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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","content"
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","content"
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","content"
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","content"
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","content"
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；FineBI制作
规范化：整篇文档的图表风格统一、名词统一；2、数据分析报告怎么写：数据分析报告怎样写
数据分析报告怎样写
我认为一份好的分析报告，有以下一些要点
首先，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，而且结论必须要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的好处，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，如果能够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，就到达目的了，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理解，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、分析结论必须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我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，那里是指易读度，每个人都有自我的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自我的思维逻辑来写，你自我觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不必须如此了解，要明白阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要思考你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你务必站在读者的角度去写分析邮件；
第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替超多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、好的分析报告必须要有逻辑性，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理解；
第八、好的分析必须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必须要十分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、好的分析必须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、好的分析报告必须要有解决方案和推荐方案，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，做出的推荐和结论想必也会更有好处，而且你的老板也肯定不期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，并为解决问题带给决策依据的，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忙的人（如果分析的是你自我负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮忙，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。
数据分析报告怎样写
首先给大家说说前言需要注意什么内容吧，大家都知道，前言是分析报告的.重要组成部分，主要有分析背景、目的和思路。前言的写作一定要经过申诉熟虑，前言内容是否正确，对最终报告是否能解决业务问题，能否给决策者提供有效依据其决定性的作用。前言需要注意分析背景、分析目的、分析思路。而分析背景需要注意的是为了让报告阅读者对整体的分析研究有所了解，主页阐述此项分析的主要原因、分析的意义及其他相关信息。而分析目的阐述目的主要是为了让读者知道这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的意义合二为一。分析思路用来指导我们如何进行一个完整的分析过程，即确定需要分析的内容或者指标。这是很多人困惑的地方，不知道该从那个点入手。只有在相关的理论指导下才能确保数据分析维度的完整性，分析结果的有效性和正确性。需要提醒大家的是，数据分析报告目的越明确，针对性就越强，也就越有指导意义，否则数据报告没有什么意思。
然后给大家说说正文，正文是数据分析报告的核心部分，正文需要系统全面地表达分析过程和结果。通过展开论题，对论点进行分析论证，表达撰写报告者的见解和研究成果的核心，因此正文占了大半过的篇幅。而数据分析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，才能是别人信服。所以说，论证是极为重要的。需要注意的是，正文就是报告最长的主题部分，包含着所有数据分析的事实观点。所以说，大家在进行正文加工的时候需要注意各个部分时候有逻辑关系。
接着说说结论，报告的结尾是对整个报告的综合与总结，是得出结论、提出建议、解决矛盾的关键。好的结尾可以帮助读者加深认识、明确主旨，引起思考。而结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果，它不是简单的重复，而是结合公司的业务，经过综合分析、逻辑推理形成的总体论点。结论应该首尾呼应，措辞严谨、准确。
对于上面的内容就是小编为大家总结的数据分析报告的基本结构，每一个部分就是非常重要的，大家在写数据分析报告的时候一定要注意好上面提到的内容，这样才能做出一份优秀的数据分析报告，希望能够帮助到大家。
数据分析报告怎样写
分析类别
首先需要知道自己报告的类别，如你需要做 昨天的交易分析，那就是描述性分析。你需要找到订单量下降的原因，就是解释性分析。你需要对下个月的销售做提前采购计划，就是预测性分析。针对一个未知的事情，比如你们产品是否需要增加某个功能模块，做探索研究，就是探索性分析。
分析流程
数据分析一般都是一次性的，一般都是专题分析报告。提需求的方式，是我们有一个问题需要解决（解释性，探索性，描述性，预测性）。而不是提的需求是，我需要一个什么样格式的数据，你们计算好了发给我一下，甚至直接给我做一个ppt和报表。客户说 自己想买一瓶可乐，其实他只是口渴，我们只需要给他点喝的就行。
分析报告类型
数据分析报告是数据分析过程和思路的最后呈现，得出分析的结论并给出解决方案。其本质上是在写一篇有理有据，逻辑性强的议论文。针对不同的分析目的选择不同的报告形式和内容。
报告结构
一份数据分析报告由以下几个部分组成，一般都是总分总的格式
标题
标题是一份报告的文眼，是全篇报告最浓缩的精华。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。
在标题的命名过程中，现在有一份关于数据分析师招聘和薪酬方面的一份报告，你可以
1、直接在标题中放上报告的结论，例如《数据分析师在人工智能大环境下需求直线上升》
2、提出分析报告的研究问题，例如《数据分析师的职业规划在哪里》
3、中规中矩地写上研究的主题，例如《数据分析师的招聘研究》
目录
提现数据分析报告的整体架构
前言
前言部分就和写论文时候的Abstract类似
1、要写出做这次分析报告的目的和背景
2、略微阐述现状或者存在的问题
3、通过这次分析需要解决什么问题
4、运用了什么分析思路，分析方法和模型
5、给出总结性的结论或者效果
6、给出数据来源
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