调阅数据要写什么

‘壹’ 怎样写数据分析报告

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。

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。

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。

‘贰’ 调查数据分析的原则是什么

1、数据完整

在线调研的数据，是通过网页或码咐答手机app收集而来，难免会存在因为浏览器插件、安全软件、不兼容等因素导致的数据丢失情况。因此在调研上线前首先要进行测试，多尝试几种浏览器进行测试，看能否正常递交数据;其次，在分析数据时，首先要进行数据完整性检查，包括是否有漏答、跳题逻辑是否正确，否则你可能会在报告写到一半时，发现数据有缺失。

2、数据干净

在线调研不可避免会存在乱答题的情况，如果乱答题的人太多，容易影响数据质量，所以在检查了数据完整性后，需要对数据进行清洗。

3、数据代表性

问卷数据一般是通过抽样调查的方式获得，因此抽样方法不一样，回收回来的数据代表性意义也不一样;如果是随机抽样(受限于各种条件，一般无法做到真正意义上的随机抽样)，则回收的数据可以认为具有代表性-能代表总体;若采用分层抽样(如分地区各抽取10万用户)，这样的抽样获得的数据，由于事先进行了样本配比，所以其不能代表总体，在结果统计时，需要对不同地区的样本进行加权(权重可简凯以参考不同地区用户的实际占比)处理。

4、数据处理过程可回溯

在进行数据检查、清洗的过程中，往往需要进行多步骤操作，难免发生在处理的过程中出错的情况，因此需要在一些迟慧关键步骤上进行数据保存，并进行备注，以防止需要回溯的情况;在编写查错程序时，也要将程序保存下来，防止出错，也方便进行反查。

‘叁’ 爱华声级计怎么修改数据

爱华声级计可以这样修改数据。
1、数据调阅。从主菜单将光标移到数据调阅上，按确定键，进入数手首据调阅子菜单，显示器上列表显示出仪器内部所有测量结果的清单，用参数键将光标移到想查看的组号上，按光标键可查看测点名、测量日期、测量时间和测量方式等信息，按确定键可以查看详细测量结果。
2、数据删除。在数据调阅的主界面，无论光标在哪个序号上，只要按下删除键，就会出现提示是举衫否要删除全部数据，按确定键删除，按其他键返回调阅主界面。
3、数据打印毕答数。修改后的仪器的测量数据可以用AH40微型打印机打印出来。

‘肆’ 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

‘伍’ 写调研报告需要注意什么

在学生时代，自己难免都会遇到需要写调研报告的时候。并且在我们写作的过程当中有很多可选择的种类，调研报告只是其中的一种，写调研报告的时候，我们需要注意以下几个问题。

1、首先我们写一篇文章最主要的也是最重要的一点，就是我们的题目。写一篇调研报告，只要我们确定好的题目，我们才知道我们需要去调研什么，我们才会有目标以及方向，因此确定我们的选题是最重要的一点，并且选题也会将调研报告得分的很大一部分，题目拟得好，也相当于调研报告做好了最初的一部分。并且老师或者评委首先会看你的题目是不是紧扣当今时代的热点，以及具有调研的价值。

2、第二点就是调研报告需要有相应灶唯数据的支撑。在我们做调研报告的过程当中，调研的方法有很樱坦多，可以是到实地调查，也可以做网上问卷或者是采访等等形式。但是不管以哪一种形式，我们都应该注重数据的收集以及整理。整理之后，我们才会对数据进行分析，才是报告的基础。并且有了数据做支脊辩桐撑，也体现了你的调研报告的真实性以及逻辑性。

3、第三点就是调研报告一定要注重你对调研的这个问题提出相应的对策或者解决办法。我们总结数据就会得出相应的问题，有了问题我们一定要有解决的对策以及办法，并且我们的对策肯定是要根据我们提出的问题去决定的。也就是我们的问题和对策是相呼应的。

