數據表分析怎麼寫

Ⅰ 數據分析表怎麼做

表格數虧前據分析表做法

工具／原料：機械革命S3 Pro、Windows10、Excel2019

1、打開一個EXCEL表格。

Ⅱ 數據分析報表怎麼做

1.明確目的和思路

首先明白本次的目的，梳理分析思路，並搭建整體分析框架，把分析目的分解，化為若乾的點，清晰明了，即分析的目的，用戶什麼樣的，如何具體開展數據分析，需要從哪幾個角度叢纖進行分析，採用哪些分析指標(各類分析指標需合理搭配使用)。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。

2.數據收集

根據目的和需求，對數據分滲帆仿析的整體流程梳理，找到自己的數據源，進行數據分析，一般數據來源於四種方式：資料庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告(如艾瑞資訊)、市場調查。

3.數據處理

數據收集就會有各種各樣的數據，有些是有效的有些是無用的，這時候我們就要根據目的，對數據進行處理，處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為產品經理需要的直觀的可看數據。

4.數據分析

數據處理好之後，就要進行數據分析，數據分析是用適當的分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

5.數據展現

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方轎彎式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。進一步加工整理變成我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

6.報告撰寫

撰寫報告一定要圖文結合，清晰明了，框架一定要清楚，能夠讓閱讀者讀懂才行。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容;圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

Ⅲ 數據分析怎麼寫報告

數據分析怎麼寫報告

數據分析怎麼寫報告。現代社會是一個大數據的時代，很多東西都可以通過大數據分析一些基本的概況，職場上是需要我們寫數據分析報告的。接下來就由我帶大家了解數據分析怎麼寫報告的相關內容。

數據分析怎麼寫報告1

目錄

標題頁

目錄

前言

正文

結論與建議

附錄

在數據分析報告結構中，「總—分—總」結構的開篇部分包括標題頁、目錄和前言（主要包括分析背景、目的與思路）；正文部分主要包括具體分析過程與結果；結尾部分包括結論、建議及附錄。

一、標題頁

標題頁需要寫明報告的題目，題目要精簡干練，根據版面的要求在一兩行內完成。標題是一種語言藝術，好的標題不僅可以表現數據分析的主題，而且能夠激發讀者的閱讀興趣，因此需要重視標題的製作，以增強其藝術性的表現力。

（1）標題常用的類型

A.解釋基本觀點：往往用觀點句來表示，點明數據分析報告的基本觀點，如《不可忽視高價值客戶的保有》《語音業務是公司發展的重要支柱》等；

B.概括主要內容：重在敘述數據反映的基本事實，概括分析報告的主要內容，讓讀者能抓住全文的中心，如《我公司銷售額比去年增長30%》《2010年公司業務運營情況良好》等；

C.交代分析主題：反映分析的對象、范圍、時間、內容等情況，並不點明分析師的看法和主張，如《發展公司業務的途徑》《2010年運營分析》《2010年部門業務對比分析》等；

D.提出問題：以設問的方式提出報告所要分析的問題，引起讀者的注意和思考，如《客戶流失到哪裡去了》《公司收入下降的關鍵何在》《1500萬利潤是怎樣獲得的》

（2）標題的製作要求

A.直接：數據分析報告是一種應用性較強的文體，它直接用來為決策者的決策和管理服務，所以標題必須用毫不含糊的語言，直截了當、開門見山地表達基本觀點，讓讀者一看標題就能明白數據分析報告的基本精神，加快對報告內容的理解。

B.確切：標題的撰寫要做到文題相符，寬窄適度，恰如其分地表現分析報告的內容和對象的特點。

C.簡潔：標題要直接反映出數據分析報告的主要內容和基本精神，就必須具有高度的概括性，用較少的文字集中、准確、簡潔地進行表述。

（3）標題的藝術性

標題的撰寫除了要符合直接、確切、簡潔三點基本要求，還應力求新鮮活潑、獨具特色、增強藝術性。要使標題具有藝術性，就要抓住對象的特徵展開聯想，適當運用修辭手法給予突出和強調，如《我的市場我做主》《我和客戶有個約會》等。有時，報告的作者也要在題目下方出現，或者在報告中要給出所在部門的名稱，為了將來方便參考，完成報告的日期也應當註明，這樣能夠體現出報告的時效性。

二、目錄

目錄可以幫助讀者快捷方便地找到所需的內容，因此，要在目錄中列出報告主要章節的名稱。如果是在Word中撰寫報告，在章節名稱後面還要加上對應的.頁碼，對於比較重要的二級目錄，也可以將其列出來。所以，從另外一個角度說，目錄也就相當於數據分析大綱，它可以體現出報告的分析思路。但是目錄也不要太過詳細，因為這樣閱讀起來讓人覺得冗長並且耗時。

此外，通常公司或企業的高層管理人員沒有時間閱讀完整的報告，他們僅對其中一些以圖表展示的分析結論會有興趣，因此，當書面報告中沒有大量圖表時，可以考慮將各章圖表單獨製作成目錄，以便日後更有效地使用。

三、前言

前言的寫作一定要經過深思熟慮、前沿內容是否正確，對最終報告是否能解決業務問題，能夠給決策者決策提供有效依據起決定性作用。前沿是分析報告的一個重要組成部分，主要包括分析背景、目的及思路三方面：為何要開展此次分析？有何意義？通過此次分析要解決什麼問題？達到何種目的？如何開展此次分析，主要通過哪幾方面開展？

（1）分析背景

對數據分析背景進行說明主要是為了 讓報告閱讀這對整個分析研究的背景有所了解，主要闡述此項分析的主要原因、分析的意義、以及其他相關信息，如行業發展現狀等內容。

（2）分析目的

數據分析報告中陳述分析目的是為了讓報告的閱讀者了解開展此次分析能帶來何種效果，可以解決什麼問題。有時將研究背景和目的意義合二為一。

（3）分析思路

分析思路用來指導數據分析師如何進行一個完整的數據分析，即確定需要分析的內容或指標。這是分析方法論中的重點，也是很多人常常感到困惑的問題。只有在營銷、管理理論的指導下，才能確保數據分析維度的完整性，分析結果的有效性及正確性。

四、正文

正文是數據分析報告的核心部分，它將系統全面地表述數據分析的過程與結果。

撰寫正文報告時，根據之前分析思路中確定的每項分析內容，利用各種數據分析方法，一步步地展開分析，通過圖表及文字相結合的方式，形成報告正文，方便閱讀者理解。

正文通過展開論題，對論點進行分析論證，表達報告撰寫者的見解和研究成果的核心部分，因此正文佔分析報告的絕大部分篇幅。一篇報告只有想法和主張是不行的 ，必須經過科學嚴密的論證，才能確認觀點的合理性和真實性，才能使別人信服。因此，報告主題部分的論證是極為重要的。

報告正文具有以下幾個特點：是報告最長的主題部分、包含所有數據分析事實和觀點、通過數據圖表和相關的文字結合分析、正文各部分具有邏輯關系。

我們通常通過金字塔原理來組織報告邏輯，整個報告的核心觀點是什麼，又由哪些子觀點構建，支持每個子觀點的數據是什麼，如圖所示：

五、結論與建議

結論是以數據分析結果為依據得出的分析結果，通常以綜述性文字來說明。它不是分析結果的簡單重復，而是結合公司實際業務，經過綜合分析、邏輯推理形成的總體論點。結論是去粗取精、由表及裡而抽象出的共同、本質的規律，它與正文緊密銜接，與前言相呼應，使分析報告首尾呼應。結論應該措辭嚴謹、准確、鮮明。

建議是根據數據分析結論對企業或業務等所面臨的問題而提出的改進方法，建議主要關注在保持有時候及改進劣勢等方面。因為分析人員所給出的建議主要是基於數據分析結果而得到的。會存在局限性，因此必須結合公司的具體業務才能得出切實可行的建議。

