如何写好一个数据分析报告，需要注意哪些? 期货黄金实时分析报告怎么写的好一点呢

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，升职加薪、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。

以下图表由数据分析软件FineBI制作

FineBI商业智能软件 - 新一代自助大数据分析的BI工具www.finebi.com/?utm_source=media&utm_medium=zhihu

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；规范化：整篇文档的图表风格统一、名词统一；

FineBI制作

在写数据分析报告之前，先要明确3个问题

1. 为什么要写数据报告？ 2. 报告的受众群体是谁？ 3. 如何提高数据质量？

先做好定位，报告呈现的信息才会更精准，对决策者来说也更有价值。

一、为什么要写数据报告？

数据报告是分析、思考和总结的呈现。我们写数据报告的目的是将自己的分析结果呈现给管理者或数据需求者，并给运营或管理人员提供可视的、合理的决策建议。

所以做报告、做数据报告、还是在做数据分析报告，这三种是完成不一样的内容。

很多人往往做的是：数据报告。最重要的特征是，一堆表格，一堆图的堆砌，恨不得把相关的内容都放上去，就怕PPT页数不够似的。

真正数据分析报告：既然是分析，一定是结果，也必须有结论，有观点。

所以一定要呈现结论，哪怕是错误的结论。**“结论是基于当前的数据，基于你做出的逻辑推理而得到的。”**没有结论的分析报告，不应该叫数据分析报告。

对于数据分析人员来说，敢基于数据下结论，也可以发现自己的不足，从而找到自己提升的机会点。

所以不要害怕下结论。害怕把结论弄错了，是很难写出高质量的分析报告。一个企业数据分析师的成长，也需要不断从错误中学习。

二、报告的受众群体是谁？

一定要关注一下你的报告受众是谁，不同受众对于报告的期望完全不一样的，高层关注方向，中层关注策略，员工关注执行。

**1、高层关注是方向。**基于数据分析或者数据洞察中发现潜在机会点。因为他们要决定的是方向，基于方向投入相关资源，他们是用数据报告作为参考来做决策。

**2、中层关注策略制定。**基于数据可以制定什么样的策略。例如：如果用户流失下降，更关注流失用户特征是什么，从而制定对应策略。

**3、员工关注执行。**例如：针对什么样的用户发送什么样的优惠券，我根据数据结果来对应发券。

不管针对什么对象，有几点是共通的：

**1、数据好理解。**好的报告一定是有比较强的逻辑，报告中不会出现太多难以理解的概念，指标的定义也比较清晰，不会一个指标定义要人理解半天。所以大家喜欢的报告表现形式是以图为主，毕竟：“一图胜千言”

**2、直接告诉用户价值点。**报告可以帮助你解决什么问题？转化为很具体的数字；例如：可以提供你销售100万，提升10%，获取多少新用户，挽回多少会员；提升多少利润，降低多少费用。把价值直接传递给用户。

数据分析报告在完成的过程中，往往需要分析师主动找目标受众去当面沟通，听取意见以及协助落地。如果工作中认为只要把数据分析报告给出就结束了，这往往是没有什么结果，而且这样的数据分析师也很难写出高质量的报告 。

三、如何提高数据质量？

如果数据质量有问题，后面一切都是徒劳。不管你数据图表做的多漂亮，数据分析逻辑多么严谨，数据分析方法多好。

所以数据质量是生命线，一定要牢记。

在数据分析报告制作过程中，常出现数据质量可能有几个地方：

**1、数据来源有问题。**所以一定要核对你的数据来源，谁提供的，是如何产生的，是否有做过处理。 **2、指标定义逻辑。**数据分析过程中的指标定义是否正确，是否能满足你要分析的问题。 **3、数据提取处理。**在写SQL、python或者R等工具中处理过程中，一定要反复核对代码逻辑，看结果是否有明显异常。 4、在Excel加工的时候，更需要注意细节。可能在各种数据复制，图表制作的时候出现小问题，错行与列，少了一行之类的。 5、在PPT中一定要对数据口径说明。也许你做的都对的，但是到了用户不是按你定义来理解数据，按他自己理解，也会导致他对你的结论理解错误。

当今企业纷纷推动数字化转型，做一份好的数据分析报告，大到能否帮助企业做出正确的商业决策，小到能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此做出一份高质量的数据分析报告是职场人必备的利器。那么究竟该如何做好一份数据分析报告呢？

条理清晰、逻辑缜密、可读性强，这三点就是数据分析报告的重中之重。

一、概念性认识

对于数据分析报告，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：

描述类报告，通常是对业务数据的日常展现，比如上月的销售额是多少；平均每天的用户流失是多少，这种报告就像记叙文，描绘发生了什么事情，不求最深但求最全。

因果类报告，在描述类报告的基础上，多了一个为什么，通常是对某一现场出现的原因进行研究，比如老板发现这个月的销售额下滑明显，让你找出背后的原因。

预测类报告，通过对事实的现象和原因进行分析和判断，预测未来会发生什么。

咨询类报告，类似推理小说，像小马过河，投石问路，在得出分析结论的基础上给出有价值的建议，指导企业一路前行。

二、报告给谁看？

然后，确定你的报告到底是要给谁看的？？

这点看似是废话…但其实还是很重要的！

因为这决定了你报告的深度和广度，让你想清楚你需要用报告达到什么预期。

三、报告核心框架的介绍：分析框架=剥洋葱+拆分

1、剥洋葱

剥洋葱的思维，更适合问题的深度思考。

当看一个问题的时候不能看表面，越是容易得到的数据，越让你看不到真相，而你也因此常常被迷惑，要像剥洋葱一样一层一层剥开，去接近你要探索问题的本质，让真相慢慢浮出水面。

比方说，某一个公司的老板找你聊合作，我们的用户量有2000万，许多人这时很震惊，心里想：熬了这么久终于抱了个大腿，其实真的是大腿吗？

按照剥洋葱的思维，我们来一探究竟。

（1）第一剥：看看到底有多少用户还活着？即，我们整体的活跃用户数有多少？

这个很重要，僵尸毕竟是僵尸，没有任何价值可言。

这里要注意活跃的定义，拿一款APP来讲，如何启动一次就算活跃的话，那数据水分还是很多的，比如很多app都是流氓自启的。

（2）第二剥：看看平台运营的持续性到底如何？即，日活跃、月活跃、季活跃的用户数大概是多少呢？

毕竟每个人对活跃理解的定义不一样，通过这个问题你大致能够了解这个平台用户回流的时间周期，留存等。

（3）第三剥：看平台用户是否与你的目标群体匹配？即，活跃的用户中男女比例如何？消费层级如何？年龄特征如何？

…

还可以继续剥下去，这样你才能更准确的理解对方的平台，当然要记住一点，要做数据真实性的验证。

2、拆分

那么剥洋葱