数据分析报告怎么写(如何写好一份数据分析报告？)

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正文

1、如何写好一份数据分析报告？

一份完整的数据分析报告，通常包括 7 个模块，但这些模块并非一成不变，不同的领导、不同的客户、不同的数据，都有可能会影响到数据分析报告最终呈现出来的结果，不同模块所花费的时间和精力也不一样。

根据数据分析报告的情景，有些模块是可以省略的，比如说，附录并不是必须的。

下面我们逐一介绍数据分析报告的 7 个模块。

1. 标题封面

一个好的标题，能让读者在看到报告的一瞬间就产生阅读的欲望，也能让读者迅速理解报告的主旨。

标题一般要符合 SPA 原则：

（1）简单明确 Simple

（2）利益相关 Profit

（3）准确客观 Accurate

有时候，可以在标题中加入部分关键性的结论词语，以增加吸引力。

比如说，春节期间内推奖励翻番。

但是，强烈建议大家不要做「标题党」，如果文不对题，那么就是在浪费读者的时间，次数多了以后，你将会失去读者的信任。

在数据分析报告的标题封面页，可以注明报告的制作者、所在单位或部门、完成日期等信息。

2. 目录导航

目录主要是将报告的各模块呈现给读者，方便读者快速了解和查找报告的内容，起到一种导航的作用，让读者在看报告的过程中不迷路。

当报告的篇幅比较长时，可以对目录进行细分。

比如说，按照 4P 和 4R 营销理论，我们可以把分析正文细分为 8 个部分：

相应的目录导航如下：

一、背景说明

二、思路方法

三、结论建议

四、分析正文

1、产品分析

2、价格分析

3、渠道分析

4、促销分析

5、顾客关联

6、市场反应

7、关系营销

8、利益回报

五、附录

3. 背景说明

背景说明页，一般用于阐述项目需求、分析目的、市场情况、前提假设、概念定义、适用范围、数据来源等，以便让读者知道项目的前因后果，了解分析报告的严谨性和数据来源的可靠性。