六、附錄

附錄是數據分析報告的一個重要組成部分。一般來說，附錄提供正文中涉及而未予闡述的有關資料，有時也含有正文中提及的資料，從而向讀者提供一條深入數據分析報告的途徑。它主要包括報告中涉及的專業名詞解釋、計算方法、重要原始數據、地圖等內容。每個內容都需要編號，以備查詢。

當然並不是要求每篇報告都有附錄，附錄是數據分析報告的補充，並不是必需的，應該根據各自的情況再決定是否需要在報告結尾處添加附錄。

注意事項

1、分析結論要明確，要精，要有邏輯

如果沒有明確的結論那分析就不叫分析了，也失去了意義，因為我們是要去尋找或者印證一個結論才會去做分析的，所以千萬不要忘本舍果；

如果可以的話一個分析一個最重要的結論就好了，很多時候分析就是發現問題，如果一個分析能發現一個重大問題，就達到目的了，不要事事求多，寧要仙桃一口，不要爛杏一筐，精簡的結論也容易讓閱讀者接受，減少重要閱讀者（通常是事務繁多的領導，沒有太多時間看那麼多）的閱讀心理門檻，如果別人看到問題太多，結論太繁，讀不下去，一百個結論也等於零；

不要有猜測性的結論，太主觀的東西會沒有說服力，如果一個結論連自己都沒有肯定的把握就不要拿出來誤導別人了。

2、數據分析報告盡量圖表化，風格統一

用圖表代替大量堆砌的數字會有助於人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從；

數據分析報告本身是一個很嚴肅的東西，跟樣式、美觀程度也有一定關系，不是說做的花銷，而是基本的美觀度要保證，風格要統一。

例如一些常識性的配色：

餐飲類（暖色調，例如橘色、紅色、黃色）；

國際貿易類（藍色、灰色、霧藍色、灰綠色等）；

社會人文類（按照感情顏色進行配色，例如較嚴峻的社會問題，要用灰色、深藍；較喜慶的，使用紅色、綠色、黃色；具體可按需搭配對比色和互補色等）。

3、好的分析一定要基於可靠的數據源，同時具有可讀性

其實很多時候收集數據會占據更多的時間，包括規劃定義數據、協調數據上報、讓開發人員提取正確的數據或者建立良好的數據體系平台，最後才在收集的正確數據基礎上做分析，既然一切都是為了找到正確的結論，那麼就要保證收集到的數據的正確性， 否則一切都將變成為了誤導別人的努力；

除此之外，每個人都有自己的閱讀習慣和思維方式，寫東西總會按照自己的思維邏輯來寫，別人不一定了解，要知道閱讀者往往只會花10分鍾以內的時間來閱讀，所以要考慮你的報告閱讀者是誰？他們最關心什麼？必須站在讀者的角度去寫分析報告。

數據分析怎麼寫報告2

一般來說，數據分析報告有很多的類型，這是很多數據分析師都知道的，數據報告的對象、內容、時間和方法是不同的，對於數據分析報告的內容不同需要有不同形式的報告類型，一般來說，數據分析報告有專題分析報告、綜合分析報告和日常數據通報等內容。

首先說說日常數據通報。一般來說，日常數據通報需要按日、周、月、季等時間階段定期進行的，因此也叫定期分析報告。日常數據通報需要對進度、規范、時效設置高標准。首先說說規范性。日常數據分析報告需要有規范的結構形式，也就是反映計劃執行的基本情況、分析完成和未完成的原因、總結計劃執行中的成績和經驗，找出存在的問題、提出措施和建議。而時效性就是由日常數據通報的性質和任務決定，這是時效性最強的一種分析報告，這是幫助決策者掌握企業的最新動態，一般來說，這些報告主要通過微軟的word、Excel和PPT來表現。而進度性由於日常數據通報主要反映計劃的執行情況，因此必須把執行進度和時間的進展結合分析，觀察比較兩者是否一致，從而判斷計劃完成的好壞。

然後說說專題分析報告吧，專題分析報告是對社會經濟現象的某一方面或某一個問題進行專門研究的一種數據分析報告，它的主要作用是為決策者制定某項政策、解決某個問題提供決策參考和依據。專題分析報告需要注意兩個地方，第一個就是注意專題分析的單一性。專題分析不要求反映事務的全貌，主要針對某一方面或者某一問題進行分析，如用戶流失分析、提升用戶轉化率等分析。第二個就是需要注意深入性。有的分析報告由於內容單一，重點突出，因此要集中精力解決主要的問題，包括對問題的具體描述，原因分析和提出可行的解決辦法。這需要對公司業務有足夠的認識。

最後說說綜合分析報告，一般來說綜合分析報告是全面評價一個地區、單位、部門業務或其他方面發展情況的一種數據分析報告。綜合分析報告需要注意很多的內容，比如需要注意的是數據分析報告的全面性。這就需要站在全局高度反映總體特徵，做出總體評價。其次需要注意的是聯系性。綜合分析報告要把互相關聯的一些現象、問題綜合其他進行系統的分析。這種分析不系統地分析指標體系的基礎上，考察現象之間的內部聯系和外部聯系。做到了這些就是一個合適的綜合分析報告。

房地產市場數據分析報告

8月份商品房市場出現供應量、成交量雙高位情況。成交量較7月份相比，變化情況不大，成交量走勢略微上升。供應量變化較大，環比增長近一倍。本月全市商品房供應量為148.03萬平方米，與去年同期相比減少18.5%，但環比上升95.99%。8月份商品房成交量為139.7萬平，成交量環比增長3.7%，與7月份基本持平。8月份商品住宅成交量121.6萬平，環比增長4.6%，商品住宅成交量較上月無明顯變化,但同比增長64.8%。

商品房供應量分析

本月全市商品房供應量為310.4萬平方米，環比增長109.68%,供應套數為33269套。其中商品住宅供應面積為287.6萬平方米，占總供應量92.66%，商品住宅供應套數為30518套，商業用房供應面積為19.8萬平方米，占總供應量6.38%，供應套數為1452套。

商品房供應量走勢

由於秋季房交會的推動作用，全市2009年9月份的商品房供應面積達到310.4萬平，供應套數為33269套，超越2008年9月份的供應量，成為近一年來的新高。從整體上看，2009年以來，商品房供應量呈持續上升的態勢，房地產開發商對市場普遍看好。隨著房交會的結束，預計10月份商品房供應量相比9月份將會出現下降，但作為傳統的銷售旺季，不會改變整體上升的趨勢。

本月各區供應量分布情況

本月和平區和沈北新區的商品房供應量排在首位，所佔比例分別為21.2%和21.1%，供應量分別為65.4萬平和65.1萬平。鐵西區商品房供應量排第三位，供應面積為45.5萬平，所佔比例為14.9%。

商品房成交走勢分析

受秋季房交會的影響，全市2009年9月份的商品房的成交面積達到195.6萬平米，超越6月份夏季房交會的成交量，成為今年的新高。從整體上看，2009年以來，全市的商品房的成交量呈持續上升的態勢，市場信心較足。隨著房交會的結束，預計10月份區內商品住宅交易量相比9月份也將會出現下降，但作為傳統的銷售旺季，不會改變整體上升的趨勢。

商品住宅市場綜述

9月份商品房市場延續了供應量、成交量雙高位情況。受秋季房交會的影響，商品房供應量大幅度增長，銷售量達到了2009年的新高，市場表現良好；但供求比相對下降，商品房的市場將趨於平穩，隨著房交會的結束，預計10月份商品房的供應量和成交量將出現下降。

商品住宅供應量分析

由於秋季房交會的推動作用，全市2009年9月份的商品住宅供應面積達到287.6萬平，供應套數為30518套，超越2008年9月份的供應量，成為近一年來的新高。從整體上看，2009年以來，商品住宅供應量呈持續上升的態勢，房地產開發商對市場普遍看好。隨著房交會的結束，預計10月份商品住宅供應量相比9月份將會出現下降，但不會改變整體上升的趨勢。

