现绝对量。

　　实际上有时候相对量更能反映事物的本质。不要为了页面的效果简单的罗列指标。

　　在做报表数据分析的过程中，不少指标单纯从指标的合理性角度看是没有问题的，但是结合业务逻辑，有些就是不合理的。

　　举个例子：

　　最近一年用户量的日趋势图，每天的用户变化可能是波动比较大的，一年的趋势变化正常不会有太大波动。

　　所以更关注的是最近几天用户量的变化情况，从而起到预警的作用，对于长时间的趋势（一年），更应该采用的是月趋势或者是周趋势，而不应该是日趋势图。

　　随着报表的不断增加，很多指标会出现关联交叉等等，有时会出现同一个指标在不同的地方值不相同，或者出现逻辑矛盾的情况。

　　同样举个例子：

　　1.各省一年内12个月的每个月流量的和≠全国每个省一年流量的和

　　2.当期的用户数≠上期用户数 + 新增用户 – 流失用户

　　这类问题其实是非常常见的，具体的解决办法可以参考：1.模型设计上相同指标统一规则，尽量统一出处，减少出错概率。构建数据中间层，实现指标复用。2.加强维表完备性监控和缺失值处理，因为绝大部分数据逻辑问题是由于维表或者缺失值引起的。3.加强开发人员与业务系统人员的沟通，避免业务逻辑理解错误，提高开发人员的谨慎处理数据的能力，时刻检查数据的完备性。

　　部分人喜欢把报表的功能做的很全面，用户想要什么数据都可以自己来查询。

　　但实际上，这恰恰说明数据分析报表没有做到位！

　　什么都可以查意味着查完以后要用户自己进行二次组织和分析。我们还有很大的分析空间没有给用户做完，还没有把我们的专业性体现出来。

　　这一点在实际应用中也时常会发生，造成这一情况的原因也非常简单——

　　“用户”有时提的要求本身就不能满足自己的实际需求。

　　要想解决这个问题，一方面要从源头出发，挖掘用户的需求，做用户想要的，从而避免这种现象的出现；

　　另一方面要加强监控，并及时发现用户不适用报表的原因，和用户沟通反馈，及时修改。

　　最后，看起来我说了这么多，但也确实只是皮毛，数据报表的制作是一个需要长期学习的过程，既要理解业务，又要有严谨的逻辑思维，不是简简单单靠一篇几千字的内容就能说通讲透的！

　　前路漫漫，加油！更多内容欢迎关注 @老贱

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　　数据分析图表类型主要有哪些呢？

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　　数据分析报告并不难写，只要掌握了整体结构，学会“三个技巧”，明白怎样“说人话”，写出好的数据分析报告就是一件水到渠成的事。

　　我长期负责公司的经营分析报告，每月都要对大量各维度的数据进行收集、整理和分析，形成数据分析报告，提交给管理层。这个问题，正撞我枪口上。

　　下面直接上干货：

　　数据分析所有的工作，都始于认识一个问题或决策。

　　先认识问题，才能解决问题。

　　在识别问题这个阶段，最重要的事情是充分理解问题是什么，以及这个问题为什么重要。

　　这两个问题的答案不仅会帮助我们弄清楚“通过解决问题能够达到什么目的”，也有利于随后的阶段性工作的顺利开展。

　　1）找准利益相关者

　　数据分析工作做久了，有时候会养成一种陋习，即直接一头扎进分析工作当中，完全不考虑利益相关者的实际需求——往往对自己所掌握的分析技能越自信，这种情况就越严重。

　　单纯的数据分析工作是没有任何意义的，哪怕你分析出了一堆的问题，如果没有能够根据结果采取行动的利益相关者，你就是在做无用功，一旦被批评，还特委屈，因为你的确下了大力气，但没有找对方向。

　　而且，哪怕分析本身是完全站得住脚的，也要确保你分析的潜在对象有可能被你说服，去做一些事情。

　　拿我自己做过的经营分析报告举个例子：

　　如果我的报告中，公司连续三个月的运营费用持续走高，这是否一定是个问题呢？

　　并不一定。

　　单看数据，成本上升肯定不算好事。但如果从公司的战略出发，目前最需要的是快速铺开市场，公司短期内更看重的是市占率而不是毛利率。这时候你的数据报告中，把"运营费用持续走高”当成问题进行反馈，反而会让人觉得你工作能力不足，对公司现阶段的战略策略都认知不清。