为了让背景说明更具有吸引力，可以采用讲故事的 SCQA 模式：

（1）描述情景 Situation

（2）引发冲突 Complication

（3）提出问题 Question

（4）给予解答 Answer

比如说，去年销售额增长 20%，然而，利润却下降了 5%，如何提高利润率？请看下面的结论建议。

4. 思路方法

思路方法页，是为了便于读者理解报告的逻辑线索，可以包括分析的理论和框架、研究方法、算法模型等等。

比如说，在「腾讯00后研究报告中」，包含社会化理论、研究分析框架和研究方法等：

5. 结论建议

结论建议页，经常放在分析正文的前面，尤其是当报告给高层领导看时，因为这样可以大幅度节省高层领导的时间，毕竟，高层领导的时间是最宝贵的资源。

如果你能更加快速地传递有效的信息，那么就是在创造价值。

数据分析报告的价值，在于给决策者提供参考和依据，而决策者需要的不仅仅是找出问题，更重要的是解决问题。

所以，结论建议一定要简明扼要、抓住重点，得出的结论一定要严谨慎重、有理有据，给出的建议一定要合情合理、能落地执行，应该注意 3 个要点：

（1）搞清楚要建议的对象；

（2）符合业务的实际情况；

（3）不要回避不好的结论。

6. 分析正文

分析正文通常是数据分析报告中篇幅最长的模块，包括用来支持结论建议的论据和论证，一般符合金字塔原理，采用「总 - 分 - (总)」的结构。

在《结构化写作》这本书中，介绍了构建金字塔结构的 4 个原则：

（1）论：结论先行，强调的是一次表达一定要有清晰明确的结论，一次表达只支持一个核心观点或中心思想，并且要放在开头的位置；

（2）证：以上统下，强调上下层级之间的论证关系，上一层结论是对下一层信息的概括和总结，下一层信息则是对上一层结论的解释和说明；

（3）类：归类分组，强调分类的重要性，把具有相似性或相互关联的信息要按照一定的标准进行分类，归为同一个逻辑范畴；

（4）比：逻辑递进，强调同一层次、同一组信息之间要进行比较，同一逻辑范畴的信息必须按照一定的逻辑顺序进行排列。

7. 附录封底

附录中可以包含关键代码、元数据、参考文献等，以便让分析过程更加透明化，保证分析结果的可追溯性。

封底页还可以展示版权等信息，也可以配上一张美观的图片，写一些感谢之类的话。

根据需要，这部分内容也可以省略。

本篇总结了数据分析报告的 7 个模块，分别是标题封面、目录导航、背景说明、思路方法、结论建议、分析正文和附录封底，根据业务的实际情况，其中有些模块是可选的。

数据分析报告的好坏，能够反映出数据分析师水平的高低。无论分析方法多么先进，如果不能将分析结果有效地组织和展现出来，就无法体现数据分析的价值。

因此，每一个数据分析师都应该高度重视数据分析报告。在实际工作中，可以结合业务的实际情况，学习优秀的数据分析报告，并且学以致用，多加锻炼，从而不断提升制作数据分析报告的能力，做出更多更好地数据分析报告。

文章作者：林骥

2、数据分析报告怎么写？

按以下流程来写：1、清楚业务目标2、查看数据报表表现3、发现问题4、分析原因5、提出建议6、测试/实验7、实施首先要明白没有目标也就无所谓分析，其次分析的时候要注重关联，细分，以及数据的背景信息，同时可采用鱼骨分析法分析原因类型，注意的是问题的80%可能只是20%的原因造成，找出主要问题，提出建议，不要忘了做测试，有时候原因可能不是想象中的，所以需要通过测试来验证你的假设，最后如果实验结果满意就进一步具体实施，不满意再来一边。千万不要闷头自己想，一定要测试

3、数据分析报告怎么用？

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你学习了那么多内容，但现在出去的话你还是找不到好工作。所有的招聘人员都会问你一句话：你做过哪些实际项目？（即使你是应届生也一样） 如果你有相关的项目经验或者实习经验，当然可以拿出来，但是如果没有，怎么办？答案很简单，做个报告给他们看，告诉招聘者：我已经有了数据分析入门级（甚至进阶级）职位的能力。同时，做报告也会是你将来工作的主要内容，因此也有可能出现另外一种情况：你费尽心血做了一个报告，然后发现这不是你想要的生活，决定去干别的工作了……这也是件好事，有数据分析能力的人做其他工作也算有一项优势。

1、先定好分析目标，梳理好分析逻辑，然后再做其他工作，否则要么没有结论，要么逻辑生硬不合理，要么多次返工……

2、数据来源：首选网上的各种公开数据库和数据源，国外的数据比较规整，国内的数据背景学习成本相对低；

3、数据清洗整理：这项工作通常要占到40%-50%甚至更多的时间，请做好多次重来的心理准备。

4、工具使用：如无能够解释分析过程和结果的信心，请多用描述统计多作图，少用聚类等分析模型，工具和模型是为分析目标服务的，不要为了使用而使用。

5、报告制作：注意三点：

（1）虽然”图比表好，表比字好“，但前提是你能清楚的表达出想要表达的内容，该用文字的时候还是要用文字；

（2）分析一定要有结论，结论一定要有数据支持；

（3）如果使用了一些你当前所属组织（公司或学校）的专有数据，请在具体的数值上打马赛克，且最好不要标注具体来源（写到某公司或某学校即可），这是作为一个数据分析师的职业素养，面试时有加分。

6、做好多次修改完善报告的心理准备。

如果要深入学习，数据分析报告制作，推荐天善学院这个课程：https://edu.hellobi.com/course/115

陈丹奕，本科毕业于北京大学信息管理与信息系统专业，2008年开始专注于数据分析领域，在传统行业和互联网行业均有深厚的数据分析经验积累，先后在中国邮政集团公司（总部）邮政业务局、赶集网营销运营部、百度营销研究院、宜人贷借款业务部从事数据分析和管理工作。在天善智能、知乎等多个专业网站开设个人专栏，主讲数据分析内容。在中国邮政时负责对内数据分析培训，主持召开多期参加者为各省市数据分析人员的现场培训班，并作为主讲讲师之一授课。在百度时多次被邀为百度对外培训讲师，拥有百度认证金牌讲师证书。

