如何写好一份专业的数据报告

‘壹’ 撰写数据分析报告6个步骤

撰写数据分析报告6个步骤

撰写数据分析报告6个步骤。在职场上，有的岗位是需要撰写数据分析报告的，想要写好数据分析报告就要知道写它的步骤。接下来就由我带大家了解下撰写数据分析报告6个步骤的相关内容。

撰写数据分析报告6个步骤1

1、明确目标

在“ 明确数据分析目标的 3 个步骤 ”这篇文章中，我们说过，要正确地定义问题、合理地分解问题、抓住关键的问题。

当明确目标之后，我们需要梳理分析思路，搭建分析框架，开始思考以下问题：

采用哪些分析指标？

运用哪些分析思维？

使用哪些分析工具？

明确目标，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，可以为后续的步骤提供清晰的方向。

2、收集数据

收集数据是围绕数据分析目标，按照分析思路和框架，收集相关数据的过程，为后续的步骤提供素材和依据。

收集的数据包括原始数据和二手数据，其中原始数据包括公司内部的数据库、调查得到的数据等；二手数据包括统计局发布的数据、公开出版物中的数据等。

收集数据的基本要求是：真实性、及时性、同质性、完整性、经济性和针对性。

3、处理数据

处理数据，是从大量杂乱无章的原始数据中，抽取对解决问题有价值的数据，并进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性，这是数据分析之前必不可少的阶段。

数据的处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等过程，原始数据一般都需要经过一定的处理，才能用于后续的数据分析工作。

在处理数据的过程中，准确性尤为重要，如果数据本身存在错误，那么即使采用最先进的数据分析方法，得到的结果也是错误的，不具备任何参考价值，甚至还会误导决策。

具体处理数据的方法，可以参考以下文章：

4、分析数据

分析数据，是对客观真实的数据，运用恰当的方法和工具，进行科学有效的分析。

参考文章：

如何用 Python 分析数据？

5、展现数据

通过数据分析，隐藏在数据背后有价值的信息逐渐浮现出现，此时需要通过合适的方式展现出来，让人一目了然，提高信息传递的效率。

通常情况下，展现数据的方式通常是用图表说话，即数据可视化，常用的数据可视化图表有很多，可以参考：

数据可视化话题集锦

6、结论建议

一份好的数据分析报告，需要有明确的结论建议。

如果换位思考，站在决策者的角度，更想知道的是可行的解决方案。

如果数据分析报告没有明确的结论建议，那么也就失去了报告的灵魂。

所以，要想制作出更有价值的数据分析报告，不仅要掌握数据分析的思维和工具，而且还要熟悉业务，这样才能提出更好的建议。

小结

数据分析报告的制作过程，通常可以分解为明确目标、收集数据、处理数据、分析数据、展现数据、结论建议等 6 个步骤，这是对整个数据分析过程的总结，为决策者提供科学、严谨的决策依据，从而降低企业的经营风险，提高企业的核心竞争力。

如果把数据分析报告比作一个产品，制作报告的人就是产品经理，看报告的读者就是用户。

作为“产品经理”，同理心很重要，通过自我体验来理解他人，乔布斯能瞬间把自己变成傻瓜，这是同理心的一种表现。数据分析的思维和工具也很重要，它们是数据分析的基础。想象力是广袤的天空，但不是天马行空，而是基于同理心的推演，运用数据分析的思维和工具，让推演更加科学有效。

在一份数据分析报告的背后，有许多枯燥的、基础的准备工作要做，例如数据采集、数据仓库、数据治理等等。

如果没有高质量的数据作为坚实的地基，那么数据分析报告的高楼大厦是不稳固的。 如果没有明确数据分析的目标，那么后面的工作可能就是胡拼乱凑，用一堆图表堆砌的花架子，并不能解决实际的问题。

数据分析报告不要搞形式主义，而要有实质的内容，还要关注细节。

撰写数据分析报告6个步骤2

数据分析报告范文

项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。

项目数据分析报告—项目市场化操作的科学依据：

政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估，实行备案制。而投资方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，中国的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。

时代需求：进入二十一世纪信息化时代，传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域，是信息化时代发展的必然结果。

项目数据分析报告—项目可行性判断的重要依据

任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢？发达国家的做法是对项目的最终决策，一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国，随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性，专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。

有关数据分析报告的详细样本，建议你到一些权威的数据分析机构去找找。。。

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“开元研究”，希望你去了解一下。

透析审计领域的数据分析报告

一、目标定位

内容往往服务于目标，目标决定内容，因而数据分析报告的目标很大程度上决定其内容，我们应首先明确其目标定位。

构建数据分析报告的目标概念在外延上有所侧重，定位于为处于信息时代的审计服务。因此，它需要统一并且服务于审计这个大目标，但也具有自身的特点。根据《审计法》规定，我国国家审计的总目标是监督财政财务收支的真实性、合法性和效益性。在这个大前提下，我们认为构建计算机数据分析报告的总体目标是结合业务审计的具体目标，通过数据分析，实现价值最大化的审计决策，从而支撑制订的.审计实施方案。这个总体目标总是可以划分为具体层次上的目标。我们认为，从属于其总目标，构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面：

1、进行总体分析。从审计工作需求出发，对被审计对象的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被审计对象财务、业务状况的总体印象。

