數據報告分析怎么寫
隨著人們自身素質提升，報告的使用頻率呈上升趨勢，不同種類的報告具有不同的用途。那么什么樣的報告才是有效的呢？下面是小編為大家收集的數據報告分析怎么寫，希望對大家有所幫助。
一、數據分析報告類型
數據分析報告通常可以分為三類：日常分析報告、專題型分析報告和綜合性分析報告。前兩者是以數據+結論+建議的格式去撰寫，綜合性分析報告則是：行業環境調研（競品類產品數據分析）+自身產品數據綜合性分析+結論+建議。
1.1日常分析報告
呈現模式：
具有固定的時間周期，以日報、周報、月報、季報和年報的形式呈現，是定期對某一業務場景進行數據分析。
目的：
反映日常業務計劃的執行情況，通過各種維度來反映業務目前現狀的數據支撐，并分析其影響和原因。
格式：
描述統計類的報告，日常客觀展現各類業務數據，比如針對to c系統，就是本日/周/月/銷售額、平均每天的用戶流失和同比環比增長的用戶量等衡量維度；to b則是關注系統使用量、使用人員的身份同比變化，系統收集的單據數目等衡量維度。
但無論是tob還是toc，都要注意的是在陳列數據后對現象和原因進行分析和判斷，預測未來發展趨勢，并給出一定的可行性建議。重點落在寬度而不是深度。
在撰寫此類數據報告時，需要貼合業務場景，搭建符合業務場景的指標體系，并需要注意以下幾點：列明重點關注的數據指標、若有波動異常的數據需注明原因、對于近期關注的 重點動作注明進展。
特點：
內容寬泛，具有時效性，涵蓋各類核心指標，快速出具結果。這類數據分析往往時效性較短，尤其適用于研究針對某一功能點投入業務之后的影響效果，可以幫助決策者掌握業務線的最新動態。
組成：
這類報告在撰寫時的格式是大范圍陳列核心指標數據（收集以時間為單位且盡可能覆蓋面廣的核心指標數據）+結論（針對波動較大的數據去分析其原因）+建議（盡可能以管理者視角。利用發散性思維，提出合理可行的建議）。
此類報告較為簡單，往往利用普通的 excel 表格+一定量的文字說明，即可完美呈現出一份報告。
1.2 專題型分析報告
呈現模式：
無固定時間周期，有一個大方向目標，圍繞某一問題進行專門研究分析的數據報告。
目的：
為決策者制定某項政策/解決問題進行專門研究的數據分析報告。
格式：
專題性分析類報告，針對某一問題進行具體的描述，分析問題出現的原因，并提出可行的解決辦法，與日常分析報告不同，這類報告撰寫時需要撰寫報告人員對業務有深入的認識和了解，需要對數據進行一定的下鉆挖掘，開始注重深度而不是寬度。
特點：
內容單一，重點突出，旨在解決核心問題。
組成：
這類報告不再是簡單的陳列數據，而是需要對數據進行整合和分析，利用一些常見的分析模型如沙漏模型、事件分析模型對數據進行整合處理，并繪制相應的圖表使數據展示得更加清晰直觀。
在對數據進行總結時所涉及的原因思考要更加寬泛，比如一個電商app，不可以只考慮系統本身功能點，還需要考慮運營/產品在此專題角度的影響力。最終提出一個能夠改善/優化某一專題的合理化建議。
因為需要陳列各類圖表，設計的業務層更多，所以比起純文字類word文件，此類報告更適合以ppt或者pdf去展示。
1.3 綜合性分析報告
呈現模式：
無固定時間周期，通常是階段性地站在一個宏觀的全局角度，去全面評價部門業務或者其他發展情況。
目的：
以全局視角為決策者呈現某一產品或者業務線的綜合發展情況。有助于定位產品未來的大發展方向。
格式：
綜合性分析類報告，類似于專題型分析報告，不同的是其視角從一轉換為多，系統性考量各類指標，考察現象之間的內部聯系和外部聯系。
特點：
篇幅較大、內容全面、系統分析，旨在整體客觀評價某一產品或者業務的綜合能力，也可以通過分析一些類似的競品類產品，完善報告內容，使報告更加具有說服力。
組成：
這類報告涉及的范圍更加廣泛，可能會覆蓋較多的圖表，建議利用ppt/pdf或者白皮書的格式進行報告撰寫。需要注意分析數據時，是以行業視角去收集下鉆數據，而不是在將聚焦點落于自家產品。
舉個例子，在分析自身各模塊的綜合表現能力的同時，可以調研同類型軟件在此領域的表現能力，取其精華、舍其糟粕，旨在綜合提升系統能力。
二、數據分析報告組成要素