成交量分析

受秋季房交會的影響，全市2009年9月份的商品住宅的成交面積達到192.2萬平米，超越6月份夏季房交會的成交量，成為今年的新高。從整體上看，2009年以來，全市的商品住宅的成交量呈持續上升的態勢，市場信心較足。隨著房交會的結束，預計10月份區內商品住宅交易量相比9月份也將會出現下降，但作為傳統的銷售旺季，不會改變整體上升的趨勢。

各區商品住宅成交情況分析

9月份商品住宅成交量排在首位的仍為鐵西區，成交面積46.7萬平，成交套數5375套。於洪區成交情況位居第二，成交面積38.4萬平，成交套數4327套。瀋河區成交量最少，成交面積42.9萬平米，成交套數469套。

商業用房市場綜述

9月份商品住宅市場延續了供應量、成交量雙高位情況。受秋季房交會的影響，商品住宅供應量大幅度增長，銷售量達到了2009年的新高，市場表現良好；但供求比相對下降，商品住宅市場將趨於平穩，隨著房交會的結束，預計10月份商品住宅的供應量和成交量將出現下降。

供應量分析

9月份商業用房供求比為0.79，供求比相對上升，但仍處低位，商業用房的供應出現小幅下降，成交情況出現小幅上升。從2009年以來整體上看，商業用房市場供求相對平衡，市場趨於穩定。

成交量分析

9月份商業用房市場成交情況較為平穩，本月成交面積15.7萬平米，成交量小幅上升，並達到了2009年的最高值，市場接受度較高。從整體上來看，2009年商業用房市場是穩中有升，市場情況較為平穩。

各區商業用房成交情況分析

9月份商業用房成交量排在首位的仍為鐵西區，成交面積4.88萬平，成交套數320套。於洪區成交情況位居第二，成交面積4.22萬平，成交套數275套。大東區和渾南新區成交量次之，分別為1.92和1.9萬平米。

商業用房市場綜述

9月份商品住宅市場延續了供應量、成交量雙高位情況。受秋季房交會的影響，商品住宅供應量大幅度增長，銷售量達到了2009年的新高，市場表現良好；但供求比相對下降，商品住宅市場將趨於平穩，隨著房交會的結束，預計10月份商品住宅的供應量和成交量將出現下降。

Ⅳ 實驗數據分析報告怎麼寫

1、確定報告框架

先確定分析報告的主體架構，只有清晰的架構，才能規劃好整個報告的主題，結構才能讓閱讀者一目瞭然。同時要找准論點、論據，這樣能夠體現出強大的邏輯性。

2、數據源的獲取

數據源是數據分析的基礎，很多分析報告在進行數據的挖掘收集時，缺乏科學依據性，邏輯性差，保證正確全面的數據源很重要。

3、數據處理

數據處理的目的：從大量的、雜亂無章的數據中抽取出對解決問題有價值、有意義的數據。將多餘重復的數據篩選清除，將缺失數據補充完整，將錯誤數據糾正或刪除。

4、數據分析

結論明確精簡：結論要根據數據說話，力求結論做到嚴謹、專業。每個分析都有結論，而且結論—定要明確，分析結論不要太多要精，—個分析對應—個最重要的結論就好了，分析就是發現問題，只要發現重大的問題就達到目的了。

嚴謹的推導過程：分析結論—定要基於嚴謹的數據分析推理過程，不能有猜測性的結論，這是因為主觀的東西會沒有說服力。

有實際應用性：數據分析報告要客觀公正，發現問題並提出解決方案。既然在了解產品並在了解的基礎上做了深入的分析，才可能比別人都更清楚地發現了問題以及問題產生的原因，那麼在這個基礎之上根據自己的知識，做出的建議和結論，就能夠讓整個過程都十分的有意義。

5、可視化展示

分析數據的時候盡量要用數據說話，選用生動的圖表等來展示報告的分析結果，才能夠更加直觀的展示結論。從而能得到一個更有說服力的結論。

Ⅳ 如何寫數據分析報告

相信很多數據分析師在寫數據分析報告的時候也會遇到一些困惑，因為我最近也在寫一個報告，在這里就梳理一下如何寫數據分析報告

數據分析報告是數據分析師常見的工具，寫好一份數據分析報告，不但能夠清楚描述問題，洞察數據並且提出一些有思考的舉措，也很能反映出一個數據分析師的思維和用數據講故事的能力，網上雖然也有很多關於寫好數據分析報告的文章，但是大部分都是偏重於理論，具體實踐的很少，我就在這里做一個匯總，希望能幫助一些朋友，以期拋磚引玉

--------分割線--------正式開始--------

一份好的數據分析報告離不開兩部分：數據部分和分析部分。巧婦難為無米之炊，數據之於數據分析師就好像食材之於巧婦，數據的重要性可見一斑，分析部分是數據分析師將數據做成報告的最重要一步，是最體現一個數據分析師功底的部分，也是拉開差距的部分，下面就針對兩部分分別進行闡述

一. 數據部分

數據部分最重要的就是數據質量，數據質量的好壞直接決定一份數據分析報告的好壞，如果報告中某一個數據被質疑，會直接影響這份數據分析報告的可信度，本章說一說跟數據有關的一些內容

1.數據的質量

1.1數據類型

數據類型比較好理解，就是數據以什麼樣的類型存儲的，不同的數據類型有不同的使用方法，因此在處理數據之前，必須要先了解數據類型，常見的數據類型有（這里只說一些常見的數據類型）：

整數型

int ：用於存儲整數，存儲從-2的31次方到2的31次方之間的所有正負整數，每個INT類型的數據按4 個位元組存儲

bigint ：用於存儲大整數，存儲從-2的63次方到2的63次方之間的所有正負整數，每個BIGINT 類型的數據佔用8個位元組的存儲空間

smallint ：用於存儲小整數，存儲從-2的15次方到2的15次方之間的所有正負整數。每個SMALLINT 類型的數據佔用2 個位元組的存儲空間

浮點型

real ：存儲的數據可精確到第7 位小數，其范圍為從-3.40E -38 到3.40E +38。 每個REAL類型的數據佔用4 個位元組的存儲空間

float ：存儲的數據可精確到第15  位小數，其范圍為從-1.79E -308 到1.79E +308。 每個FLOAT 類型的數據佔用8 個位元組的存儲空間。  FLOAT數據類型可寫為FLOAT[ n ]的形式。n 指定FLOAT 數據的精度。n 為1到15 之間的整數值。當n 取1 到7  時，實際上是定義了一個REAL 類型的數據，系統用4 個位元組存儲它；當n 取8 到15 時，系統認為其是FLOAT 類型，用8 個位元組存儲它

字元型

char ： 數據類型的定義形式為CHAR[ （n） ]，n 表示所有字元所佔的存儲空間，n  的取值為1 到8000， 即可容納8000 個ANSI 字元。若不指定n 值，則系統默認值為1。  若輸入數據的字元數小於n，則系統自動在其後添加空格來填滿設定好的空間。若輸入的數據過長，將會截掉其超出部分

nchar ： 它與CHAR 類型相似。不同的是NCHAR數據類型n 的取值為1 到4000。 因為NCHAR 類型採用UNICODE  標准字元集（CharacterSet）。 UNICODE 標准規定每個字元佔用兩個位元組的存儲空間，所以它比非UNICODE  標準的數據類型多佔用一倍的存儲空間。使用UNICODE  標準的好處是因其使用兩個位元組做存儲單位，其一個存儲單位的容納量就大大增加了，可以將全世界的語言文字都囊括在內，在一個數據列中就可以同時出現中文、英文、法文、德文等，而不會出現編碼沖突

varchar ：VARCHAR數據類型的定義形式為VARCHAR  [ （n） ]。 它與CHAR 類型相似，n 的取值也為1 到8000，  若輸入的數據過長，將會截掉其超出部分。不同的是，VARCHAR數據類型具有變動長度的特性，因為VARCHAR數據類型的存儲長度為實際數值長度，若輸入數據的字元數小於n  ，則系統不會在其後添加空格來填滿設定好的空間。一般情況下，由於CHAR 數據類型長度固定，因此它比VARCHAR 類型的處理速度快