2、确定审计重点，合理配置审计资源。在对被审计对象总体掌握的基础上，根据被审计对象特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定审计的重点，协助审计人员作为正确的审计决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。

3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的审计事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后审计实践中的数据分析。

以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定审计重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订审计实施方案也没有可靠的支撑作用。

二、适用范围及对象

首先本文所论述的数据，是在信息化环境中审计人员开展审计时需处理的电子数据。为了明确分析对象的范围，我们制定了对于数据的三个限制条件：

①来源于信息系统中，包括财务、业务、管理等方面；

②能以数据库中二维表的形式存储于计算机中；

③有助于审计分析。基于这些限制条件，数据应包括财务数据、业务数据和补充数据（从被审计单位以外的地方采集与数据分析相关的数据）。我们可以根据需要分析其中一种或几种数据。

其次，数据分析报告所记录的对象是计算机审计中审前调查阶段所作的数据分析的过程及结果。在实际审计工作中，数据分析报告应在计算机审计审前调查阶段数据分析完成后撰写，为制订审计实施方案提供参考。

三、原则

我们认为，编制数据分析报告总体上应当遵循以下原则：

1、规范性原则。

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，基本上要与前人所提出的相一致，例如对商业银行的盈利能力进行分析时采用了“税收比率”这个已存在的指标，就不能自己重命名为“税收收入比”等其他名称。

2、重要性原则。

数据分析报告一定要体现审计的重点，例如在真实性、合法性审计中，就应该重点选取真实性、合法性指标，构建相关模型，从数据上进行分析。并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中，也要按照问题的重要性来排序。

3、谨慎性原则。

数据分析报告的编制过程一定要谨慎，体现在基础数据须要真实完整，分析过程须要科学合理全面，分析结果可靠，建议内容实事求是。

4、鼓励创新原则。

计算机审计技术是在不断发展进步的，必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来，数据分析报告要将这些创新的想法记录下来，发扬光大。

总之，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，系统的反映计算机数据分析的全貌，从而推动计算机审计事业的进一步发展。

‘贰’ 数据分析报告怎么写这5个步骤你必须知道

到年底，写一份好的数据分析报告的重要性不言而喻（只要我写的好，年终奖就少不了我）

大家都知道，数据分析报告的输出是整个业务分析过程的成果，是评定一条业务线的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。

接下来我就分享我写数据分析报告的5个步骤，供大家学习参考。

一、明确分析目的

还是那句老话，在做任何事情之前，先想清楚做这件事的目的是什么。 写数据分析报告也是，如果一开始就没有明确清楚目的，盲目开始分析，最后的结果很可能就是，分析了半天却离目标越来越远。所以搞明白研究这个事情的目的，是开始数据分析的第一步。

二、拆解指标发现问题

在明确清楚我们的分析目的后，就要针对我们的分析目标进行指标拆解，通过拆解指标去发现问题。这么说有点虚，举个例子说明一下。

背景：某制造业公司到年底，需要进行销售线的业务复盘，因此需要检查各销售线人员的年度目标完成进度，并给出建议。同时，通过统计发现，今年公司的毛利率有所下降，需要数据分析师通过数据去找到影响毛利率下降的原因。

拆解流程：

①明确分析目标 ②确定问题 ③拆解问题 ④拆解指标&拓展纬度布局

第一步：明确分析目标

通过背景我们可以清楚知道，我们有两个目标需要去完成，这里我用导图的形式罗列出来

第二步：确定问题

在明确分析目标后，就需要确定为了达成该目标，提出围绕该目标需要解决的问题。可以使用思维脑图，写出在看到该目标后产生的问题。

第三步：拆解问题

在确定问题后，就需要找到能够数值化衡量这些问题的指标，以及它们的计算方式。

第四步：拓展维度

计算方式确定，就可通过分析组成这些计算公式的指标来探究影响其的原因，比如销售额=单价*数量，那么就可从单价、数量来分析销售额变动，以一个指标为定量，分析对比其他指标变化。

同时以计算公式结果为指标，拓展维度（比如地区、时间、品类等等）来探究不同维度下的指标差异。

三、 给出结论

同样的我们给出的结论需要和分析目的紧密相连，比如：

目的是了解业务的现状，那结论可以是：该业务有问题x关键指标，每个指标的数值是xxx，有什么样的异常；

目的是了解数据到什么情况算好，那结论可以是：某指标可以以 xxx 作为判断标准，原因是......；

目的是找出业务出现异常的原因，那结论可以是：经分析，有x各种原因，其中重点原因是...... ；

需要注意的是，如果是判断业务的状况，需要确定一个判断标准：结论=数据+判断标准

在对数据进行拆解分析的过程中，我们已经可以察觉到一些数据异常。但是这些 异常到底是好是坏，我们需要通过一个标准来确定。

比如说十月份销量数据下滑，我们可以增加比对去年的数据。如果去年也下滑了，说明是正常的月度下滑。如果去年没有下滑，那么说明今年下滑是个不正常现象，需要复盘解决。

四、结合业务，给出建议和方案

如果数据不能驱动业务成长，那它毫无用处。

下了结论以后，再结合对业务的理解，就可以就分析结果提出建议，甚至给出方案：

建议是：能解决业务问题的行动方向，是若干个潜在可行的范畴。

方案是：制定一个具体行动计划，方案要满足 5w2h ，要有具体的执行人、完成时间等等要素。

五、撰写分析报告

以上准备工作完成，如何撰写一份分析报告增加它的可读性呢？

架构清晰：参考经典的金字塔结构，结论先行，以上，先重要后次要。以上统下的顺序也符合数据分析过程中拆解指标的顺序，更容易帮助读者理解你的分析思路；

报告图表化：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，更容易做到有理有据；

FineBI制作

规范化：整篇文档的图表风格统一、名词统一；

‘叁’ 好的数据分析报告应该怎么写

好的数据分析报告应该怎么写

好的数据分析报告应该怎么写，职场的生活充满了竞争，想要努力向上爬就要做好万全的准备，多看看优秀的视频也许能带来一些启发，职场上的隐形陷阱是很多的，在职场上，好的数据分析报告应该怎么写是很重要的。

