怎么写一份优秀的数据分析报告

怎么写一份优秀的数据分析报告？在职场上，我们经常要做一些数据分析，此时就需要写一份数据分析报告，这个报告并不好写。接下来就由小编带大家了解怎么写一份优秀的数据分析报告的相关内容。

怎么写一份优秀的数据分析报告1

01 为什么要撰写数据分析报告

数据分析报告实质上是一种沟通与交流的形式，主要目的在于将分析结果、可行性建议以及其他价值的信息传递给管理人员。它需要对数据进行适当的包装，让阅读者能对结果做出正确的理解与判断，并可以根据其做出有针对性、操作性、战略性的决策。

数据分析报告主要有三个方面的作用，即展示分析结果、验证分析质量，以及为决策者提供参考依据。

1、展示分析结果

报告以某一种特定的形式将数据分析结果清晰地展示给决策者，使得他们能够迅速理解、分析、研究问题的基本情况、结论与建议等内容。

2、验证分析质量

从某种角度上来讲，分析报告也是对整个数据分析项目的一个总结。通过报告中对数据分析方法的描述、对数据结果的处理与分析等几个方面来检验数据分析的质量，并且让决策者能够感受到这个数据分析过程是科学并且严谨的。

3、提供决策参考

大部分的数据分析报告都是具有时效性的，因此所得到的结论与建议可以作为决策者在决策方面的一个重要参考依据。

虽然，大部分决策者（尤其是高层管理人员）没有时间去通篇阅读分析报告，但是在决策过程中，报告的结论与建议或其他相关章节将会被重点阅读，并根据结果辅助其最终决策。所以，分析报告是决策者二手数据的重要来源之一。

02 数据分析报告是什么？

在撰写报告之前，我们一般会经历6个步骤：目标确定、数据获取、数据清洗、数据整理、描述分析、洞察结论，最后才是撰写数据分析报告。

数据分析报告是根据数据分析原理和方法，运用数据来反映、研究和分析事物的现状、问题、原因、本质和规律，并得出结论，提出解决办法的一种分析应用文体。

这种文体是决策者认识事物、了解事物、掌握信息、搜集相关信息的主要工具之一，数据分析报告通过对事物数据全方位的科学分析来评估其环境及发展情况，为决策者提供科学、严谨的依据，降低风险。

03 数据分析报告的写作原则

一份完整的数据分析报告，应当围绕目标确定范围，遵循一定的前提和原则，系统地反映存在的问题及原因，从而进一步找出解决问题的方法。需要遵循以下4个原则。

1、规范性：数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，要与业内公认的术语一致

2、重要性：数据分析报告一定要体现数据分析的重点，在各项数据分析中，应该重点选取关键指标，科学专业进行分析，此外，针对同一类问题，其分析结果也应当按照问题重要性的高低来分级阐述。

3、谨慎性：数据分析报告的编制过程一定要谨慎，基础数据必须真实、完整，分析过程必须科学、合理，分析结果要可靠，内容要实事求是。

4、创新性：当今科学技术的发展可谓日新月异，许多科学家也都提出各种新的研究模型或者分析方法。数据分析报告需要适时地引入这些内容，一方面可以用实际结果来验证或改进它们，另一方面也可以让更多的人了解到全新的科研成果，使其发扬光大。

04 数据分析报告的种类

由于数据分析报告的对象、内容、时间、方法等情况的不同，因而存在着不同形式的报告类型。我们常用的几种数据分析报告有专题分析报告、综合分析报告、日常数据通报等。

1、专题分析报告

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。专题分析报告具有以下两个特点：

（1）单一性：专题分析报告不要求反映事物的全貌，主要针对某一方面或某一个问题进行分析，如用户流失分析、提升用户消费分析、提升企业利润率分析等。

（2）深入性：由于专题分析报告内容单一，重点突出，因此便于集中精力抓住主要问题进行深入分析。它不仅要对问题进行具体描述，还要对引起问题的原因进行分析，并且提出切实可行的解决办法。这就要求对公司业务的认知要有一定的深度，由感性上升至理性，切记蜻蜓点水，泛泛而谈。

2、综合分析报告

综合分析报告是全面评价一个地区、单位、部门业务或其他方面发展情况的一种数据分析报告。例如世界人口发展报告、全国经济发展报告、某某企业运营分析报告等等。综合分析报告具有以下两个特点：

（1）全面性：综合分析报告反映的对象，无论一个地区、一个部门还是一个单位，都必须以这个地区、这个部门、这个单位为分析总体，站在全局的高度，反映总体特征，做出总体评价，得出总体认识。在分析总体现象时，必须全面、综合地反映对象各个方面的情况。例如在分析方法论时提到的4P分析法，就是从产品、价格、渠道、促销四个角度进行企业运营分析的。

（2）联系性：综合分析报告要把互相关系的一些现象、问题综合起来进行全面系统的分析。这种综合分析不是对全面资料的简单罗列，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。这种联系的重点是比例关系和平衡关系，分析研究它们的发展是否协调，是否适应。因此，从宏观角度反映指标之间关系的数据分析报告一般属于综合分析报告。