時間和日期型

date ：『2018-01-17』

time ：『10:14:00』

timestamp ：『2018-01-17 10:14:00.45』

以上就是常用的數據類型，如果有其他的數據類型沒有說到，可以去網上搜一下，都比較好理解

1.2噪音數據

因為網上有非常多的關於噪音數據的解釋，都非常專業，我就不在這里做過多的詳細解釋了，我們只探討從sql取出數據的時候有一些異常值的處理辦法：

null

一般跑過sql的朋友肯定會發現，在跑出來的數據中會有null的情況，這個時候需要對null進行替換，如果是計算用，就把null替換成0，這個步驟可以在sql裡面完成，也可以在excel裡面完成

極大值

極大值會影響數據的計算結果，一般會進行處理，要麼替換成除極大值以外的最大值，要麼直接棄用

作為分母的0

如果0作為分母，在excel里會出現#DIV/0,這個時候可以直接把結果替換，或者在sql裡面直接進行替換，用case……when……就可以替換

1.3數據的口徑

數據的口徑很重要，根據經驗看，大部分的數據出現問題是口徑造成的，數據的口徑一定要跟業務的口徑一致，拿留存率舉例：

留存率是周期比率型指標，一般在計算留存率的時候需要確定 留存周期 和 活躍判定的口徑

留存周期：留存周期通俗來講就是指用戶在多長時間范圍內活躍，並在下一個周期內仍然活躍，這里的多長時間就是指留存周期

活躍判定：指怎麼判定一個用戶活躍，可以是啟動App，可以是登陸，也可以是完成了一次其他特定行為，這個主要依照業務需求而定

實際計算：

周留存率的計算

分子：本周活躍 且 上周也活躍的用戶數

分母：上周活躍的用戶數

2.可能會用到的工具

在處理數據的過程中可以用很多工具，在這里就介紹一些比較常見的工具，大家耳熟能詳，學起來也不是特變難

2.1提取數據

mysql

hivesql

兩者的查詢語句有相似的地方也有不同的地方，主要看自己所在公司的數據存儲情況

2.2數據處理

python：一般寫個腳本做一些機械的操作（我目前是這么用），也可以用來做計算

mysql：在查詢的時候可以進行處理

excel：數據量比較小的時候，可以在excel上簡單處理

2.3數據可視化

python：可以用來做一些詞雲圖

Tableau：可視化一些圖表，可以和sql結合著用

excel：做一些簡單的圖表，實際上數據處理的好的話，一般用excel就足夠了

二. 分析部分

在處理了數據以後就要開始進行報告的撰寫，寫報告會涉及到幾個部分的工作，這里分別進行介紹一下：

1.報告結構

一篇數據分析報告的結構是十分重要的，一個好的結構能夠將他人帶入到你的報告中，讓他人更好的明白你的意圖，減少信息傳遞之間的丟失，同時你的思維也主要展現在結構上，這就意味著在寫數據分析報告前，一定好想清楚數據分析報告的結構，當然這里說的報告結構即包括整個報告的結構，也包括每一個章節的結構，這里就放到一起說了

1.1 總 - 分 - 總（多用在整體結構）

我們在讀一本書的時候，打開目錄，會發現整部書的結構一般包括：

前言

第一篇

第二篇

……

第n篇

結尾

這就是典型的總 - 分 - 總結構，是最常見的結構，如果是對一個專題進行分析，用這種形式是非常好的，舉個例子：

某電商App近一個月內的銷售額出現下滑，讓你針對這個問題進行一次專題分析

分析思路：拿到這個問題，我們很容易想到的是，銷售額出現下滑出現的原因有兩個，一個是付費用戶數減少了，另一個是付費用戶的人均付費金額減少了，這兩個原因屬於並列的原因，不存在遞進關系，也就是說付費用戶數減少了與人均付費金額減少並不存在因果關系，沒有什麼相關性，因此需要對兩個原因共同分析，最後輸出結論和提升建議，分析完以後，會發現總

- 分 - 總結構很適合這樣的分析，所以列出以下提綱

問題描述

銷售額近一個月下降多少？絕對值，環比，同比數據

原因假設：付費用戶數下降/人均付費金額下降

付費用戶數下降分析

付費用戶數降幅是多少？絕對值，環比，同比數據

定位下降人群：是整體下降還是某一群體用戶數下降

這里就涉及到用戶分群，用戶分群的方法有很多，涉及到用戶價值的分群常見的就是RFM模型，將分完群的用戶進行數據對比，看看上個月付費用戶的結構佔比跟本月有什麼不同，當然用戶分群的方法也不止這一個，還有按照會員等級分群（主要用會員等級進行用戶分群），按照活躍程度（新用戶/留存用戶/迴流用戶），按照消費習慣（一般用戶表裡面都會有用戶的標簽，標識這個用戶的消費習慣，表示這個用戶更喜歡購買哪一類的商品），不管用什麼分群方法，都需要縱向對比，也就是這個月和上個月付費人群的對比

原因分析：

如果是付費用戶整體下降（這種是大家都不想看到的現象，欣慰大盤數據的驅動需要投入大量的資源，也有可能是自然波動），考慮可能的原因主要有：用戶整體流失，比如用戶流失到竟對；或者本月有什麼特殊情況，影響到了整體的用戶活躍；或者是從活動維度去觀察，是不是活動的力度減小，影響了用戶付費的慾望

如果是某一個用戶群體下降：考慮的原因可能有商品品類的影響，是不是某一類商品在平台沒有上架，或者某一類商品漲價；或者這一類用戶受到了哪些影響，一般可以從屬性和行為角度去分析

提出策略：

針對分析出的原因提出可落地的策略（策略一定要落地，要具體，比如如果你提出一條策略是：提升新注冊用戶數，那麼等於沒說，老闆多數會diss你，但是你如果說，通過減少注冊時填寫的非必要欄位，如年齡/職業，來簡化注冊流程，挺升注冊轉化率，進而提升新注冊用戶數，那感覺是不一樣的）

人均付費金額下降分析

人均付費金額的降幅是多少？絕對值，環比，同比數據

定位原因

人均付費金額下降可能的原因主要有：訂單數量下降；每個訂單包含的商品數的下降/某一個品類購買數下降

提出策略：針對分析出的原因提出可落地的策略

總結問題

明確造成銷售額下降的原因到底是什麼（定性以後，記得一定要量化，不量化會被diss）

提出有針對性的建議

如何預防再次發生

1.2 遞進（可用於整體結構和章節內部結構）

這種結構適合對一個問題進行探索，就像上一個例子中，我們針對每一個可能原因進行分析的時候，就是採用的這種分析方法，這種分析結構特別適合對一個小問題進行深入的探索分析，層層遞進，深挖原因，這里在舉一個例子：

某一個App的新注冊用戶數環比上個月減少，需要你做一個深入的分析，找到原因，提供改進策略

分析思路：新注冊用戶數的的影響因素是一個典型的漏斗結構，也是一個典型的單向性用戶旅程，畫一張圖就能說明白：

如圖所示，影響注冊用戶數的原因全部標注在漏斗裡面，但是注冊全流程這個漏斗只能看個大概流失，所以我們會對某一步進行細化，這張圖上，我們對用戶從啟動到注冊成功進行細化，細化到用戶行為，這樣能夠提出一些產品上的改進意見，這個時候，如果想要提升新注冊用戶數，只需要針對每一步流失原因進行分析，找到提升策略就可以了，基本上是所見即所得的分析