最后我们的调研报告还应该注重我们的格式要求，这也是最基本的。

‘陆’ 市场调研报告怎么写格式是什么

市场调研报告格式范文，下面就来给大家详细介绍：
市场调研报告兆坦可以分为三个部分来描写，首先可以描写调研的目的，第二个可以描写调研的主要内容有哪些，第三个可以描写调研的结果。
市场调研报告格式范文篇一：
一、市场调查报告的格式一般由:标题、目录、概述、正文、结论与建议、附件等几部分组成。
(一)标题
标题和报告日期、委托方、调查方，一般应打印在扉页上。
关于标题，一般要在与标题同一页，把被调查单位、调查内容明确而具体地表示出来，如<关于哈尔滨市家电市场调查报告>。有的调查报告还采用正、副标题形式，一般正标题表达调查的主题，副标题则具体表明调查的单位和问题。如:<消费者眼中的<海峡都市报>_<海峡都市报>读者群研究报告>。
(二)目录
如果调研报告的内容、页数较多，为了方便读者阅读，应当使用目录或索引形式列出报告所分的主要章节和附录，并注明标题、有关章节号码及页码，一般来说，目录的篇幅不宜超过一页。例如;
目录
1、调查设计与组织实施
2、调查对象构成情况简介
3、调查的主要统计结果简介
4、综合分析
5、数据资料汇总表
6、附录
(三)概述
概述主要阐述课题的基本情况，它是按照市场调查课题的顺序将问题展开，并阐述对调查的原始资料进行选择、评价、作出结论、提出建议的原则等。主要包括三方面内容:
第一，简要说明调查目的。即简要地说明调查的由来和委托调查的原因。
第二，简要介绍调查对象和调查内容，包括调查时间、地点、对象、范围、调查要点及所要解答的问题。
第三，简要介绍调查研究的方法。介绍调查研究的方法，有助于使人确信调查结果的可靠性，因此对所用方法要进行简短叙述，并说明选用方法的原因。例如，是用抽样调查法还是用典型调查法，是用实地调查法还是文案调查法，这些一般是在调查过程中使用的方法。另外，在分析中使用的方法，如指数平滑分析、回归分析、聚类分析等方法都应作简要说明。如果部分内容很多，应有详细的工作技术报告加以说明补充，附在市场调查报告的最后部分的附件中。
(四)正文
正文是市场调查分析报告的主体部分。这部分必须准确阐明全部有关论据，包括问题的提出到引出的结论，论证的全部过程，分析研究问题的方法，还应当有可供市场活动的决策者进行独立思考的全部调查结果和必要的市仔橘场信息，以及对这些情况和内容的分析评论。
(五)结论与建议
结论与建议是撰写综合分析报告的主要目的。这部分包括对引言和正文部分所提出的主要内容的总结，提出如何利用已证明为有效的措施和解决某一具体问题可供选择的方案与建议。结论和建议与正文部分的论述要紧密对应，不可以提出无证据的结论，也不要没有结论性意见的论证。
(六)附件
附件是指调研报告正文包含不了或没有提及，但与正文有关必须附加说明的部分。它是对正文报告的补充或更祥尽说明。包括数据汇总表及原始资料背景材料和必要的工作技术报告，例如为调查选定样本的有关细节资料及调查期间所使用的文件副本等。
二、市场调研报告的内容
市场调查报告的主要内容有;
第一，说明调查目的及所要解决的问题。
第二，介绍市场背景资料。
第三，分析的方法。如样本的抽取，资料的收集、整理、分析技术等。
第四，调研数据及其分析。
第五，提出论点。即摆出自己的观点和看法。
第六，论证所提观点的基本理由。
第七，提出解决问题可供选择的建议、方案和步骤。
第八，预测可能遇到的风险、对策。


