篇一:[如何做数据分析报告]手把手教你做一份数据分析报告
报告是项目的结果展示，是数据分析结果的有效承载形式。一份思路清晰，言简意赅地数据分析报告能直戳问题痛点，提高沟通效率，获得领导赏识。
对于数据分析报告，首先要有一个概念性的认识，按照报告陈述的思路，可分为四类
这四类报告由浅入深，分析难度递增，对企业决策的支持程度也递增，尤其是当企业面临某个决策难题时，分析工作要做得足够系统和深刻。
这四类报告我们可以做个比喻。
描述类报告类似记叙文，像个扫描仪一样描绘市场轮廓，不求最深但求最全。
因果类报告类似议论文，像打水井，集中一点，一直探到底。
预测类报告类似科幻小说，像个预言家，根据市场的过去推断市场的未来。
咨询类报告类似推理小说，像小马过河，投石问路，根据分析结论指导企业一路前行。
报告结构
撰写报告前先理清楚三个问题
写什么内容？用什么结构？如何论述？
写什么内容由决策难题决定，是投资？战略？营销还是其他，相应的报告也就有了相应的内容。
好的报告要求重点突出、主次分明、层次清晰。报告要依附内容的分析以及领导或其他人的阅读习惯，但最重要的是遵循一定的结构化思维。
报告的常见构成
举个例子，比如我用PPT展示一个网民调查的报告
1、标题页标题页用于写报告题目，为了方便归档，日夜也应当注明，还有报告撰写者和其单位所在部门。
2、目录页目录页将报告的各模块呈现给读者，方便阅读和了解报告结构。
3、分析背景和项目说明用于阐述项目需求、分析目的、市场情况、以让读者了解项目的
前因后果。项目说明用于注明假设、数据来源等。
4、分析思路页这是整个报告的灵魂，便于理解报告的逻辑思路。
5、结论建议页结论建议页放在主题前，主要是为了给高层看时，结论建议可大幅度节省时间，简明扼要。
6、分析主体页面这里就要搬上你的各种数据表，数据分析图。与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的领导及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们最关心的。所以你的数据展示一定要体现你的分析思路。
曾经就被怼过一次，原因是数据分析结果展示于思路脱节，导致领导一直个为什么，那个怎么来，这个数据缺乏依据等等。因为当初的分析报告只是在展示数据，分析不透彻，表之间切换太过生硬，至今记忆犹新。后来，在做数据分析时，我制作一个表，或者一个图，每个表或者图都对不同维度做了深入的数据分析表，领导一问为什么，我就点击进去展示给他看明细，这用的就是FineBI的联动钻取和螺旋式分析功能，在展示时也能实时分析(以往的文章有提过)。
7、附录页附录页目的是透明分析过程，常防止受访者的基本资料。
报告的论述
一份好的报告，光有好的结构还不够，还要有好的论述，关于论述，有几个注意事项。
1、数据可靠，界定严谨
报告的数据来源一定要可靠。写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、搭建体系平台、导出处理数据，最后才是写报告，为了结论准确有效，你要保证数据的可靠性，否则一切都可能会变成误导决策的努力。
界定是指报告中要对数据的来源、计算、概念做说明。不同的界定，有不同的结论。比如什么是高端微波炉，不同的界定，得到的数据肯定是不同的。
2、概念一致，标准统一
一些名词的解释和定义，前后要一致，不要让人不知所云。
3、直观呈报，通俗易懂
我们写得报告还是金亮图标话，用生动的图表代替数字和文字的大量对切往往更形象直观地理解你的分析和结论。
篇二:[如何做数据分析报告]如何写好一份数据分析报告？
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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？！
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。
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。
篇三:[如何做数据分析报告]数据分析师怎么写报告
【数据哥注】先说说写一份好的数据分析报告的重要性，很简单，因为分析报告的输出是你整个分析过程的成果，是评定一个商业项目、一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。
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随着时代的发展，人们每天在互联网上产生大量的数据，对于企业来讲这些数据都是十分宝贵的资源。企业可通过数据挖掘进行战略调整以及营销部署，尤其是对于互联网公司而
言，用户行为产生的数据就是企业最宝贵的资源。
数据挖掘(Datamining)，又译为资料探勘、数据挖掘、数据采矿。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关。
不过目前为止，在企业中存在着很大的数据分析问题，如何进行数据分析，数据挖掘的结果要如何展示，企业中各个部门要如何才能最大化的利用数据分析结果。这些一直困扰着数据团队。
数据分析在企业主要是由于业务需求驱动的，但从数据分析师角度来看数据分析并不是简单的坐在那里等需求，需求来了就做没有需求就坐在那里等。数据分析师需要进行思考。
思考一数据分析的需求方是谁，是公司的领导层还是销售，还是市场团队或者产品团队。
思考二企业有什么样的资源，企业有什么样的数据，如何将需求方与数据本身的价值进行串联，这是一个非值得思考的方向。
在企业中同样一份数据报告的需求方有很多，但肯定不是全部的人都需要。作为数据团队，将有效的数据传递给最需要的人，这样才能更大更好的发挥数据本身的价值。
数据分析师需要思考
在一个企业中，对于各个部门员工的数据培训是不可少的，由于数据报告主要面向企业内部的员工，如何让员工具有一定的数据解读能力就显得非常必要。
企业知识管理同样是数据团队重要的工作之一，数据团队将每天分析完的数据转化为知识，让每一个需要的人都可以随时随地的得到想要的数据信息。也就不再需要让数据团队将已经存档完毕的数据从新拿出来。
作为数据分析团队，在进行数据解读的时候需要具有独到的看法，比如
案例1老杜有五个女儿，那么他第六个孩子一定是个儿子。
案例2有三组彩票号码，这三组哪一个中奖率最高？哪一个最低？
案例3某市嚼口香糖的人和心脏病去世的人同时升高，嚼口香糖可导致心脏病发作。
其实我们可以发现，这些数据事件中的因果关系并不明确。
第一，男孩和女孩的几率都是一样的，前五个是女孩但是第六个仍然有一半的几率是女孩。
第二，虽然每组数字让我们都有所联想，但事实上每组数字的中奖率都是一样的。
第三，并没有直接的数据证明嚼口香糖会导致心脏病，所以这个数据只能说明这个城市的人口增加了，人口基数的变化造成了这样的数据结果。
这是很多人在进行数据解读时犯的错误，只是关注数据的相关性，从相关性解释数据的因果性。
比如，经过统计，用户喜欢在一大堆文字或者有电话号秘密的地方点击暂停......
作为数据分析人员需要掌握以下十种重要的技巧
第一会用一款或以上的数据分析工具
第二经常浏览数据统计的网站
第三在数据分析前先进行调研
第四在分析数据的时候用户体验的角度出发的么并不是以公司利益为主。
第五了解数据采集的方式以及数据内容和质量内容
第六熟悉各种样式低量和定位的不同
第七做一个饥渴的探索者
第八在企业内部有效的沟通着
第九街头智慧
第十防御中带有进攻。
在企业中，数据分析师的角色十分重要。没有数据指引的企业犹如没头苍蝇到处乱飞，相比之下，企业的决策层可以根据数据挖掘提供的相关报表完成企业战略发展的制定。
对于数据分析师来说，如何将企业收集的杂乱数据进行分析处理，最终为其他部门提供一份清晰明朗的数据报告就显得格外重要。