比如：我們想對提交注冊信息到注冊成功這一步進行優化，那麼首先我們要找到用戶注冊失敗的原因有什麼，一般有：

用戶已注冊

密碼格式不合規

系統錯誤

未勾選《隱私協議》

在提出建議的時候，只要針對以上原因提出具體改進意見就可以了

1.3並列結構（多用於整體結構）

這種結構一般遇到的情況不多，常見的有對不同的校區進行經營分析/對不同品類的商品進行售賣分析，基本都是以描述型分析為主，因為分析的主體是並列關系，所以只需要每個主體就行單獨分析就好，基本採用的分析思路是一樣的

1.4因果結構（多用於章節內部結構）

這種結構一般用在復盤分析報告中，復盤是常見的數據分析報告類型之一，也是很多公司比較重視的一個報告，比如雙十一復盤/新手活動復盤等等， 以電商某一次大促復盤為例 ，這里直接寫結構：

總體描述：

本次大促整體數據表現，整體活動節奏的介紹；銷售額是多少，同比提升多少；利潤情況；參與用戶有多少，同比提升多少；賣出商品有多少，同比提升多少；各個子活動的貢獻是多少

子活動1的效果分析

子活動1的簡介，作用，發力點

子活動1的貢獻是什麼，對於直接提升結果指標或者間接提升指標有哪些貢獻

子活動1的成本是什麼？投入產出比是多少？

子活動2的效果分析

子活動x的效果分析

最後匯總，提出優化建議

2.分析方法

講完了整體結構，我們就該進入到具體分析的過程裡面，這里的分析方法，主要想說說怎麼去針對不同的數據進行分析，也就是說怎麼通過數據看出問題，這里介紹常用的5種分析方法，但是有一句話非常重要，想寫這節的最前面： 數據分析師一定要懂業務，在分析之前最好能把問題定位個大概，再去撈數，再去分析，否則每天會沉浸在漫無目的取數中，我認為一個數據分析師最重要的能力是要懂業務，從數據的角度看業務，才能驅動業務

2.1 對比分析

橫向對比

橫向對比就是把一個指標按照不同維度拆分，去對比不同維度的變化，舉個簡單的例子來說就是：

昨天的DAU增長了30%，那麼把DAU進行拆分，可以拆分成以下三種方式：

DAU=新注冊用戶數+留存用戶數+迴流用戶數

DAU=北京活躍用戶數+河北活躍用戶數+山東活躍用戶數+……

DAU=北京活躍用戶數+河北的活躍用戶數+……

                =北京的新增用戶數+北京的留存用戶數+北京的迴流用戶數+河北的新增用戶數+河北的留存用戶數+河北的迴流用戶數+……

這里留一個疑問，怎麼去選擇優先下鑽的維度？想明白以後分析的效率就會有很大提升

縱向對比

在進行完橫向對比以後，就要開始進行縱向對比，縱向對比主要是在時間維度上，還拿上一個例子來說，我們按照第一種方式進行橫向對比以後，就要縱向對比，見下表：

2.2分布分析

分布分析一般是應用的場景比如用累計消費金額去分組/按照用戶一個月活躍天數去分組，這些場景都有兩個共性的特徵：

屬性值都是數值類型，或者日期類型

屬性值非常多，比如累計消費金額可能從1-90000中間任意一個數字，也就是屬性值非常多，沒辦法用每一個屬性值去單獨分析，因此需要分組

還是上圖說明：

2.3交叉分析

交叉分析一般指多維度交叉，或者不同指標之間的交叉

多維度交叉其實有點類似對比分析的第三類分類方法，這里不在贅述了，還是那個圖，但是在實際分析中的作用其實很是強大，具體如何應用就需要大家舉一反三啦，仔細看看這張圖，可以換成哪些分析場景下的哪些場景的交叉分析：

不同指標交叉一般用在分析變化趨勢中，或者尋找相關因素的時候，上圖：

這樣既能看絕對值的變化，又能一目瞭然的看出變化趨勢，如果不同指標之間呈現一定的相關性，那就是相當完美了

2.4漏斗分析

漏斗分析模型比較好理解了，一般在行為分析中常用到，直接上圖吧：

是不是有點眼熟？漏斗分析一般分析應用在分析用戶使用某項業務時，經過一系列步驟轉化的效果，因為用戶會沿著產品設計的路徑到達最終目標事件，在分析每一步轉化的時候會用到這個模型

2.5矩陣分析

矩陣分析是一個不錯的分析模型，主要用在分類上面，常見的有用戶分類、產品分類等，比如像常見的RFM模型是一個三維矩陣，有八個象限，上兩個圖看看：

矩陣分析其實不難理解，但是涉及到一個比較關鍵的問題，就是臨界點怎麼選擇，通俗來說就是第一象限和第二象限的臨界值是多少，有的是0，有的不是0，舉個例子：

我想用活躍度和累計消費金額對1萬個用戶進行分群，使用矩陣分析

我建好了這個二維矩陣，我第一件事就是先要確定原點的坐標值，也就是說用戶的累計消費金額大於x，就會出現在第一/四象限，如果小於x，就會出現在第二/三象限，想確定這個值需要一定的方法，會用到一些分類演算法，這個可以去網上查一些關於分類的教程，有很多，後續我會寫一盤文章來介紹分類，這里就不細講了

以上就是數據分析最重要的兩個模塊，當然在實際操作中還有很多需要思考的地方，太細節的東西不太能夠面面俱到，這里留給大家去思考的空間，比如：

數據分析報告怎麼講成一個故事，比如背景-現狀-原因-策略-預期結果-復盤結果？

每一頁PPT怎麼排版會讓你的數據分析報告可讀性更高？

如果你的數據分析報告不採用上述的結構，還能用哪些結構？

怎麼讓你的數據分析報告顯得更高大上？

可以留言交流哦

Ⅵ 數據分析報告怎麼寫這5個步驟你必須知道

到年底，寫一份好的數據分析報告的重要性不言而喻（只要我寫的好，年終獎就少不了我）

大家都知道，數據分析報告的輸出是整個業務分析過程的成果，是評定一條業務線的參考依據，既然這么重要那當然要寫好它了。

接下來我就分享我寫數據分析報告的5個步驟，供大家學習參考。

一、明確分析目的

還是那句老話，在做任何事情之前，先想清楚做這件事的目的是什麼。 寫數據分析報告也是，如果一開始就沒有明確清楚目的，盲目開始分析，最後的結果很可能就是，分析了半天卻離目標越來越遠。所以搞明白研究這個事情的目的，是開始數據分析的第一步。

二、拆解指標發現問題

在明確清楚我們的分析目的後，就要針對我們的分析目標進行指標拆解，通過拆解指標去發現問題。這么說有點虛，舉個例子說明一下。

背景：某製造業公司到年底，需要進行銷售線的業務復盤，因此需要檢查各銷售線人員的年度目標完成進度，並給出建議。同時，通過統計發現，今年公司的毛利率有所下降，需要數據分析師通過數據去找到影響毛利率下降的原因。

拆解流程：

①明確分析目標 ②確定問題 ③拆解問題 ④拆解指標&拓展緯度布局

第一步：明確分析目標

通過背景我們可以清楚知道，我們有兩個目標需要去完成，這里我用導圖的形式羅列出來

第二步：確定問題

在明確分析目標後，就需要確定為了達成該目標，提出圍繞該目標需要解決的問題。可以使用思維腦圖，寫出在看到該目標後產生的問題。

第三步：拆解問題

在確定問題後，就需要找到能夠數值化衡量這些問題的指標，以及它們的計算方式。

第四步：拓展維度

計算方式確定，就可通過分析組成這些計算公式的指標來探究影響其的原因，比如銷售額=單價*數量，那麼就可從單價、數量來分析銷售額變動，以一個指標為定量，分析對比其他指標變化。