　　2）对问题进行聚焦，明确看问题的视角

　　因为在数据分析中，对事物的不同的定义方法，会对结果产生很大的影响。

　　我们还是直接用案例说话：

　　如果你是运营部门的负责人，你需要针对公司现有的产品进行一次数据分析，看哪个产品的顾客满意度最高。

　　这时候你的属下提供了两种方案：

　　A方案，在为期一星期的时间内使用线上调查的方式，让顾客持续记录下他们对公司每项产品使用的频次和使用时长；

　　B方案，让顾客对他们在过去几个月内使用的产品频次和使用时长进行排序。

　　虽然这两个方案都在解决非常相似的问题，但很可能会得到不同的结果。

　　A方案很可能获得更加精确的结果，但是额外的记录负担（每天持续进行）很可能意味着调查样本的客户参与率会降低，而且，顾客可能会受到特定季节或时刻（比如双十一）的阶段性影响。

　　B方案进行的调查研究很可能没有那么精确，但因为它覆盖了更长的时期，可能不会受到特定季节或时刻因素的影响。

　　最重要的是，两个调查方案将很可能因为差距甚远而难以折中。不同的方案代表了不同的分析维度，其产出的结果和能够引申出的应用对策也是不一样的。

　　这也是为什么，在问题识别阶段就要对看问题的视角形成一个清晰的认识是非常重要的。

　　你的问题不像你想的那样特殊。

　　你正打算做的工作，有许多前人可能已经做过了。不要白费力气做无谓的重复性劳动，你所需要做的是搜索、搜索、再搜索。

　　在动手开始工作之前，先问自己以下问题：你是否已经定义了一个清晰的问题？你是否已经识别出这个问题的利益相关者，且针对这个问题你已经和这些利益相关者进行了广泛的交流？你是否对你计划解决的问题和利益相关者产生共鸣，且对他们会使用问题的结果来制定决策拥有信心？一旦问题被解决，将基于结果制定的决策的内容以及决策制定者是谁，你清楚吗？

　　新手常会翻一个错误——追求大而全。

　　数据分析模型是为解决特定的问题而建立的，所以我们要舍弃所有非必须的和无关紧要的细节，只保留最重要的、最有效的、最关键的且会造成影响的数据。

　　好的一个模型就像一幅讽刺漫画——漫画会选中某个特征（鼻子、笑容或者一缕头发），并且在牺牲其他特征的情况下重点描绘这一特征。

　　每当你建立一个模型时，都必须是有选择性的。我们必须让它能聚焦于当下设法解决的问题。

　　我在最开始做经营分析时候，经常犯这个错误，自己花费大量的时间，将某一个事业部或者某一个部门的所有数据满满当当的全部摆上去——这样的确很有成就感，看上去自己为了这个工作也付出了很多。

　　但实际上，真正出问题需要分析的，可能就只有那么几行数据。一口气塞进来这么多内容，不仅仅是在做无用功，还起到了污染数据源，不容易聚焦问题的坏影响。

　　许多情况下，在我们能够对数据进行统计前，必须做大量的数据过滤、分类以及其他的准备工作。这其中除了常用的EXCEL之外，也往往会用到SQL、BI和Python等软件程序。

　　篇幅有限，这几个软件的具体使用方式，在这里不做赘述。

　　现在，我们定义了问题，收集了数据，通过专业软件对数据进行了处理和分析。

　　接下来，就是写数据分析报告了。

　　数据分析报告的结构不是一成不变的，但最经典、最常用的是“总—分—总”的金字塔结构。

　　看报告的人通常是你的上司或公司的管理层，他们时间比较有限，不会一上来就逐字逐句的看报告，而这种结构可以让你的老板在最短时间内知道你分析的重点。

　　1）开篇部分介绍清楚分析背景、目的与思路，包括标题页、目录和前言

　　其中，前言是最重要的，如果把数据分析报告比喻成地图的话，把看报告的人比喻成想从A点到B点的人，那么前言就是这份地图上从A点B点的路线。

　　前言部分要包括的内容如下：为什么要开展此次分析？通过此次分析要解决什么问题、要达到什么目的？如何开展此次分析、主要通过哪几方面开展分析的？

　　2）正文部分详述具体分析过程和结果

　　需要注意的是，要用数据去客观得出分析结论，尽可能的不要出现“我感觉、我猜测、我觉得”这样主管色彩浓郁的词。

　　文章内容也不要用太多难懂的名词，降低老板的理解难度（毕竟在细分领域老板可能的确没你专业）。如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”。