好的数据分析报告应该怎么写1

数据分析工作到底在做什么？数据分析报告是怎样形成的？

结合我们的实践，数据分析工作通常有八个步骤：需求分析，数据采集，数据处理，数据分析，数据展现，寻找真因，提出解决方案，给予决策建议。

其实数据分析报告也简单，根据客户的需求和我们有的数据素材，制作出对客户（上下级、自己）有决策价值的产品。

需求分析

一定要了解一定要了解清楚要什么再开始动手。如果只知道出发，不知道方向、目的，那么有可能会越走越远离方向。就好像做菜，比如你爱人想吃鱼，你也没继续问，就给她做了一道红烧鲤鱼。但是事实上你可能都没了解清楚，她是像是具体那种鱼，是想要红烧清蒸还是其他做法。可能你做了很多的工作，付出了辛勤的劳动，但最后她仍然不满意。做数据分析也是如此，如果没有了解清楚需求，有可能最后会造成全盘的返工。

最好需要了解报告的用途、形式、重点目标和完成时限。即使你拿到了草稿或者样本也要自己了解一遍比较好。主要原因是因为，现在如果是你做，那你就是负责人。你应该最清楚如果让报告满足所有需求。另外，之前的报告不一定就考虑到了所有的细节，如果做之前没有考虑，那么最后还有可能会一步一步增加细节，也会耽误时间。

前进一定要有方向，做数据分析一定要有需求分析！

数据采集

数据的数量和质量对于数据分析师和食材的数量及质量对于厨师的意义是一样的。如果没有数据，那就像空有一身厨艺却没有任何食材的厨师。所以，做好需求分析之后的下一步一定是数据采集。

数据采集就是收集相关原始数据的过程，为数据报告提供了最基本的素材来源。在现实中来源有多种多样，直接问业务发生者或者一线管理者、公司运营后台的数据、网站运营时的数据等等。数据采集工作要做的就是尽可能地收集可能能用得上的数据，并集中地保存到合适的文档里，用于后期的处理。

数据采集的数量一定要足够多，否则难以发现有价值的数据规律；此外收集的过程中也要主要收集准确的资料，虚假的数据无法生成可信且可行的数据报告。这要求在数据收集的过程中不仅应该有科学而严谨的方法，而且对异常数据也要具备一定的甄别能力。

数据处理

厨师在进行烹饪之前，一般会对食材进行一定的处理，方便后续烹制。食材经过处理才能被用来加工，同样的，数据也只有被经过处理之后才能拿来制作数据报告。

采集到的数据要继续进行加工整理才能形成合力的规范样式，用于后续的数据分析运算，因此数据处理是整个过程中一个必不可少的中间步骤，也是数据分析的前提和基础。数据经过加工处理，可以提高可读性，更方便运算；反之，如果跳过这个环节，不仅会影响到后期的运算分析效率，更有可能造成错误的分析结果。

举一个常见的例子，如果是从业务发生者或者是一线管理者收集来的数据很有可能格式不统一，如果不做处理，很难开展下一步的工作。

数据分析

食材都处理好了，后续还要掌握火候，按照食谱的顺序来加工操作。数据分析也一样，前期方案和数据都准备好了，按照既定的方法就可以实现预定的目标。

通过专门的统计分析工具以及数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和研究，从中发现数据的内在关系和规律，获取有价值有意义的信息。

数据展现

菜做好了，也得装盘才行。如果是客人未尝试过的，有份介绍可能更好。菜肴的色相意味形以及为专人订制的价值就是展示的主要目标。

同样，数据分析的结果最终要行程结论，这个结论要通过数据分析报告的形式展现给决策者。数据分析报告的结论要简洁鲜明，一目了然，同时还要有足够的论据支持，这些论据就包括分析的数据以及分析的`方法。

因此，在最终的数据报告中，表格和图形是两种常见的数据展现方式。通常情况下，一图胜十表，一表胜十言。所以，在数据展现上，我们一定要做到可视化。图表具有直观而形象的特点，可以化冗长为简洁，化抽象为具体，使数据和数据关系得到最直接有效地表达。如果你想要表现一个营业部经营状况的趋势性结论，使用一串枯燥的数字或者一串文字，远不如一个折线图加趋势线更能说明问题。

经过上面这几个步骤的操作，一份完整的数据报告就可以形成，其中的价值将会在决策和实践中起到作用。

寻找真因

数据分析经过上述步骤看起来基本完成，但是真正的来说，数据分析一定要和实际业务相结合，要为决策者决策服务。

好的数据分析报告应该怎么写2

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。

好的数据分析报告应该怎么写3

首先我们要明确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，说简单点就是将分析结果、可行性建议以及其他价值的信息传递给管理人员。需要数据分析师对杂乱无章的数据进行包装，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。