同時以計算公式結果為指標，拓展維度（比如地區、時間、品類等等）來探究不同維度下的指標差異。

三、 給出結論

同樣的我們給出的結論需要和分析目的緊密相連，比如：

目的是了解業務的現狀，那結論可以是：該業務有問題x關鍵指標，每個指標的數值是xxx，有什麼樣的異常；

目的是了解數據到什麼情況算好，那結論可以是：某指標可以以 xxx 作為判斷標准，原因是......；

目的是找出業務出現異常的原因，那結論可以是：經分析，有x各種原因，其中重點原因是...... ；

需要注意的是，如果是判斷業務的狀況，需要確定一個判斷標准：結論=數據+判斷標准

在對數據進行拆解分析的過程中，我們已經可以察覺到一些數據異常。但是這些 異常到底是好是壞，我們需要通過一個標准來確定。

比如說十月份銷量數據下滑，我們可以增加比對去年的數據。如果去年也下滑了，說明是正常的月度下滑。如果去年沒有下滑，那麼說明今年下滑是個不正常現象，需要復盤解決。

四、結合業務，給出建議和方案

如果數據不能驅動業務成長，那它毫無用處。

下了結論以後，再結合對業務的理解，就可以就分析結果提出建議，甚至給出方案：

建議是：能解決業務問題的行動方向，是若干個潛在可行的范疇。

方案是：制定一個具體行動計劃，方案要滿足 5w2h ，要有具體的執行人、完成時間等等要素。

五、撰寫分析報告

以上准備工作完成，如何撰寫一份分析報告增加它的可讀性呢？

架構清晰：參考經典的金字塔結構，結論先行，以上，先重要後次要。以上統下的順序也符合數據分析過程中拆解指標的順序，更容易幫助讀者理解你的分析思路；

報告圖表化：用圖表代替大量堆砌的數字會有助於人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，更容易做到有理有據；

FineBI製作

規范化：整篇文檔的圖表風格統一、名詞統一；

Ⅶ 數據分析怎麼寫

數據分析怎麼寫

數據分析怎麼寫？眾所周知，數據分析報告是根據數據分析原理以及方法,運用數據來反映以及分析事情的現狀、原因、本質,得出結論和解決辦法，我相信很多人在想到數據分析報告的時候是都十分痛苦的，不知從何下手，下面為大家分享數據分析怎麼寫。

數據分析怎麼寫1

需求分析

一定要了解一定要了解清楚要什麼再開始動手。如果只知道出發，不知道方向、目的，那麼有可能會越走越遠離方向。就好像做菜，比如你愛人想吃魚，你也沒繼續問，就給她做了一道紅燒鯉魚。但是事實上你可能都沒了解清楚，她是像是具體那種魚，是想要紅燒清蒸還是其他做法。可能你做了很多的工作，付出了辛勤的勞動，但最後她仍然不滿意。做數據分析也是如此，如果沒有了解清楚需求，有可能最後會造成全盤的返工。

最好需要了解報告的用途、形式、重點目標和完成時限。即使你拿到了草稿或者樣本也要自己了解一遍比較好。主要原因是因為，現在如果是你做，那你就是負責人。你應該最清楚如果讓報告滿足所有需求。另外，之前的報告不一定就考慮到了所有的細節，如果做之前沒有考慮，那麼最後還有可能會一步一步增加細節，也會耽誤時間。

前進一定要有方向，做數據分析一定要有需求分析！

數據採集

數據的數量和質量對於數據分析師和食材的數量及質量對於廚師的意義是一樣的。如果沒有數據，那就像空有一身廚藝卻沒有任何食材的廚師。所以，做好需求分析之後的下一步一定是數據採集。

數據採集就是收集相關原始數據的過程，為數據報告提供了最基本的素材來源。在現實中來源有多種多樣，直接問業務發生者或者一線管理者、公司運營後台的數據、網站運營時的數據等等。數據採集工作要做的就是盡可能地收集可能能用得上的數據，並集中地保存到合適的文檔里，用於後期的處理。

數據採集的數量一定要足夠多，否則難以發現有價值的數據規律；此外收集的過程中也要主要收集准確的資料，虛假的數據無法生成可信且可行的數據報告。這要求在數據收集的過程中不僅應該有科學而嚴謹的方法，而且對異常數據也要具備一定的甄別能力。

數據處理

廚師在進行烹飪之前，一般會對食材進行一定的處理，方便後續烹制。食材經過處理才能被用來加工，同樣的，數據也只有被經過處理之後才能拿來製作數據報告。

採集到的數據要繼續進行加工整理才能形成合力的規范樣式，用於後續的數據分析運算，因此數據處理是整個過程中一個必不可少的中間步驟，也是數據分析的前提和基礎。數據經過加工處理，可以提高可讀性，更方便運算；反之，如果跳過這個環節，不僅會影響到後期的運算分析效率，更有可能造成錯誤的分析結果。

舉一個常見的例子，如果是從業務發生者或者是一線管理者收集來的數據很有可能格式不統一，如果不做處理，很難開展下一步的工作。

數據分析

食材都處理好了，後續還要掌握火候，按照食譜的順序來加工操作。數據分析也一樣，前期方案和數據都准備好了，按照既定的方法就可以實現預定的目標。

通過專門的.統計分析工具以及數據挖掘技術，可以對這些數據進行分析和研究，從中發現數據的內在關系和規律，獲取有價值有意義的信息。

數據展現

菜做好了，也得裝盤才行。如果是客人未嘗試過的，有份介紹可能更好。菜餚的色相意味形以及為專人訂制的價值就是展示的主要目標。

同樣，數據分析的結果最終要行程結論，這個結論要通過數據分析報告的形式展現給決策者。數據分析報告的結論要簡潔鮮明，一目瞭然，同時還要有足夠的論據支持，這些論據就包括分析的數據以及分析的方法。

因此，在最終的數據報告中，表格和圖形是兩種常見的數據展現方式。通常情況下，一圖勝十表，一表勝十言。所以，在數據展現上，我們一定要做到可視化。圖表具有直觀而形象的特點，可以化冗長為簡潔，化抽象為具體，使數據和數據關系得到最直接有效地表達。如果你想要表現一個營業部經營狀況的趨勢性結論，使用一串枯燥的數字或者一串文字，遠不如一個折線圖加趨勢線更能說明問題。

經過上面這幾個步驟的操作，一份完整的數據報告就可以形成，其中的價值將會在決策和實踐中起到作用。

尋找真因

數據分析經過上述步驟看起來基本完成，但是真正的來說，數據分析一定要和實際業務相結合，要為決策者決策服務。下面這幾個步驟是重點為決策者服務。

數據分析怎麼寫2

分析類別：

首先需要知道自己報告的類別，如你需要做 昨天的交易分析，那就是描述性分析。你需要找到訂單量下降的原因，就是解釋性分析。你需要對下個月的銷售做提前采購計劃，就是預測性分析。針對一個未知的事情，比如你們產品是否需要增加某個功能模塊，做探索研究，就是探索性分析。

分析流程：

數據分析一般都是一次性的，一般都是專題分析報告。提需求的方式，是我們有一個問題需要解決（解釋性，探索性，描述性，預測性）。而不是提的需求是，我需要一個什麼樣格式的數據，你們計算好了發給我一下，甚至直接給我做一個ppt和報表。客戶說 自己想買一瓶可樂，其實他只是口渴，我們只需要給他點喝的就行。

分析報告類型：

數據分析報告是數據分析過程和思路的最後呈現，得出分析的結論並給出解決方案。其本質上是在寫一篇有理有據，邏輯性強的議論文。針對不同的分析目的選擇不同的報告形式和內容。

報告結構：

一份數據分析報告由以下幾個部分組成，一般都是總分總的格式：

標題：

標題是一份報告的文眼，是全篇報告最濃縮的精華。好的標題讓讀者能毫無偏差地理解這篇分析報告的主要目的，有時可以直接在標題中加入部分或者關鍵性結論達到直達文意的效果。