　　3）结尾部分包括结论、建议

　　结论和建议不是分析结果的简单重复，而是要结合公司实际的业务来写。

　　结论不要太多，分析一个最重要的结论就可以了。

　　精简的结论也容易让别人接受，减少阅读的心理门槛，如果别人满眼看到都是看到问题，产生抗拒心理，这篇报告也就失去了好的效果。

　　得出分析结论以后，还要针对结论给出建议。

　　建议选项不能太多，否则会增加决策成本，也让领导无从下手。但不管给出几个建议，一定要是可以落地的才行。

　　1）能用图表就别用文字

　　正文不要用大量堆砌的数字，可以用图表来让报告达到通俗易懂的效果。

　　2）学会用数据讲故事

　　好的数据分析报告，都是那些会用“数据讲故事”的报告。

　　好的分析故事的原理都是相似的，它们有着强烈的叙述性，而且通常受商业问题或目标的影响——并且在呈现调查结果时往往采用观众能够理解的方式。

　　这里提供一个“写故事”的框架：1．我对这个问题的理解；2．我如何估量它的影响力；3．哪些数据是可以用的；4．最初的解决方案；5．最终的解决方案；6．该解决方案的影响力。

　　3）“说人话”

　　数据分析做久了，会习惯性的以为自己常用的一些术语，比如说回归系数啊、R2水平啊之类的，报告面前的读者也是能够明白的。

　　这是个错误。大多数读者（哪怕他是你领导）都听不懂太过技术性的表达或报告。

　　他们并不关心你的过程，他们只关心结果和影响。将这些信息用在报告或陈述的附录中可能会有用，但是，你用数据讲故事时，别让它们妨碍你，一定要从他们真正需要了解的东西开始。

　　简而言之，说人话。

　　数据思维能力的提升是一个系统工程。

　　一份好的数据分析报告的产出背后，是问题聚焦的意识、数据筛选工具的应用、数据分析软件工具的应用、数据分析报告的撰写技巧等多方面能力的聚合。

　　单纯凭借个人的自学或“单点突破”，很可能事倍功半。

　　计划在数据分析相关领域进行长期发展的同学，还是推荐找一些案例课程进行系统性学习。

　　以上就是本次分享的全部内容，希望能给你带来帮助。

　　祝你在数据分析领域发展顺利。

　　大部分的报告，都需要数据做支撑，都是为解决特定问题而输出的。数据分析报告也是分析报告，不要当成是数据罗列的报告，认为报告里只要包含详细的数据、精美的图表就是一份好报告；它仍需要以明确问题和解决问题为首要出发点。

　　撰写任何报告，首先都需要确认撰写报告的目的是什么，也就是要确认以下七个内容。

　　一般情况下，我们在日常工作中撰写的报告不外乎以下11种类型，只要掌握好这几类报告的撰写思路多加练习，在写报告的工作上就可以游刃有余了。

　　是针对某个业务的可行性进行探索，包含局部业务可行性探索和全局业务可行性探索两个小类。（1）局部业务可行性探索：是针对单一某个业务开展的。比如公司的商业化部门打算增加一个广告位，那么广告位的可行性就是局部业务可行性探索。（2）全局业务可行性探索：是针对公司全局而不是单一业务视角撰写的报告。比如公司整体由线下转型线上电商业务，由ToC业务转型ToB 业务，这种就是全局业务可行性探索。

　　这一类报告通常用来进行异常指标的诊断，比如GMV收入下滑、市场份额下降、 DAU 下降、用户留存率降低、用户流失率提升等的分析研究。

　　也就是对我们已有业务开展的效果进行评估，也分为两类。（1）第一类是活动效果评估，比如发券拉新的活动效果如何。（2）第二类是业务优先级评估，比如公司内部有多种业务包含电商、广告、海外、游戏、直播，这些业务优先发展哪一个，优先投入哪个渠道，都属于业务优先级评估类的报告。

　　这一类报告是我们日常工作中最常见也最基础的报告，按撰写的周期和频次也分为两类。（1）第一类是中低频类的报告，比如周报、月报、季报和年报。（2）第二类是高频的每天都要写的报告，叫做日报。

　　主要是用于制定明年的预算和目标。

　　这一类报告主要是面向客户的，目的是从客户那里获取预算或者是订单。比如给客户提供什么产品和方案，才能让客户签单。

　　通常是为团队普及一些行业知识或者竞争对手知识而撰写的报告。分为行业研究报告和竞争对手研究报告。

　　针对每一类报告的分析和撰写，都可以按照以下的模板去撰写。

　　比如增加一个广告位的可行性探索。通常采用【五段式】结构。

　　其最核心的思路就是要回答“要不要做（Yes or No）”、“为什么做（Why）”、“如何做（How）”。