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数据分析报告怎么写 数据分析报告写法介绍
1、分析报告一般都要写一段导语,以此来说明这次情况分析的目的、对象、范围、经过情况、收获、基本经验等,这些方面应有侧重点,不必面面俱到。或侧重于情况分析的目的、时间、方法、对象、经过的说明,或侧重于主观情况,或侧重于收获、基本经验,或对领导所关注和情况分析所要迫切解决的问题作重点说明。如果是几个部门共同调查分析的。
2、还可在导语中写上参加调查分析的单位、人员等。总之,导语应文字精练,概括性强。应按情况分析主旨来写,扣住中心内容,使读者对调查分析内容获得总体认识,或提出领导所关注和调查分析所要迫切解决的问题,引人注目,唤起读者重视。
3、主体是分析报告的主要部分,一般是写调查分析的主要情况、做法、经验或问题。如果内容多、篇幅长,最好把它分成若干部分,各加上一个小标题。
4、结尾的写法灵活多样,一般有以下几种：(1)自然结尾。如果主体部分已把观点阐述清楚,作出了明确结论,就不必再硬加一条尾巴。(2)总结性结尾。为加深读者的印象,深化主旨,概括前文,把调查分析后对事物的看法再一次强调,作出结论性的收尾。(3)启示性结尾。在写完主要事实和分析结论之后,如果还有些问题或情况需要指出,引起读者的思考和探讨,或为了展示事物发展的趋势,指出努力方向,就可以写一个富有启示性的结尾。(4)预测性结语。有的报告在提出调查分析情况和问题之后,又写出作者的预测,说明发展的趋向,指出可能引起的后果和影响。这是在更广阔的视野上来深化主题。
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；
如何写好一份数据分析报告
如何写好一份数据分析报告_数据分析师考试
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。
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；
第三，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；
第四，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；
第五，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；
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；
第七，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；
第八，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？！
第九，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；
第十，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
以上是小编为大家分享的关于如何写好一份数据分析报告的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
如何撰写一份优秀的数据分析报告
1、分析框架=剥洋葱+拆分
作为一个分析师，报告是重要的输出，就好比我们是产品经理的话，那这份分析报告就是你的产品，所以无论是从广度和深度来讲，你都要体现出你的思维来，这样广深结合，才能赢得别人认可和信任。
2、每页核心指标展示的逻辑——公式思维
当我们做好数据分析后，如何在一页PPT展示自己的分析变的更加重要，许多分析师在这块不知所措，有时候是用户趋势图，有时候又是行业规模图，其实背后的分析逻辑可能很清晰，但你所展示的方式和布局老让别人觉得还是思路混乱。
一页PPT要描述一个核心，而这个核心验证的数据分析过程，最好的方式就是公式思维，这样你呈现出来的指标才能和此页的主题相呼相应，即使有人现场挑战你，你也会对答如流。
3、指标对比的合理性——业务思维
常看到一些报告，无论什么产品、什么业务，都是几大指标，注册用户数、活跃用户数、首次购、重复购，复购率、客单价等等，可笑的不是指标本身，而是拿业务不同的2个指标来对比，说自己多优秀!
关于如何撰写一份优秀的数据分析报告的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
怎么写好一份数据分析报告
数据分析报告价值不言而喻，麦肯锡、罗兰贝格或者波士顿等著名咨询公司，仅仅凭借报告就可以赚几十万或者上百万的收入。但如此有价值的数据分析报告，并不是人人都可以做的出来的，接下来我会结合自己的一些经历，对数据分析报告进行一次大剖析。
1）数据分析报告怎么制作出来的？
无论是数据，还是现在炒的很热的大数据，分析流程都是一样的。完整的数据分析流程包括以下部分：商业问题理解，数据梳理，数据清洗，数据分析，制作报告，解决问题。
这是一个闭环、不断优化的过程，只要最终没有充分解决问题，这个流程就会不停迭代循环下去。
具体每一个环节如何理解呢？
第一、商业问题的理解：这个模块是为了明确分析思路及目标的，我们报告目的是什么，需要用什么样的分析思路，就是在这个模块进行思考。
第二、数据梳理：这个阶段是数据准备工作阶段，主要思考的问题是，需要什么数据源，具体数据源要什么样的字段以及思考采集方法。
第三、数据清洗：所谓的数据清洗，就是数据的采集、整理及加工，最终得到适合分析的数据形式。其中数据整理和加工包括方面和角度很多，譬如去重、处理缺失值、异常值处理等。
第四、数据分析：包括两个部分，第一部分就是基础统计分析，譬如对比分析，交叉分析，时间序列分析等。而第二部分则是建模挖掘，当然这个部分得看具体需要。如果需要，则应进行相应的建模算法操作，从而得出相关结论。
第五、制作报告：这里就是将得到的相关数据分析结果进行可视化操作，最终输出的形式可以多种多样，但是常见的还是以PPT、Dashboa
如何写好数据分析报告
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。