因此在这个过程当中，传递信息的方式很重要，如果一份数据分析报告干货满满，但是可读性极差，那其实也不是一份好的数据分析报告。

数据的可视化就是帮助快速理解和掌握数据重点的方式，一份没有图表的数据分析报告是不合格的。

以某份疫情分析报告为例，想要了解各省市接受医学观察和解除医学观察的情况，如果只是用文字进行描述，信息传递的效率远没有图表高，如图是各省市接受医学观察和解除医学观察对比柱状图，可以很直观的获得相关的信息，哪个省接受医学观察人数最多，不同省市解除医学观察人数占接受医学观察人数的多少等。因此我认为具备一个好的数据分析工具对于写好一份数据分析报告必不可少。

注

‘肆’ 如何写好数据分析报告

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。

‘伍’ 如何写好一份数据分析报告

好一份数据分析报告方法有很多种，给你一种做参考
第一，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；
第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就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；
第三，分析结论不要太多要精，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者接受，减少重要阅者（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，不读下去，一百个结论也等于0;
第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；
第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因 为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；
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第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，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；
第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题;2、总结问题原因;3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；
第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！
第九、好的分析一定要基于可靠的数据源，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；
第十、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案，你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚 第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义，而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题的人，请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的；
十一、不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光让你 来唱赞歌的，他要的也不是一个粉饰太平的工具，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了；
十二、不要创造太多难懂的名词，如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词，那么你写出来的价值又在哪里呢，还不如你直接过去说算了，当然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”；
十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支 持和帮助的人（如果分析的是你自己负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果 的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。

‘陆’ 如何写数据分析报告

相信很多数据分析师在写数据分析报告的时候也会遇到一些困惑，因为我最近也在写一个报告，在这里就梳理一下如何写数据分析报告

数据分析报告是数据分析师常见的工具，写好一份数据分析报告，不但能够清楚描述问题，洞察数据并且提出一些有思考的举措，也很能反映出一个数据分析师的思维和用数据讲故事的能力，网上虽然也有很多关于写好数据分析报告的文章，但是大部分都是偏重于理论，具体实践的很少，我就在这里做一个汇总，希望能帮助一些朋友，以期抛砖引玉

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一份好的数据分析报告离不开两部分：数据部分和分析部分。巧妇难为无米之炊，数据之于数据分析师就好像食材之于巧妇，数据的重要性可见一斑，分析部分是数据分析师将数据做成报告的最重要一步，是最体现一个数据分析师功底的部分，也是拉开差距的部分，下面就针对两部分分别进行阐述

一. 数据部分

数据部分最重要的就是数据质量，数据质量的好坏直接决定一份数据分析报告的好坏，如果报告中某一个数据被质疑，会直接影响这份数据分析报告的可信度，本章说一说跟数据有关的一些内容

1.数据的质量

1.1数据类型

数据类型比较好理解，就是数据以什么样的类型存储的，不同的数据类型有不同的使用方法，因此在处理数据之前，必须要先了解数据类型，常见的数据类型有（这里只说一些常见的数据类型）：

整数型

int ：用于存储整数，存储从-2的31次方到2的31次方之间的所有正负整数，每个INT类型的数据按4 个字节存储

bigint ：用于存储大整数，存储从-2的63次方到2的63次方之间的所有正负整数，每个BIGINT 类型的数据占用8个字节的存储空间

smallint ：用于存储小整数，存储从-2的15次方到2的15次方之间的所有正负整数。每个SMALLINT 类型的数据占用2 个字节的存储空间

浮点型

real ：存储的数据可精确到第7 位小数，其范围为从-3.40E -38 到3.40E +38。 每个REAL类型的数据占用4 个字节的存储空间

float ：存储的数据可精确到第15  位小数，其范围为从-1.79E -308 到1.79E +308。 每个FLOAT 类型的数据占用8 个字节的存储空间。  FLOAT数据类型可写为FLOAT[ n ]的形式。n 指定FLOAT 数据的精度。n 为1到15 之间的整数值。当n 取1 到7  时，实际上是定义了一个REAL 类型的数据，系统用4 个字节存储它；当n 取8 到15 时，系统认为其是FLOAT 类型，用8 个字节存储它

字符型

char ： 数据类型的定义形式为CHAR[ （n） ]，n 表示所有字符所占的存储空间，n  的取值为1 到8000， 即可容纳8000 个ANSI 字符。若不指定n 值，则系统默认值为1。  若输入数据的字符数小于n，则系统自动在其后添加空格来填满设定好的空间。若输入的数据过长，将会截掉其超出部分

nchar ： 它与CHAR 类型相似。不同的是NCHAR数据类型n 的取值为1 到4000。 因为NCHAR 类型采用UNICODE  标准字符集（CharacterSet）。 UNICODE 标准规定每个字符占用两个字节的存储空间，所以它比非UNICODE  标准的数据类型多占用一倍的存储空间。使用UNICODE  标准的好处是因其使用两个字节做存储单位，其一个存储单位的容纳量就大大增加了，可以将全世界的语言文字都囊括在内，在一个数据列中就可以同时出现中文、英文、法文、德文等，而不会出现编码冲突

varchar ：VARCHAR数据类型的定义形式为VARCHAR  [ （n） ]。 它与CHAR 类型相似，n 的取值也为1 到8000，  若输入的数据过长，将会截掉其超出部分。不同的是，VARCHAR数据类型具有变动长度的特性，因为VARCHAR数据类型的存储长度为实际数值长度，若输入数据的字符数小于n  ，则系统不会在其后添加空格来填满设定好的空间。一般情况下，由于CHAR 数据类型长度固定，因此它比VARCHAR 类型的处理速度快