在標題的命名過程中，現在有一份關於數據分析師招聘和薪酬方面的一份報告，你可以：

1. 直接在標題中放上報告的結論，例如《數據分析師在人工智慧大環境下需求直線上升》

2. 提出分析報告的研究問題，例如《數據分析師的職業規劃在哪裡》

3. 中規中矩地寫上研究的主題，例如《數據分析師的招聘研究》

目錄：

提現數據分析報告的整體架構

前言

前言部分就和寫論文時候的Abstract類似：

1、 要寫出做這次分析報告的目的和背景

2、略微闡述現狀或者存在的問題

3、通過這次分析需要解決什麼問題

4、運用了什麼分析思路，分析方法和模型

5、給出總結性的結論或者效果

Ⅷ 好的數據分析報告應該怎麼寫

好的數據分析報告應該怎麼寫

好的數據分析報告應該怎麼寫，職場的生活充滿了競爭，想要努力向上爬就要做好萬全的准備，多看看優秀的視頻也許能帶來一些啟發，職場上的隱形陷阱是很多的，在職場上，好的數據分析報告應該怎麼寫是很重要的。

好的數據分析報告應該怎麼寫1

數據分析工作到底在做什麼？數據分析報告是怎樣形成的？

結合我們的實踐，數據分析工作通常有八個步驟：需求分析，數據採集，數據處理，數據分析，數據展現，尋找真因，提出解決方案，給予決策建議。

其實數據分析報告也簡單，根據客戶的需求和我們有的數據素材，製作出對客戶（上下級、自己）有決策價值的產品。

需求分析

一定要了解一定要了解清楚要什麼再開始動手。如果只知道出發，不知道方向、目的，那麼有可能會越走越遠離方向。就好像做菜，比如你愛人想吃魚，你也沒繼續問，就給她做了一道紅燒鯉魚。但是事實上你可能都沒了解清楚，她是像是具體那種魚，是想要紅燒清蒸還是其他做法。可能你做了很多的工作，付出了辛勤的勞動，但最後她仍然不滿意。做數據分析也是如此，如果沒有了解清楚需求，有可能最後會造成全盤的返工。

最好需要了解報告的用途、形式、重點目標和完成時限。即使你拿到了草稿或者樣本也要自己了解一遍比較好。主要原因是因為，現在如果是你做，那你就是負責人。你應該最清楚如果讓報告滿足所有需求。另外，之前的報告不一定就考慮到了所有的細節，如果做之前沒有考慮，那麼最後還有可能會一步一步增加細節，也會耽誤時間。

前進一定要有方向，做數據分析一定要有需求分析！

數據採集

數據的數量和質量對於數據分析師和食材的數量及質量對於廚師的意義是一樣的。如果沒有數據，那就像空有一身廚藝卻沒有任何食材的廚師。所以，做好需求分析之後的下一步一定是數據採集。

數據採集就是收集相關原始數據的過程，為數據報告提供了最基本的素材來源。在現實中來源有多種多樣，直接問業務發生者或者一線管理者、公司運營後台的數據、網站運營時的數據等等。數據採集工作要做的就是盡可能地收集可能能用得上的數據，並集中地保存到合適的文檔里，用於後期的處理。

數據採集的數量一定要足夠多，否則難以發現有價值的數據規律；此外收集的過程中也要主要收集准確的資料，虛假的數據無法生成可信且可行的數據報告。這要求在數據收集的過程中不僅應該有科學而嚴謹的方法，而且對異常數據也要具備一定的甄別能力。

數據處理

廚師在進行烹飪之前，一般會對食材進行一定的處理，方便後續烹制。食材經過處理才能被用來加工，同樣的，數據也只有被經過處理之後才能拿來製作數據報告。

採集到的數據要繼續進行加工整理才能形成合力的規范樣式，用於後續的數據分析運算，因此數據處理是整個過程中一個必不可少的中間步驟，也是數據分析的前提和基礎。數據經過加工處理，可以提高可讀性，更方便運算；反之，如果跳過這個環節，不僅會影響到後期的運算分析效率，更有可能造成錯誤的分析結果。

舉一個常見的例子，如果是從業務發生者或者是一線管理者收集來的數據很有可能格式不統一，如果不做處理，很難開展下一步的工作。

數據分析

食材都處理好了，後續還要掌握火候，按照食譜的順序來加工操作。數據分析也一樣，前期方案和數據都准備好了，按照既定的方法就可以實現預定的目標。

通過專門的統計分析工具以及數據挖掘技術，可以對這些數據進行分析和研究，從中發現數據的內在關系和規律，獲取有價值有意義的信息。

數據展現

菜做好了，也得裝盤才行。如果是客人未嘗試過的，有份介紹可能更好。菜餚的色相意味形以及為專人訂制的價值就是展示的主要目標。

同樣，數據分析的結果最終要行程結論，這個結論要通過數據分析報告的形式展現給決策者。數據分析報告的結論要簡潔鮮明，一目瞭然，同時還要有足夠的論據支持，這些論據就包括分析的數據以及分析的`方法。

因此，在最終的數據報告中，表格和圖形是兩種常見的數據展現方式。通常情況下，一圖勝十表，一表勝十言。所以，在數據展現上，我們一定要做到可視化。圖表具有直觀而形象的特點，可以化冗長為簡潔，化抽象為具體，使數據和數據關系得到最直接有效地表達。如果你想要表現一個營業部經營狀況的趨勢性結論，使用一串枯燥的數字或者一串文字，遠不如一個折線圖加趨勢線更能說明問題。

經過上面這幾個步驟的操作，一份完整的數據報告就可以形成，其中的價值將會在決策和實踐中起到作用。

尋找真因

數據分析經過上述步驟看起來基本完成，但是真正的來說，數據分析一定要和實際業務相結合，要為決策者決策服務。

好的數據分析報告應該怎麼寫2

一、 為什麼要撰寫數據分析報告

數據分析報告實質上是一種溝通與交流的形式，主要目的在於將分析結果、可行性建議以及其他價值的信息傳遞給管理人員。它需要對數據進行適當的包裝，讓閱讀者能對結果做出正確的理解與判斷，並可以根據其做出有針對性、操作性、戰略性的決策。

數據分析報告主要有三個方面的作用，即展示分析結果、驗證分析質量，以及為決策者提供參考依據。

1、展示分析結果

報告以某一種特定的形式將數據分析結果清晰地展示給決策者，使得他們能夠迅速理解、分析、研究問題的基本情況、結論與建議等內容。

2、驗證分析質量

從某種角度上來講，分析報告也是對整個數據分析項目的一個總結。通過報告中對數據分析方法的描述、對數據結果的處理與分析等幾個方面來檢驗數據分析的質量，並且讓決策者能夠感受到這個數據分析過程是科學並且嚴謹的。

3、提供決策參考

大部分的數據分析報告都是具有時效性的，因此所得到的結論與建議可以作為決策者在決策方面的一個重要參考依據。雖然，大部分決策者（尤其是高層管理人員）沒有時間去通篇閱讀分析報告，但是在決策過程中，報告的結論與建議或其他相關章節將會被重點閱讀，並根據結果輔助其最終決策。所以，分析報告是決策者二手數據的重要來源之一。

二、數據分析報告是什麼？

在撰寫報告之前，我們一般會經歷6個步驟：目標確定、數據獲取、數據清洗、數據整理、描述分析、洞察結論，最後才是撰寫數據分析報告。

數據分析報告是根據數據分析原理和方法，運用數據來反映、研究和分析事物的現狀、問題、原因、本質和規律，並得出結論，提出解決辦法的一種分析應用文體。

這種文體是決策者認識事物、了解事物、掌握信息、搜集相關信息的主要工具之一，數據分析報告通過對事物數據全方位的科學分析來評估其環境及發展情況，為決策者提供科學、嚴謹的依據，降低風險。