概要：讲解在制作数据报告之前，先要了解的知识。包括：数据报告概念，数据报告需要解决的问题，数据报告的类型及应用范围，报告需求的收集与整理，数据报告的制作步骤。

目录：

1.1 数据报告的概念

1.2 数据报告需要解决的问题

1.3 数据报告的类型及应用范围

1.4 数据报告需求的收集与整理

1.5 数据报告的制作步骤

概要：讲解数据报告制作中，搭建故事线的相关知识。包括：故事线对报告的意义，故事线的通用结构，常用于搭建故事线的分析工具。

目录：

2.1 故事线的意义

2.2 故事线的通用结构

2.3 常用分析工具

概要：讲解常用的数据获取来源及初步处理方式。包括：内部数据获取，外部数据获取，数据处理步骤。

目录：

3.1 内部数据获取

3.2 外部数据获取

3.3 数据处理步骤

3.3.1 数据清洗

3.3.2 数据重构

概要：讲解报告中经常见到的分析场景及各场景中常用的图表。包括：变化，分布，对比，预测。

目录：

4.1 变化

4.2 分布

4.3 对比

4.4 预测

概要：讲解报告中最为重要的结论撰写部分，以及报告在面对不同使用场景时，需要对报告进行的调整。

目录：

5.1 结论撰写

5.2 报告使用场景

5.2.1 讲解型报告

5.2.2 阅读型报告

5.2.3 发布型报告

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陈丹奕：知乎大神，前百度资深数据分析师

邹博：中国科学院副研究员，天津大学特聘教授

唐宇迪：深度学习领域多年一线实践研究专家，同济大学硕士

王大伟： Python爱好者社区公众号负责人，擅长网络爬虫、数据分析

陈文：8年经验数据分析师，资深业务顾问

4、新手，如何学写数据分析报告或者数据分析论文？

【干货】怎样写出专业数据分析报告

在数据分析工作中，分析报告是数据分析成果的重要体现，也是很多企业考核数据分析师的硬指标。

1 数据分析报告的类型

由于数据分析报告的对象、内容、时间和方法等情况不同，因此存在不同形式的报告类型。我们常见的几种数据分析报告有：专题分析报告、综合分析报告和日常数据通报等。

其中最体现专业水平的是专题分析报告，其次是综合分析报告，最后是日常数据报告。

由于业务部门自身就在做业务报表，为了避免重复工作，专业数据分析师撰写的报表为体现出数据挖掘特色，主要从报告的分析内容和分析方法等方面要有所区别，做到人无我有、人有我优。

概括来讲，主要区别包括：

一是分析内容方面：首先研究要有深度，应多研究相对比较隐含的指标。比如：直接的业务经营指标之外，业务部门不能直接获取的数据或不能直观得出结论的内容。其次要针对业务痛点问题分析，要能取得业务部门支持，收获实效。比如：通过行业大数据进行竞争对手和竞争产品分析、客户行为大数据分析用户画像、流失分析等问题，通过APP日志开展埋点分析、漏斗分析和路径分析等。

二是分析方法方面：多使用简单统计分析之外的方法，包括（1）高级统计方法：包括主成分分析、因子分析等。（2）数据挖掘方法，比如分类、聚类、预测、关联等问题。（3）多使用效果好的高级可视化技术：包括散点图、热力图、雷达图、驾驶舱等。

2 专题分析报告要点

专题分析报告是对社会经济现象的某一方面或某一个问题进行专门研究的一种数据分析报告，它的主要作用是为决策者制定某项政策、解决某个问题提供决策参考和依据。

专题分析报告的一般流程包括：问题定义和拆解、数据获取及探索、数据分析、报告撰写。

1.问题定义和拆解。

（1）问题拆解。按照自己理解对问题进行分解，尽量想全面，通过思维导图方式分析。

（2）业务咨询。请业务方一起探讨确定业务问题。

（3）交叉确认。请分析部门领导确认一次，请业务部门领导确认，形成最终结论。

2.在数据获取部分。

采集的基础数据具有科学性、客观性和严密的逻辑性。对于新项目，常常采用一手数据，采集方法包括：问卷调查、观察、抽样、爬取等等。对于二手数据，可以考虑历史数据、行业公开资料、网上资料、统计年鉴等。