时间和日期型

date ：‘2018-01-17’

time ：‘10:14:00’

timestamp ：‘2018-01-17 10:14:00.45’

以上就是常用的数据类型，如果有其他的数据类型没有说到，可以去网上搜一下，都比较好理解

1.2噪音数据

因为网上有非常多的关于噪音数据的解释，都非常专业，我就不在这里做过多的详细解释了，我们只探讨从sql取出数据的时候有一些异常值的处理办法：

null

一般跑过sql的朋友肯定会发现，在跑出来的数据中会有null的情况，这个时候需要对null进行替换，如果是计算用，就把null替换成0，这个步骤可以在sql里面完成，也可以在excel里面完成

极大值

极大值会影响数据的计算结果，一般会进行处理，要么替换成除极大值以外的最大值，要么直接弃用

作为分母的0

如果0作为分母，在excel里会出现#DIV/0,这个时候可以直接把结果替换，或者在sql里面直接进行替换，用case……when……就可以替换

1.3数据的口径

数据的口径很重要，根据经验看，大部分的数据出现问题是口径造成的，数据的口径一定要跟业务的口径一致，拿留存率举例：

留存率是周期比率型指标，一般在计算留存率的时候需要确定 留存周期 和 活跃判定的口径

留存周期：留存周期通俗来讲就是指用户在多长时间范围内活跃，并在下一个周期内仍然活跃，这里的多长时间就是指留存周期

活跃判定：指怎么判定一个用户活跃，可以是启动App，可以是登陆，也可以是完成了一次其他特定行为，这个主要依照业务需求而定

实际计算：

周留存率的计算

分子：本周活跃 且 上周也活跃的用户数

分母：上周活跃的用户数

2.可能会用到的工具

在处理数据的过程中可以用很多工具，在这里就介绍一些比较常见的工具，大家耳熟能详，学起来也不是特变难

2.1提取数据

mysql

hivesql

两者的查询语句有相似的地方也有不同的地方，主要看自己所在公司的数据存储情况

2.2数据处理

python：一般写个脚本做一些机械的操作（我目前是这么用），也可以用来做计算

mysql：在查询的时候可以进行处理

excel：数据量比较小的时候，可以在excel上简单处理

2.3数据可视化

python：可以用来做一些词云图

Tableau：可视化一些图表，可以和sql结合着用

excel：做一些简单的图表，实际上数据处理的好的话，一般用excel就足够了

二. 分析部分

在处理了数据以后就要开始进行报告的撰写，写报告会涉及到几个部分的工作，这里分别进行介绍一下：

1.报告结构

一篇数据分析报告的结构是十分重要的，一个好的结构能够将他人带入到你的报告中，让他人更好的明白你的意图，减少信息传递之间的丢失，同时你的思维也主要展现在结构上，这就意味着在写数据分析报告前，一定好想清楚数据分析报告的结构，当然这里说的报告结构即包括整个报告的结构，也包括每一个章节的结构，这里就放到一起说了

1.1 总 - 分 - 总（多用在整体结构）

我们在读一本书的时候，打开目录，会发现整部书的结构一般包括：

前言

第一篇

第二篇

……

第n篇

结尾

这就是典型的总 - 分 - 总结构，是最常见的结构，如果是对一个专题进行分析，用这种形式是非常好的，举个例子：

某电商App近一个月内的销售额出现下滑，让你针对这个问题进行一次专题分析

分析思路：拿到这个问题，我们很容易想到的是，销售额出现下滑出现的原因有两个，一个是付费用户数减少了，另一个是付费用户的人均付费金额减少了，这两个原因属于并列的原因，不存在递进关系，也就是说付费用户数减少了与人均付费金额减少并不存在因果关系，没有什么相关性，因此需要对两个原因共同分析，最后输出结论和提升建议，分析完以后，会发现总

- 分 - 总结构很适合这样的分析，所以列出以下提纲

问题描述

销售额近一个月下降多少？绝对值，环比，同比数据

原因假设：付费用户数下降/人均付费金额下降

付费用户数下降分析

付费用户数降幅是多少？绝对值，环比，同比数据

定位下降人群：是整体下降还是某一群体用户数下降

这里就涉及到用户分群，用户分群的方法有很多，涉及到用户价值的分群常见的就是RFM模型，将分完群的用户进行数据对比，看看上个月付费用户的结构占比跟本月有什么不同，当然用户分群的方法也不止这一个，还有按照会员等级分群（主要用会员等级进行用户分群），按照活跃程度（新用户/留存用户/回流用户），按照消费习惯（一般用户表里面都会有用户的标签，标识这个用户的消费习惯，表示这个用户更喜欢购买哪一类的商品），不管用什么分群方法，都需要纵向对比，也就是这个月和上个月付费人群的对比