市场调研报告格式范文篇二:
定量项目
1、问卷设计
美意天辰根据多年的实践经验，制定了专业的问卷设计模版，保证了研究人员设计的全面性和实际操作性。
另一方面美意天辰公司研究人员根据研究目的和内容调整调查提纲或问卷，提纲或问卷提交给客户修改或共同讨论，并进行多个试访，由美意天辰公司研究人员修改问卷客户最后确认。
2、项目培训
平时在接受任何项目之前，所有的访问员都必须接受严格而深入的基础培训，目的是使他们了解取样方法的原则和重要性，调研运作方法，访问技巧，包括提问和追问的技巧。我们将要求访问员模拟访问并提出指导直到满意为止。
针对每一个具体的项目，访问员都会就问卷及该项目的特别要求得到详细的培训，并安排试访。
项目培训、试访和试访总结将保证每一个访问员对问卷有同样的理解并学习必要的访问族戚桐技巧。
3、试访及访问控制
在项目正式开展前做10个以上的试访，以保证访问员熟悉问卷流程。
访问员将严格按照督导的要求进行访问，如果是新的访问员督导将陪访1户。
客户可陪同访问员实地入户访问或来观察街访。
在每个访问员结束个访问后，督导将召集所有人进行访问总结。
在每天访问完，督导会统计项目进度，如客户要求我们可每天提供项目进度报告。通常我们半个星期提供一次，项目进度报告包括我们接触的人数和成功的访问，或者是细分到某个类型的人数(根据客户要求来定)。
4、问卷审核
项目督导有责任对以完成的问卷进行100%阅卷和审核，以确保访问员对问卷理解没有问题，如果有问题将随时进行补充访问和更正。
另外，美意天辰公司有独立于访问之外的质量督察部门负责问卷审核工作。40%问卷的所有问题都将被再次审查过，其中20%的实地复核，20%的电话复核，以保证问题的完整性和问卷质量。如果这40%的问卷有值得怀疑的地方，我们将加大抽查比例。如果发现某个访问员质量有问题，我们会将其问卷作废，由其他访问员补回等量的访问，确由此造成的损失由美意天辰公司承担。访问员有严重作弊行为，将会被公司开除。
5、编码与数据分析
30%-50%的问卷的开放性将被用来编制码表。所有的码都将被编码督导二次审核，以保证开放问题的正确性。
审核完的问卷将会被及时移交给数据处理部门。美意天辰公司有专门的数据软件将数据进行两次录入以保证录入数据的正确性。数据还会进行进一步的清理以保证其逻辑性和一致性。发现有问题的答案，数据部的同事会将问卷找出退回访问部督导进行回访。
6、保密原则
美意天辰公司将会对客户所有资料保密。在未经过客户允许的前提下，绝不会将项目有关信息透露给第三方。
定性项目—座谈会为例
1、研究设计准备
根据客户的行业特点，选择合适的有经验的座谈会主持人。
座谈会大纲/及流程的研究设计，并交由客户讨论。
2、项目的执行准备
与项目负责人确认被访者条件/分组/特殊配额/场次/时间/其他项目要求等。
约人控制:8人的标准会应预约至10-12人，同一访问员的约人数不应超过1个。
在会前2-3天有项目督导亲自派发邀请信，并检查所有设备是否正常运转。
会议记录员的筛选及确认及培训。
3、会议现场
调试设备、会场布置。
被访者到会后再甄别，选出8位最合适者正式开会。
被访者进入会场后，将被访者背景资料填好交给客户、主持人、及记录员。
确保记录/翻译/录音录像(换带)工作。
会后发礼品，致谢，会场清理。
4、会后工作
整理录音/会议记录/其他资料，送交客户。
所有资料归档
美意天辰公司针对营销管理的每一个步骤都拥有完善的市场研究模型。这些模型能最大程度地解决客户所面临的决策问题，并为美意天辰的研究人员提供了完整全面的研究模版。
美意天辰的研究人员认为
1、研究人员首先要评估客户在做出某项决策时的信息需求。
2、研究人员必须提供客观的可直接供决策使用的信息。
3、研究人员必须根据信息所反映的情况，与客户一道定义出相关问题的决策。
4、研究人员还必须与客户一道致力于决策的最终贯彻执行。
美意天辰——更多的增值服务
总之，我公司愿以自己精深的专业知识、良好的行业信誉以及“用心为客户服务”的经营理念，为信赖我们的客户提供超值的服务，与陪伴我们成长的客户一道共创新的辉煌。