2.1數據分析報告撰寫思想
行文先重要后次要，先全局后細節，先結論后原因，先結果后過程。
結論先行，以上統下，歸類分組，邏輯遞進。
2.2 數據分析報告元素組成
2.2.1 整體架構
總-分-總。數據分析報告雖然沒有特定的架構要求，但是總-分-總往往是最實用最有效的。將重要的結論提前，對于不太重要的內容點到為止，甚至直接舍棄一些細枝末節，這樣的結構有注意加深讀者的印象，使讀者快速的從報告中獲取到重要的信息。
2.2.2 標題
第一種 解釋基本觀點型：用觀點句進行表示，點名報告的基本觀點。
第二種 概括內容型：這類標題在敘述數據反映的基本事實，讓讀者迅速抓住內容重點。
第三種 交代分析主題型：這類標題類似于第一種類型，用來反映分析對象、范圍、時間、方法、內容等情況，但區別是并不表明撰寫人自己的觀點。
第四種 提出問題型：以設問的方式提出報告所有分析的對象，引發讀者的注意和思考。
但無論采用哪類報告，報告的標題都不宜過長，應精簡干練、意思明確。標題不可超過20字，必要時可以采用主標題+副標題的形式進行展示。
2.2.3 目錄+前沿
這一模塊主要針對篇幅比較大的報告，文章篇幅如果較短不設置目錄和前沿部分的可忽略不看。
目錄：旨在展示出報告的分析思路，是讀者對于文章的整體感受，篇幅不宜過長也不可過于簡練。
前沿：
分析背景+分析目的+分析思路。分析背景主要傳遞此次分析的主要原因、分析的意義以及其他相關信息（比如行業的發展狀況等.......）分析目的則是讓讀者了解到此次分析能夠帶來什么效果，或者可以解決什么問題。
通常情況下，分析目的和背景可以放在一頁合成一個部分。
分析思路：
其實是用來指導報告撰寫人如何進行完整的數據分析，這一部分主要確定需要分析的內容和方法。體現了數據分析的水平能力，比如展示了數據分析利用了哪些算法、工具和模型。
2.2.4 正文部分
正文部分是報告最長的主體部分，在這一部分進行論題的展開，并對論點進行論證，撰寫者在此部分表達自己的見解和研究成果，包含了所有的數據分析事實和觀點。
值得注意的是這一部分一定要采用數據圖表和文字相結合的方式去呈現，并注意各部分的邏輯關系。撰寫這一部分的時候可以按照以下幾點宗旨：
1. 核心結論先行，由邏輯有依據
結論求精但不求多，因為大部分數據分析都是為了發現問題，報告應圍繞分析的背景和目的以及要解決的問題，給出明確的答案和清晰的結論。
如果結論過多的話，反而適得其反，讓人不知所云，一般情況下，一份報告有一兩個總結性結論即可。
在分析的時候盡量不要有猜測性的結論，保持客觀性，即使部分合理的猜測找不到直觀可行的驗證，也要保證其是基于合理的、有部分驗證依據的，并說明是猜測。
此外，分析者不應回避“不良結論”，如果發現業務或者產品在數據準確、推導合理的情況下有一定的問題，應直接指出。
2. 結合實際業務，提出合理建議
首先，寫報告時很重要的一個點就是要明確寫給誰看。因為不同的目標對象所處位置不同，看問題的角度就不一樣，在這里往往遵循以下特點：
高層人員更關注方向，分析報告需要提供業務的深度洞察并指出潛在的機會點。中層及員工關注具體策略，基于分析結論能通過哪些具體措施去改善現狀。
其次，要結合業務實際情況去提出建議，注意方案的可行性，不宜“畫大餅，盲推論”。
3. 盡量圖表化，提高可讀性
用圖表代替大量堆疊的數字/文字，有助于讀者清晰直觀地看清楚問題和結論，要注意圖表的元素組成是否齊全，寫報告時不應直接貼圖，而是在貼圖的同時注意圖的標題、圖例、單位、腳注以及資料來源。
那么，我們應該如何確定是否要生出圖表呢？
在生成圖表之前先問下自己，如果我是讀者，那么看到這個圖之后我的感受是什么，能否有效的獲取到想要獲取到的信息，如果回答是肯定的，那么即可在此生成圖表。
此外，對于圖表的構建應該注意一張圖反映一個觀點，控制好變量，讓讀者迅速捕捉到核心思想。
并且圖表模型的選擇不宜過于復雜，比如能夠用簡單的柱狀圖、扇形圖、折線圖去傳遞信息時，就不要為了顯得文章“高大上”而改用桑吉圖、關系圖、旭日圖等復雜模型。
舉個典型的例子：
總結一下，在撰寫報告的時候嘗試站在讀者的?度去寫分析報告，內容通俗易懂，?語規范謹慎。