3.在分析部分。

（1）数据描述部分，多使用统计分析方法。

一是基本情况刻画：包括：数据总数、时间跨度、时间粒度、空间范围、空间粒度、数据来源等，还有集中情况、离散情况等描述。对于拿到的数据，要先对数据来源，基础数据情况进行严谨的分析，这样的分析才有独立性、客观性、公正性和科学性。

二是使用各种统计指标：包括四大类：变化、分布、对比、预测。

• 变化：指标随时间的变动，表现为增幅（同比、环比等）；

• 分布：指标在不同层次上的表现，包括地域分布（省、市、区县、店/网点）、用户群分布（年龄、性别、职业等）、产品分布（如动感地带和全球通）等；

• 对比：包括内部对比和外部对比，内部对比包括团队对比（团队A与B的单产对比、销量对比等）、产品线对比（动感地带和全球通的ARPU、用户数、收入对比）；外部对比主要是与市场环境和竞争者对比；这一部分和分布有重叠的地方，但分布更多用于找出好或坏的地方，而对比更偏重于找到好或坏的原因；

• 预测：根据现有情况，估计下个分析时段的指标值。

这部分重点使用各种可视化图表，用少量文字进行辅助说明。

（2）建立模型部分。

在描述分析之后，要进行深一层的分析和挖掘。可以通过一些数据挖掘模型，如关联分析、分类分析、回归预测、聚类分析等进行深一层信息的挖掘和分析。

3.报告撰写部分。

（1）整个框架要有逻辑性

比如营销的专题分析，就需要从产品、价格、渠道、促销等几个方面分析。

（2）报告的每个部分要论点先行，数据支撑

对每个问题进行拆解，每个部分需要结论先行，每摆出一个关键点的结论，就需要将支撑数据依次摆放。分析过程要有逻辑性，通常遵循：1.发现问题；2.总结问题原因；3.解决问题。最后还能够把每一项的结论进行概括，形成一个整体的结论。

（3）多使用定量分析，多使用数学模型

运用定量的数学模型进行数据分析，一步步推导到数据的结论上。

（4）结论和建议

最后部分，报告应该：一是汇总形成总体结论。二是更重要的要提出改进建议。从整个项目的战略规划层面给出建议，特别是给出一些定量的建议。比如：在总投资规模一定的情况下，如何调整借贷资金和自由资金的比例来确保成本最低。三是可以更进一步，提出改进计划。比如谁去执行，怎样执行。

3 综合分析报告要点

1.全面性

综合分析反映的对象，无论是一个地区、一个部门还是一个单位，都必须以这个地区、部门或者单位为分析总体，站在全局高度反映总体特征，做出总体评价，要多维度、多层次的展示数据。

2.联系性

综合分析报告要把互相关联的一些现象、问题综合起来进行系统的分析。这种分析不是对全部资料的简单罗列，而是在系统地分析指标体系的基础上，考察现象之间的内部联系和外部联系（这种深入一层的分析才展示出水平！）。

4 日常报告要点

日常数据通报是以定期数据分析报告为依据，反映计划执行情况，并分析其影响和原因的一种分析报告。它一般是按日、周、月、季等时间节点定期进行的，因此也叫定期分析报告。它包含有下面3个特点。

1.及时性

由于日常报告需要展示最新的发生情况，所以必须在最快时间出报告。能实时最好，最迟也是T+1。所以要大量使用自动化技术，通过程序自动出报告。

2.跟踪性

日常报告主要展示进度完成情况，进行预警分析。因此必须把KPI指标结合在报告里面，详细分析完成进度情况、消耗时间、完成指标比率，并对异常指标进行警示。为阅读报告的人直观的反映执行情况的质量。

3.规范性

通过固定格式，形成规范的结构，帮助阅读者最短时间掌握情况。主要部分包括：

（1）主要指标情况：包括指标现状、同比环比分析、对应指标要求。

（2）对异常指标，分析为完成原因，并进行预警。

（3）总结经验和存在问题。

（4）下一步计划和措施建议。