市场调研报告格式范文篇三:
<2014年开采水泥市场调研报告>以严谨的内容、翔实的数据、直观的图表帮助您准确把握开采水泥产品区域消费细分市场、正确制定企业竞争战略和投资策略。
本报告整合了多家权威机构的数据资源和专家资源，从众多数据中提炼出了精当、真正有价值的情报，并结合了产品所处的环境，从理论到实践、宏观与微观等多个角度进行研究分析，其结论和观点力求达到前瞻性、实用性和可行性的统一。我们的主要数据来源于国家统计局、国家信息中心、海关总署、相关行业协会等业内权威专业研究机构以及我中心的实地调研。
这是君略产业研究院经过市场调研和数据采集后，由专家小组历时一年时间精心制作而成。它是业内企业、相关投资公司及zhèngfǔ部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局、规避经营和投资风险、制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一，具有重要的参考价值!
目录
第一章开采水泥行业概况
第一节行业介绍
第二节产品发展历程
第三节当前产业政策
第四节开采水泥所处产业生命周期
第五节开采水泥行业市场竞争程度
第二章开采水泥产品生产调查
第一节国内产量统计
一、产品构成
二、产量统计数据
第二节地域产出结构
第三节企业市场集中度
第四节产品生产成本
第五节近期开采水泥项目投资建设情况
第三章开采水泥产品消费调查
第一节产品消费量调查
第二节开采水泥产品价格调查
第三节消费群体调查
一、消费群体构成
二、不同群体消费特点
三、下游消费市场需求规模调查
第四节消费区域市场调研
第五节品牌满意度调查
一、品牌结构
二、品牌地域性差异调查
三、品牌满意度
第六节渠道调查
一、销售渠道分析(紧密、松散、主渠道等)
二、消费场所构成
第四章开采水泥产品进出口市场调研
第一节进口市场
一、进口产品结构
二、进口地域格局
三、进口量与金额统计
第二节开采水泥产品出口市场
一、出口产品结构
二、出口地域格局
三、出口量与金额统计
第三节开采水泥产品进出口政策
一、贸易政策(倾销与反倾销)
二、关税政策(优惠或者限制)
第五章典型企业与品牌调查
第一节企业一
一、企业简介
二、产品构成
三、产销量统计
四、近期发展规划
五、产品投放区域格局
第二节企业二
一、企业简介
二、产品构成
三、产销量统计
四、近期发展规划
五、产品投放区域格局
第三节企业三
一、企业简介
二、产品构成
三、产销量统计
四、近期发展规划
五、产品投放区域格局
??
第六章重点城市消费调查
第一节城市一
一、产品品牌结构
二、消费群体构成
三、消费渠道构成
四、价格变化趋势
五、产品满意度调查
第二节城市二
一、产品品牌结构
二、消费群体构成
三、消费渠道构成
四、价格变化趋势
五、产品满意度调查
第三节城市三
一、产品品牌结构
二、消费群体构成
三、消费渠道构成
四、价格变化趋势
五、产品满意度调查
第四节城市四
一、产品品牌结构
二、消费群体构成
三、消费渠道构成
四、价格变化趋势
五、产品满意度调查
??
第七章细分市场调研
第一节细分市场一
一、产品应用特点
二、市场容量
三、消费模式
四、发展趋势
第二节细分市场二
一、产品应用特点
二、市场容量
三、消费模式
四、发展趋势
第二节细分市场三
一、产品应用特点
二、市场容量
三、消费模式
四、发展趋势
??
第八章开采水泥市场上下游市场调研
第一节原材料市场
一、开采水泥上游原材料构成
二、国内产销量
三、原材料价格走势
四、主要供应企业供应量
五、产业政策
第二节消费市场
一、开采水泥消费市场构成
二、开采水泥消费市场结构变化趋势
三、开采水泥下游市场相关政策
四、主要消费群体(企业)消费量
第三节产业链运行分析
一、开采水泥产业环境分析
二、上下游关联度分析
第四节开采水泥产业发展前景预测
第九章华经纵横独家结论及策略建议
第一节主要结论及观点
第二节独家策略建议
一、宏观行业角度
二、微观企业角度
以上就是小编今天的分享了，希望可以帮助到大家。