原因分析：

如果是付费用户整体下降（这种是大家都不想看到的现象，欣慰大盘数据的驱动需要投入大量的资源，也有可能是自然波动），考虑可能的原因主要有：用户整体流失，比如用户流失到竟对；或者本月有什么特殊情况，影响到了整体的用户活跃；或者是从活动维度去观察，是不是活动的力度减小，影响了用户付费的欲望

如果是某一个用户群体下降：考虑的原因可能有商品品类的影响，是不是某一类商品在平台没有上架，或者某一类商品涨价；或者这一类用户受到了哪些影响，一般可以从属性和行为角度去分析

提出策略：

针对分析出的原因提出可落地的策略（策略一定要落地，要具体，比如如果你提出一条策略是：提升新注册用户数，那么等于没说，老板多数会diss你，但是你如果说，通过减少注册时填写的非必要字段，如年龄/职业，来简化注册流程，挺升注册转化率，进而提升新注册用户数，那感觉是不一样的）

人均付费金额下降分析

人均付费金额的降幅是多少？绝对值，环比，同比数据

定位原因

人均付费金额下降可能的原因主要有：订单数量下降；每个订单包含的商品数的下降/某一个品类购买数下降

提出策略：针对分析出的原因提出可落地的策略

总结问题

明确造成销售额下降的原因到底是什么（定性以后，记得一定要量化，不量化会被diss）

提出有针对性的建议

如何预防再次发生

1.2 递进（可用于整体结构和章节内部结构）

这种结构适合对一个问题进行探索，就像上一个例子中，我们针对每一个可能原因进行分析的时候，就是采用的这种分析方法，这种分析结构特别适合对一个小问题进行深入的探索分析，层层递进，深挖原因，这里在举一个例子：

某一个App的新注册用户数环比上个月减少，需要你做一个深入的分析，找到原因，提供改进策略

分析思路：新注册用户数的的影响因素是一个典型的漏斗结构，也是一个典型的单向性用户旅程，画一张图就能说明白：

如图所示，影响注册用户数的原因全部标注在漏斗里面，但是注册全流程这个漏斗只能看个大概流失，所以我们会对某一步进行细化，这张图上，我们对用户从启动到注册成功进行细化，细化到用户行为，这样能够提出一些产品上的改进意见，这个时候，如果想要提升新注册用户数，只需要针对每一步流失原因进行分析，找到提升策略就可以了，基本上是所见即所得的分析

比如：我们想对提交注册信息到注册成功这一步进行优化，那么首先我们要找到用户注册失败的原因有什么，一般有：

用户已注册

密码格式不合规

系统错误

未勾选《隐私协议》

在提出建议的时候，只要针对以上原因提出具体改进意见就可以了

1.3并列结构（多用于整体结构）

这种结构一般遇到的情况不多，常见的有对不同的校区进行经营分析/对不同品类的商品进行售卖分析，基本都是以描述型分析为主，因为分析的主体是并列关系，所以只需要每个主体就行单独分析就好，基本采用的分析思路是一样的

1.4因果结构（多用于章节内部结构）

这种结构一般用在复盘分析报告中，复盘是常见的数据分析报告类型之一，也是很多公司比较重视的一个报告，比如双十一复盘/新手活动复盘等等， 以电商某一次大促复盘为例 ，这里直接写结构：

总体描述：

本次大促整体数据表现，整体活动节奏的介绍；销售额是多少，同比提升多少；利润情况；参与用户有多少，同比提升多少；卖出商品有多少，同比提升多少；各个子活动的贡献是多少

子活动1的效果分析

子活动1的简介，作用，发力点

子活动1的贡献是什么，对于直接提升结果指标或者间接提升指标有哪些贡献

子活动1的成本是什么？投入产出比是多少？

子活动2的效果分析

子活动x的效果分析

最后汇总，提出优化建议

2.分析方法

讲完了整体结构，我们就该进入到具体分析的过程里面，这里的分析方法，主要想说说怎么去针对不同的数据进行分析，也就是说怎么通过数据看出问题，这里介绍常用的5种分析方法，但是有一句话非常重要，想写这节的最前面： 数据分析师一定要懂业务，在分析之前最好能把问题定位个大概，再去捞数，再去分析，否则每天会沉浸在漫无目的取数中，我认为一个数据分析师最重要的能力是要懂业务，从数据的角度看业务，才能驱动业务

2.1 对比分析

横向对比

横向对比就是把一个指标按照不同维度拆分，去对比不同维度的变化，举个简单的例子来说就是：

昨天的DAU增长了30%，那么把DAU进行拆分，可以拆分成以下三种方式：

DAU=新注册用户数+留存用户数+回流用户数

DAU=北京活跃用户数+河北活跃用户数+山东活跃用户数+……

DAU=北京活跃用户数+河北的活跃用户数+……

                =北京的新增用户数+北京的留存用户数+北京的回流用户数+河北的新增用户数+河北的留存用户数+河北的回流用户数+……

这里留一个疑问，怎么去选择优先下钻的维度？想明白以后分析的效率就会有很大提升

纵向对比

在进行完横向对比以后，就要开始进行纵向对比，纵向对比主要是在时间维度上，还拿上一个例子来说，我们按照第一种方式进行横向对比以后，就要纵向对比，见下表：

2.2分布分析

分布分析一般是应用的场景比如用累计消费金额去分组/按照用户一个月活跃天数去分组，这些场景都有两个共性的特征：

属性值都是数值类型，或者日期类型

属性值非常多，比如累计消费金额可能从1-90000中间任意一个数字，也就是属性值非常多，没办法用每一个属性值去单独分析，因此需要分组

还是上图说明：

2.3交叉分析

交叉分析一般指多维度交叉，或者不同指标之间的交叉

多维度交叉其实有点类似对比分析的第三类分类方法，这里不在赘述了，还是那个图，但是在实际分析中的作用其实很是强大，具体如何应用就需要大家举一反三啦，仔细看看这张图，可以换成哪些分析场景下的哪些场景的交叉分析：