2.2.5 結論部分
看到這可能你會有些疑惑，結論先行，末尾也有結論，這樣去寫豈不是有兩個結論了？結論先行的結論：是一些較小點的結論，其目的旨在引出數據/圖表。末尾的結論則是綜合性較強的結論了，可以理解為各結論的匯總推論。
舉個例子，分析一個從手機各部件對手機銷量影響的調研報告案例：
結論先行：手機屏幕尺寸、手機重量以及鏡頭像素等部件對于銷量的影響。
最后結論：指出在這些部件中影響力最大部件，提出一些建設性優化建議如提高像素，減輕重量等。
清楚概念之后，介紹一下結論的寫作要點：
結論其實就是結合分析的實際業務場景，經過綜合分析、邏輯推理，形成措辭嚴謹、準確且鮮明的總體論點。在撰寫結論時尤其要注意結論和現狀描述的區別。舉個例子：x公司本季度收入100w，同比上季度增長10%。
這是我們要的結論嗎？其實不是！
這只是一個針對目前公司現狀的描述，若想把這一現象融合進自己的總結模塊中，你需要解讀數字對于公司的意義：
這個100w占比公司總收入多少？結合市場現狀上升10%的增長速度是快是慢？將這些理清后再陳述出來，則是一個總結而不是現狀描述。最后再針對分析出的問題，給出自己合理化的建議，可以將結論和建議寫在一頁紙上。
三、如何實現全流程的數據分析？
在了解了數據分析報告的元素組成部分之后，就正式進入到撰寫報告的部分，在進行數據分析時，我們往往按照以下流程，進行思路的構建和文章的撰寫。
step1目標確定：
目標往往來源于上級/其他部門/客戶，注意目標來源于上級時，其上級身份的不同也會影響整個分析的走向，這在上文中有提到過。
而如果是自發向上的數據分析，則要依賴于可獲取的數據確定方向，避免出現目標過于宏大，報告總體空洞或者閱讀價值較低的情況。
step2 數據獲取：
利用數據埋點后的DataInsight上報、自行利用SQL語句查詢數據庫、爬蟲或者用戶的調研問卷等形式，都可以獲取到有價值的數據。
step3 數據清洗：
往往針對于利用爬蟲方式得來的數據，在清洗過程中實現提取核?內容，去掉??代碼、標點符號等??內容以及字段類型的變換。
step4 數據整理：
將客觀數據按照某一維度整理成為可分析的數據格式，這一步可以利用excel表格、echarts、sql等工具結合分析?標，計算關鍵指標。
如果數據為表格形式，則可以計算一些二級指標，若為文字類數據，則在統計前通過關鍵詞→標簽的方式，先轉換后統計。
step5 描述分析：
說這一步是最為考察分析能力的一步，這步需要對數據進行描述并且對指標進行統計。在這里可以遵循幾個原則和方法：
首先是數據描述（對數據進行基本情況的刻畫）可以從以下幾個維度去進行基本刻畫：數據總數、時間跨度、時間粒度、空間范圍、空間粒度、數據來源等如果是建模，那么還要看數據的極值、分布、離散度等內容。
其次則是指標統計（報告內容的一部分），有變化、分布、對比和預測這四類指標統計邏輯。
一變化：指標隨時間的變動，表現為增幅（同?、環?等）。
二分布：指標在不同層次上的表現，包括地域分布、?戶群分布、產品分布等。
三對?：包括內部對?和外部對?，內部對?包括團隊對?、產品線對?；外部對?則主要是與市場環境和競爭者對?。對比其實和分布有重疊的地?，但分布更多?于找出好或壞的地??對?更偏重于找到好或壞的原因。
四預測：根據現有情況，預估下個分析時段的指標值。這一階段的產出往往是圖表。
step6 洞察結論：
做到力所能及的結論總結即可，切忌用力過猛。過于發散地去總結結論。
step7 報告撰寫：
撰寫報告時的主要邏輯可以遵循以下幾點：背景和?的決定了你的報告邏輯（解決什么問題）；數據基本情況告訴對?你?了什么樣的數據，可信度如何；分?內容需要按照?定的邏輯來構建，?標仍然是解決報告?的中的問題；?結和總結必不可少；下?步策略或對趨勢的預測，可以近一步完善報告的內容換個說法，其實就是議論?的寫法?論（背景）——破題（?的）——列舉論據（圖表+結論）——論證論點（?結及總結）——結題（策略或預測）。
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