‘柒’ 数据报告怎么写

数据报告按以下流程来写：
1、清楚业务目标
2、查看数据报表表现
3、发现问题
4、分析原因
5、提出建议
6、测试/实验
7、实施
首先要明白没有目标也就无所谓分析，其次分析的时候要注重关联，细分，以及数据的背景信息，同时可采用鱼骨分析法分析原因类型，注意的是问题的80%可能只是20%的原因造成，找出主要问题，提出建议，不要忘了做测试，有时候原因可能不是想象中的，所以需要通过测试来验证你的假设，最后如果实验结果满意就进一步具体实施，不满意再来一边。
第一部分提要段，即概括公司综合情况，让财务报告接受者对财务分析说明有一个总括的认识。
第二部分说明段，是对公司运营及财务现状的介绍。该部分要求文字表述恰当、数据引用准确。对经济指标进行说明时可适当运用绝对数、比较数及复合指标数。特别要关注公司当前运作上的重心，对重要事项要单独反映。公司在不同阶段、不同月份的工作重点有所不同，所需要的财务分析重点也不同。如公司正进行新产品的投产、市场开发，则公司各阶层需要对新产品的成本、回款、利润数据进行分析的财务分析报告。
第三部分分析段，是对公司的经营情况进行分析研究。在说明问题的同时还要分析问题，寻找问题的原因和症结，以达到解决问题的目的。财务分析一定要有理有据，要细化分解各项指标，因为有些报表的数据是比较含糊和笼统的，要善于运用表格、图示，突出表达分析的内容。分析问题一定要善于抓住当前要点，多反映公司经营焦点和易于忽视的问题。
第四部分评价段。作出财务说明和分析后，对于经营情况、财务状况、盈利业绩，应该从财务角度给予公正、客观的评价和预测。财务评价不能运用似是而非，可进可退，左右摇摆等不负责任的语言，评价要从正面和负面两方面进行，评价既可以单独分段进行，也可以将评价内容穿插在说明部分和分析部分。
第五部分建议段。即财务人员在对经营运作、投资决策进行分析后形成的意见和看法，特别是对运作过程中存在的问题所提出的改进建议。值得注意的是，财务分析报告中提出的建议不能太抽象，而要具体化，最好有一套切实可行的方案。

‘捌’ 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；

‘玖’ 给别的部门要数据怎么申请

在本单位申请数据，可以向上级领导申请批准，然后到部门调取数据，在其他单位部门调取数据，要发函过去进行调取。

常用的申请模板如下

资料调取申请书

申请人：XXXXX有限公司

所在地：XXX市XXXX路XXX号

委托代理人：XXX 身份证：XXXXXXXXXXXXX

申请事项：

由于我司办理XXXXX有限公司XXX证需要，现向XXXXX局申请调取以下文件请予批准：

1. XXXXXXXXXXXXX

2. XXXXXXXXXXXXX

3. XXXXXXXXXXXXX

XXXXX建设局

申请人：XXXXX有限公司

委托代理人：XXX

日期：年月日