三、數據分析報告的寫作原則

一份完整的數據分析報告，應當圍繞目標確定范圍，遵循一定的前提和原則，系統地反映存在的問題及原因，從而進一步找出解決問題的方法。需要遵循以下4個原則。

1、規范性：數據分析報告中所使用的名詞術語一定要規范，標准統一，前後一致，要與業內公認的術語一致

2、重要性：數據分析報告一定要體現數據分析的重點，在各項數據分析中，應該重點選取關鍵指標，科學專業進行分析，此外，針對同一類問題，其分析結果也應當按照問題重要性的高低來分級闡述。

3、謹慎性：數據分析報告的編制過程一定要謹慎，基礎數據必須真實、完整，分析過程必須科學、合理，分析結果要可靠，內容要實事求是。

4、創新性：當今科學技術的發展可謂日新月異，許多科學家也都提出各種新的研究模型或者分析方法。數據分析報告需要適時地引入這些內容，一方面可以用實際結果來驗證或改進它們，另一方面也可以讓更多的人了解到全新的科研成果，使其發揚光大。

四、數據分析報告的種類

由於數據分析報告的對象、內容、時間、方法等情況的不同，因而存在著不同形式的報告類型。我們常用的幾種數據分析報告有專題分析報告、綜合分析報告、日常數據通報等。

1、專題分析報告

專題分析報告是對社會經濟現象的某一方面或某一個問題進行專門研究的一種數據分析報告，它的主要作用是為決策者制定某項政策、解決某個問題提供決策參考和依據。專題分析報告具有以下兩個特點：

（1）單一性：專題分析報告不要求反映事物的全貌，主要針對某一方面或某一個問題進行分析，如用戶流失分析、提升用戶消費分析、提升企業利潤率分析等。

（2）深入性：由於專題分析報告內容單一，重點突出，因此便於集中精力抓住主要問題進行深入分析。它不僅要對問題進行具體描述，還要對引起問題的原因進行分析，並且提出切實可行的解決辦法。這就要求對公司業務的認知要有一定的深度，由感性上升至理性，切記蜻蜓點水，泛泛而談。

2、綜合分析報告

綜合分析報告是全面評價一個地區、單位、部門業務或其他方面發展情況的一種數據分析報告。例如世界人口發展報告、全國經濟發展報告、某某企業運營分析報告等等。綜合分析報告具有以下兩個特點：

（1）全面性：綜合分析報告反映的對象，無論一個地區、一個部門還是一個單位，都必須以這個地區、這個部門、這個單位為分析總體，站在全局的高度，反映總體特徵，做出總體評價，得出總體認識。在分析總體現象時，必須全面、綜合地反映對象各個方面的情況。例如在分析方法論時提到的4P分析法，就是從產品、價格、渠道、促銷四個角度進行企業運營分析的。

（2）聯系性：綜合分析報告要把互相關系的一些現象、問題綜合起來進行全面系統的分析。這種綜合分析不是對全面資料的簡單羅列，而是在系統地分析指標體系的基礎上，考察現象之間的內部聯系和外部聯系。這種聯系的重點是比例關系和平衡關系，分析研究它們的發展是否協調，是否適應。因此，從宏觀角度反映指標之間關系的數據分析報告一般屬於綜合分析報告。

3、日常數據通報

日常數據通報是以定期數據分析報表為依據，反映計劃執行情況，並分析影響和形成原因的一種數據分析報告。這種數據分析報告一般是按日、周、月、季、年等時間階段定期進行，所以也叫定期分析報告。

日常數據通報可以是專題性的，也可以是綜合性的。這種分析報告的應用十分廣泛，各個企業、部門都在使用。日常數據通報具有以下三個特點：

（1）進度性：由於日常數據通報主要反映計劃的執行情況，因此必須把計劃執行的進度與時間的進展結合起來分析，觀察比較兩者是否一致，從而判斷計劃完成的好壞。為此，需要進行一些必要的計算，通過一些絕對數和相對數據指標來突出進度。

（2）規范性：日常數據通報基本上成了數據分析部門的例行報告，定時向決策者提供。所以這種分析報告就形成了比較規范的結構形式。一般包括以下幾個基本部分：反映計劃執行的基本情況、分析完成或未完成的原因、總結計劃執行中的成績和經驗，找出存在的問題、提出措施和建議。這種分析報告的標題也比較規范，一般變化不大，有時為了保持連續性，標題只變動一下時間，如《XX月XX日業務發展通報》

（3）時效性：由日常數據通報和性質和任務決定，它是時效性最強的一種分析報告。只有及時提供業務發展過程中的各種信息，才能幫助決策者掌握企業經驗的主動權，否則將會喪失良機，貽誤工作。對大多數公司而言，這些報告主要通過微軟Office中的Word、Excel和PowerPoint系列軟體來表現。

好的數據分析報告應該怎麼寫3

首先我們要明確為什麼要撰寫數據分析報告？

數據分析報告實質上是一種溝通與交流的形式，說簡單點就是將分析結果、可行性建議以及其他價值的信息傳遞給管理人員。需要數據分析師對雜亂無章的數據進行包裝，讓閱讀者能對結果做出正確的理解與判斷，並可以根據其做出有針對性、操作性、戰略性的決策。

因此在這個過程當中，傳遞信息的方式很重要，如果一份數據分析報告干貨滿滿，但是可讀性極差，那其實也不是一份好的數據分析報告。

數據的可視化就是幫助快速理解和掌握數據重點的方式，一份沒有圖表的數據分析報告是不合格的。

以某份疫情分析報告為例，想要了解各省市接受醫學觀察和解除醫學觀察的情況，如果只是用文字進行描述，信息傳遞的效率遠沒有圖表高，如圖是各省市接受醫學觀察和解除醫學觀察對比柱狀圖，可以很直觀的獲得相關的信息，哪個省接受醫學觀察人數最多，不同省市解除醫學觀察人數占接受醫學觀察人數的多少等。因此我認為具備一個好的數據分析工具對於寫好一份數據分析報告必不可少。

注

Ⅸ 數據分析報告怎樣寫

數據分析報告的寫法：明確分析目的、拆解橡皮指標發現問題、給出結論、結合業務，給出建議和方案、撰寫分析報告。

一、明確分析目的

分析報告架構要清晰，參考經典的金字塔結構，結論先行，先重要後次要。以上統下的順序也符合數據分析過喊沖程中拆解指標的順序，更容易幫助讀者理解你的分析思路。

Ⅹ 怎麼寫好一份數據分析報告

數據分析報告價值不言而喻，麥肯錫、羅蘭貝格或者波士頓等著名咨詢公司，僅僅憑借報告就可以賺幾十萬或者上百萬的收入。但如此有價值的數據分析報告，並不是人人都可以做的出來的，接下來我會結合自己的一些經歷，對數據分析報告進行一次大剖析。

1）數據分析報告怎麼製作出來的？

無論是數據，還是現在炒的很熱的大數據，分析流程都是一樣的。完整的數據分析流程包括以下部分：商業問題理解，數據梳理，數據清洗，數據分析，製作報告，解決問題。

想要製作好一份數據分析報告的話，除了上述所說，還需要你平時多看一些咨詢、數據報告，學習人家的框架、數據分析角度以及可視化成果等，然後多總結，多模仿。當你對數據分析報告的套路爛熟於心的時候，恭喜你，你就小有成就了。

這里推薦一些網址：

1.199IT互聯網數據中心：http://www.199it.com/

2.艾瑞網：http://report.iresearch.cn/

3. 易觀智庫：https://www.analysys.cn/

4. 阿里研究院：http://www.aliresearch.com/

5. CBNDATA：http://www.cbndata.com/report

另外，你還需要多關注麥肯錫、波士頓、羅蘭貝格、埃森哲、尼爾森等公司的微信公眾號及發布的報告觀點。

這就是我想對你說的，希望對你有所收獲。