不同指标交叉一般用在分析变化趋势中，或者寻找相关因素的时候，上图：

这样既能看绝对值的变化，又能一目了然的看出变化趋势，如果不同指标之间呈现一定的相关性，那就是相当完美了

2.4漏斗分析

漏斗分析模型比较好理解了，一般在行为分析中常用到，直接上图吧：

是不是有点眼熟？漏斗分析一般分析应用在分析用户使用某项业务时，经过一系列步骤转化的效果，因为用户会沿着产品设计的路径到达最终目标事件，在分析每一步转化的时候会用到这个模型

2.5矩阵分析

矩阵分析是一个不错的分析模型，主要用在分类上面，常见的有用户分类、产品分类等，比如像常见的RFM模型是一个三维矩阵，有八个象限，上两个图看看：

矩阵分析其实不难理解，但是涉及到一个比较关键的问题，就是临界点怎么选择，通俗来说就是第一象限和第二象限的临界值是多少，有的是0，有的不是0，举个例子：

我想用活跃度和累计消费金额对1万个用户进行分群，使用矩阵分析

我建好了这个二维矩阵，我第一件事就是先要确定原点的坐标值，也就是说用户的累计消费金额大于x，就会出现在第一/四象限，如果小于x，就会出现在第二/三象限，想确定这个值需要一定的方法，会用到一些分类算法，这个可以去网上查一些关于分类的教程，有很多，后续我会写一盘文章来介绍分类，这里就不细讲了

以上就是数据分析最重要的两个模块，当然在实际操作中还有很多需要思考的地方，太细节的东西不太能够面面俱到，这里留给大家去思考的空间，比如：

数据分析报告怎么讲成一个故事，比如背景-现状-原因-策略-预期结果-复盘结果？

每一页PPT怎么排版会让你的数据分析报告可读性更高？

如果你的数据分析报告不采用上述的结构，还能用哪些结构？

怎么让你的数据分析报告显得更高大上？

可以留言交流哦

‘柒’ 怎么写好一份数据分析报告

目 录
第一章 项目概述
此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及建议等。
第二章 项目市场研究分析
此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。
第三章 项目数据的采集分析
此章包括数据采集的内容、程序等。
第四章 项目数据分析采用的方法
此章包括定性分析方法和定量分析方法。
第五章 资产结构分析
此章包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。
第六章 负债及所有者权益结构分析
此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成情况、长期负债的构成情况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。
第七章 利润结构预测分析
此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利能力分析、利润的真实判断性分析。
第八章 成本费用结构预测分析
此章包括总成本的构成和变化情况、经营业务成本控制情况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。
第九章 偿债能力分析
此章包括支付能力分析、流动及速动比率分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。
第十章 公司运作能力分析
此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。
第十一章 盈利能力分析
此章包括净资产收益率及变化情况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化情况及原因分析。
第十二章 发展能力分析
此章包括 销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力情况分析。
第十三章 投资数据分析
此章包括经济效益和经济评价指标分析等。
第十四章 财务与敏感性分析
此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。
第十五章 现金流量估算分析
此章包括全投资现金流量的分析和编制。
第十六章 经营风险分析
此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。
第十七章 项目数据分析结论与建议
第十八章 财务报表
第十九章 附件

‘捌’ 如何写好一份数据分析报告

很多人在开始制作PPT的时候，第一步都是先去网上找各种模版，找好模版好再按照模版内容开始套用数据。

但是，当你呈现你的报告时，读者其实更关注的是报告内容的价值点、是否对我有用、以及报告结论的数据真实性。

那么，一份好的分析报告里，应该具有哪些包含重要因素呢？

标题页主要由题目、制作来源、时间等维度组成。标题页需要写明报告的题目，题目要精简干练，根据版面要求在一两行内完成。

1）背景分析

提供背景分析是为了让读者对整个分析研究的背景有所了解，加深报告印象，也是为了论证报告的权威性，背景分析主要阐述一些报告内容的定义、诠释以及其他信息。

2）报告摘要/总结

一般报告型PPT内容较多，在报告前期，把重要内容进行一定的摘要或总结性话语标注，可以加强读者的浏览欲望。

制作目录的目的，快速帮助读者找到所需内容，目录一般会列出主要章节的名称，有些还会加上对应的页码。

对于重要的目录，还会写上一句对应的分析总结性语言。

对于分析型报告，一般的结构是从分析现状出发，以总结性/趋势结尾。

转场页就是目录下的子标题，子标题内容较多，可以选择在子标题下加上层级或描述性总结。

正文是分析报告最核心部分，它能系统的全面阐述数据分析的过程和结果。正文页的内容较为丰富，由一句话观点、子观点的内容解释、观点数据组成。

正文的观点，是需要进过严谨的论证，才能确定观点的合理性和真实性。掌握观点的文案也尤为关键。

总结了以下关键词，可以让观点变得更有说服力：

1）形容数据涨跌情况：

描述涨跌：上升/提升、增长、下降

加强动词：显着、剧烈、呈现、实现

描述名词：环比、缓慢

如：显着上升/下降、环比提升、剧烈下降...

