- 将数据分析的结果如何进行呈现，发挥其内容，辅助决策，需要考虑如何在分析报告结果中呈现。
- 数据分析报告是完成数据分析的最后一步，但是对有的人来说，这也是最薄弱的环节，前期分析都进行非常好，但就是写不出条理清晰、逻辑缜密、易读且美观的数据报告。
- 能够撰写出高质量、高价值的数据分析报告，不仅能够充分地展现做数据分析的价值所在，更是在这个过程中训练你的数据思维、梳理整个业务线的底层逻辑以及复盘整体分析思路发现问题，并逐步形成自己的分析体系。
一 数据分析报告的类型
因数据分析的工作场景、汇报对象、内容和方法不同，数据分析报告一般分为几种类型：日常工作报告、专题分析报告、问题分析报告、总结报告。
- 日常工作汇报： 这类数据报告，一般以日报、月报、季报和半年报等方式出现，针对这类汇报，会有规定业务场景的分析，主要反应的是整体业务计划执行的情况。主要的要求是，时效性要求很高，贴合业务实际情况，涵盖核心的指标、辅助决策者掌握最新业务动态。
- 专题分析报告： 这类报告会有一个总的方向目标，针对社会或者行业某个方面的问题进行专项研究，并出具数据分析结果报告。其目的是结合政策、行业分析结果，为决策者出具决策参考和依据。这类报告主要的特点为，内容单一，重点突出，对分析人员在业务理解、数据思维、数据敏感度等方面有较高的要求。
- 问题分析报告： 这里报告一般紧随异常数据分析出现，用于做异常数据、异常问题的分析和沟通。这类数据的报告的分析结果，要呈现出问题背后的原因，以及问题弥补的应对措施和相关的人员待办。
- 总结报告： 总结报告会结合实际的活动、项目或者业务周期的活动场景出现，用于做综合各方面的描述和分析。总结报告由于涉及到的方面比较广，人员比较多，需要在汇报时候，言简意赅，不用长篇大论。总结报告前，要先给整体的报告做一个大的基调，即整体是好的方向，还是往“有问题”的方向发展。
二 报告梳理要点
- 明确价值： 数据报告最重要的是要明确分析的结果给企业带来哪些价值，这种价值体现在三个方面，即“收入、支出、风险”，“收入”即企业是否可以通过数据分析结果带来营收；“支出”即通过分析结果，数据分析结果是否可以降低成本或者提高生产效率，用于评估总体投入的成本；“风险”是指，如果数据分析结果不能带来收入也不能实现成本的降低，是否可以协助控制风险或者避免风险，风险往往也是收入和支出的转化器。
- 明确参照系： 刻画数据的价值，离不开可量化的参照系。基于业务的数据现状，通过数据分析，基于数据预测可以给用户一个合理的预期，以及预期可实现的程度。如果没有数据分析的结果，业务实际可实现的程度又怎样。通过现在和未来的对比，没有数据分析和有数据分析的对比，可以帮助业务更好地去做参考和理解。
- 学会讲故事： 数据汇报并不是将数据做简单的呈现，而是通过一个个图表分析，层层递进，来让业务深入理解汇报内容，引发业务的思考和自我的学习体验。不同的汇报对象也会有差异，高层更喜欢读趋势和要结论，业务部门更喜欢看数据、推敲过程。针对不同的阅读对象，要有的放矢，说清故事，而不是只会用数据证明自己的结论。
- 报告要简单： 报告不是为了做了花里胡哨，而是将复杂和零散的信息变得易于理解、切实可行，数据变得有意义、人性化，而不是让业务接收过量的信息。
- 了解需求背景： 进行数据分析报告的前提，要确保自己对数据要有宏观全局的了解，即我为何要收集数据，使用这些数据分析的用户是谁，如何让数据作用最大化。这些是汇报讲故事的前提，理解需求背景，能为如何设计更加人性化、合理化的可视化信息打下良好的基础。
三 数据分析报告结构
- 数据报告的书写，要求名词统一，内容严谨，并结合有效的数据模型，与时俱进。
- 书写数据报告，遵循相关报告的书写结构，可以给人一种很严谨的感觉，也可以帮助报告书写人梳理思路，辅助业务提升理解效率。
报告的结构可用参考如下图：
数据分析报告结构.png
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标题与目录：
可以参考商业文案营销标题格式，撰写的内容最好是用户期待的标题，同时也可从标题的内容与形式来做阐述。
主要的几种方式有：阐述观点（燕麦成为新青年的主流）、概述内容（手机对人们生活的影响）、提出问题（应届毕业生将何去何从）、阐述分析结论（水果在夏季消费量呈现直线上升趋势）。 -
背景与目标：
主要阐述问题是怎么提出来的，做数据分析的目的和意义是什么，要做出怎样的目标。 -
分析说明：
用来对数据报告的基础数据进行介绍，说明数据是怎么来的，数据分析的思路，方便阅读者理清故事线，读懂验证的过程和思路。
正确的分析思路是，问题-假设-原因-验证过程-结论-现象总结-建议和可行性方案。 -
分析主体：
分析主体是报告的关键内容，也是报告最长的精华所在。
数据分析要结合图表和相关文字进行分析，其结构包含数据认知、数据建模、可视化展示三个主要部分。 -
总结与建议：
对分析师的数据提炼和分析能力要求都很高，一个好的总结建议，可以提升整个数据的价值，让数据价值凌驾在分析之上，而这些正是管理者想看到的结果。
总结与建议有几个部分考虑：首先整体分析结果是否有发现问题，其次问题的程度是多大，其次说明问题出现在哪个部分，再说明问题出现的原因，最后说出如何应对问题。
总结与建议要结合实际数据分析结果来说明，尽量言简意赅，同时要从读者的角度来考虑如何更好地阐述，最后整体的文本描写不要带主观情绪和臆测的部分，尽量保持客观进行描述。
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