2）形容市场情况： 饱和、渗透、扩张

如：市场饱和、进一步扩张

3）形容用户需求情况： 偏好、热爱、倾向、青睐、受欢迎、追求

如：90后偏好/倾向购买XXX，XX物品更受80后的欢迎/青睐...

4）加强动词 ：剧烈、逐步、突破、领先、突出、迅速、持续

结论是以数据分析后的结果展示，以综述性文字来进行说明。

例如，代表趋势性的结论可以采用以XX化的关键词进行进一步阐述，如常态化、精准化、系统化...

一份好的数据分析报告，是具有逻辑性的。写报告之前，要关注报告的读者是谁？读者最关心的是什么？用读者思维出发，站在读者的角度去撰写分析报告，才能让报告更有吸引力，使之愿意阅读。

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备：以上图片来源为艾瑞网、企鹅智库、艾媒网、CBNData、极光大数据

‘玖’ 如何做出一份优质的数据分析报告

大家都知道，数据分析用来发现并解决问题，最后都需要把数据展示出来，把结果最终呈现给大家，只有大家都认同，决策才会得到顺利的执行。那么怎么做出优质的数据分析报告呢？做好一份优质的数据分析报告需要确定报告框架、数据源的获取、数据处理、数据分析、可视化展示这几点就足够了。

一份优质的数据分析报告，需要注意四个地方，分别是易读性、逻辑性、严谨、突出重点。
1.易读性：优质的报告必须要通俗易懂。
2.逻辑性：报告中要具有逻辑性，问题分析和解决的逻辑。
3.严谨：在细节处理方面一定要仔细。
4.突出重点：结合企业内部环境突出重点。

一、确定报告框架
先确定分析报告的主体架构，只有清晰的架构，才能规划好整个报告的主题，结构才能让阅读者一目了然。同时要找准论点、论据，这样能够体现出强大的逻辑性。
二、数据源的获取
数据源是数据分析的基础，很多分析报告在进行数据的挖掘收集时，缺乏科学依据性，逻辑性差，保证正确全面的数据源很重要。
三、数据处理
数据处理的目的：从大量的、杂乱无章的数据中抽取出对解决问题有价值、有意义的数据。将多余重复的数据筛选清除，将缺失数据补充完整，将错误数据纠正或删除。
四、数据分析
1.结论明确精简：结论要根据数据说话，力求结论做到严谨、专业。每个分析都有结论，而且结论—定要明确，分析结论不要太多要精，—个分析对应—个最重要的结论就好了，分析就是发现问题，只要发现重大的问题就达到目的了。
2.严谨的推导过程：分析结论—定要基于严谨的数据分析推理过程，不能有猜测性的结论，这是因为主观的东西会没有说服力。
3.有实际应用性：数据分析报告要客观公正，发现问题并提出解决方案。既然在了解产品并在了解的基础上做了深入的分析，才可能比别人都更清楚地发现了问题以及问题产生的原因，那么在这个基础之上根据自己的知识，做出的建议和结论，就能够让整个过程都十分的有意义。
五.可视化展示
分析数据的时候尽量要用数据说话，选用生动的图表等来展示报告的分析结果，才能够更加直观的展示结论。从而能得到一个更有说服力的结论。

通过上面提到的内容，想必大家看了这篇文章以后已经知道了怎么做好一份优质的数据分析报告呢？一般来说就需要注意文章的易读性、逻辑性、严谨、突出重点。同时还需要做好确定报告框架、数据源的获取、数据处理、数据分析、可视化展示这几点，只有注意好上面提到的内容，相信大家能够做好一份优质的 数据分析报告。

‘拾’ 怎么写好一份数据分析报告

数据分析报告价值不言而喻，麦肯锡、罗兰贝格或者波士顿等着名咨询公司，仅仅凭借报告就可以赚几十万或者上百万的收入。但如此有价值的数据分析报告，并不是人人都可以做的出来的，接下来我会结合自己的一些经历，对数据分析报告进行一次大剖析。

1）数据分析报告怎么制作出来的？

无论是数据，还是现在炒的很热的大数据，分析流程都是一样的。完整的数据分析流程包括以下部分：商业问题理解，数据梳理，数据清洗，数据分析，制作报告，解决问题。

想要制作好一份数据分析报告的话，除了上述所说，还需要你平时多看一些咨询、数据报告，学习人家的框架、数据分析角度以及可视化成果等，然后多总结，多模仿。当你对数据分析报告的套路烂熟于心的时候，恭喜你，你就小有成就了。

这里推荐一些网址：

1.199IT互联网数据中心：http://www.199it.com/

2.艾瑞网：http://report.iresearch.cn/

3. 易观智库：https://www.analysys.cn/

4. 阿里研究院：http://www.aliresearch.com/

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

另外，你还需要多关注麦肯锡、波士顿、罗兰贝格、埃森哲、尼尔森等公司的微信公众号及发布的报告观点。

这就是我想对你说的，希望对你有所收获。