3、日常数据通报

日常数据通报是以定期数据分析报表为依据，反映计划执行情况，并分析影响和形成原因的一种数据分析报告。这种数据分析报告一般是按日、周、月、季、年等时间阶段定期进行，所以也叫定期分析报告。

日常数据通报可以是专题性的，也可以是综合性的。这种分析报告的应用十分广泛，各个企业、部门都在使用。日常数据通报具有以下三个特点：

（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。这三种软件各有优劣势，具体内容如图所示：

05 数据分析报告的结构

数据分析报告确实有特定的结构，但是这种结构并非一成不变，不同的数据分析师、不同的老板、不同的客户、不同性质的数据分析，其最后的报告可能会有不同的结构。最经典的报告结构还是“总—分—总”结构，它主要包括：开篇、正文和结尾三大部分。

在数据分析报告结构中，“总—分—总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前言（主要包括分析背景、目的与思路）；正文部分主要包括具体分析过程与结果；结尾部分包括结论、建议及附录。下面将对这几个部分进行具体介绍。

1、标题页

标题页需要写明报告的题目，题目要精简干练，根据版面的要求在一两行内完成。标题是一种语言艺术，好的标题不仅可以表现数据分析的主题，而且能够激发读者的阅读兴趣，因此需要重视标题的制作，以增强其艺术性的表现力。

（1）标题常用的类型

A.解释基本观点：往往用观点句来表示，点明数据分析报告的基本观点，如《不可忽视高价值客户的保有》《语音业务是公司发展的重要支柱》等；

B.概括主要内容：重在叙述数据反映的基本事实，概括分析报告的主要内容，让读者能抓住全文的中心，如《我公司销售额比去年曾航30%》《2010年公司业务运营情况良好》等；

C.交代分析主题：反映分析的对象、范围、时间、内容等情况，并不点明分析师的看法和主张，如《发展公司业务的途径》《2010年运营分析》《2010年部门业务对比分析》等；

D.提出问题：以设问的方式提出报告所要分析的问题，引起读者的注意和思考，如《客户流失到哪里去了》《公司收入下降的关键何在》《1500万利润是怎样获得的》

（2）标题的制作要求

A.直接：数据分析报告是一种应用性较强的文体，它直接用来为决策者的决策和管理服务，所以标题必须用毫不含糊的语言，直截了当、开门见山地表达基本观点，让读者一看标题就能明白数据分析报告的基本精神，加快对报告内容的理解。

B.确切：标题的撰写要做到文题相符，宽窄适度，恰如其分地表现分析报告的内容和对象的特点。

C.简洁：标题要直接反映出数据分析报告的主要内容和基本精神，就必须具有高度的概括性，用较少的文字集中、准确、简洁地进行表述。

（3）标题的艺术性

标题的撰写除了要符合直接、确切、简洁三点基本要求，还应力求新鲜活泼、独具特色、增强艺术性。要使标题具有艺术性，就要抓住对象的特征展开联想，适当运用修辞手法给予突出和强调，如《我的市场我做主》《我和客户有个约会》等。有时，报告的作者也要在题目下方出现，或者在报告中要给出所在部门的名称，为了将来方便参考，完成报告的日期也应当注明，这样能够体现出报告的时效性。

2、目录

目录可以帮助读者快捷方便地找到所需的内容，因此，要在目录中列出报告主要章节的名称。如果是在Word中撰写报告，在章节名称后面还要加上对应的页码，对于比较重要的二级目录，也可以将其列出来。所以，从另外一个角度说，目录也就相当于数据分析大纲，它可以体现出报告的分析思路。但是目录也不要太过详细，因为这样阅读起来让人觉得冗长并且耗时。

此外，通常公司或企业的高层管理人员没有时间阅读完整的报告，他们仅对其中一些以图表展示的分析结论会有兴趣，因此，当书面报告中没有大量图表时，可以考虑将各章图表单独制作成目录，以便日后更有效地使用。

3、前言

前言的写作一定要经过深思熟虑、前言内容是否正确，对最终报告是否能解决业务问题，能够给决策者决策提供有效依据起决定性作用。前沿是分析报告的一个重要组成部分，主要包括分析背景、目的及思路三方面：为何要开展此次分析？有何意义？通过此次分析要解决什么问题？达到何种目的？如何开展此次分析，主要通过哪几方面开展？

（1）分析背景

对数据分析背景进行说明主要是为了 让报告阅读这对整个分析研究的背景有所了解，主要阐述此项分析的主要原因、分析的意义、以及其他相关信息，如行业发展现状等内容。

（2）分析目的

数据分析报告中陈述分析目的是为了让报告的阅读者了解开展此次分析能带来何种效果，可以解决什么问题。有时将研究背景和目的意义合二为一。

（3）分析思路

分析思路用来指导数据分析师如何进行一个完整的数据分析，即确定需要分析的内容或指标。这是分析方法论中的重点，也是很多人常常感到困惑的问题。只有在营销、管理理论的指导下，才能确保数据分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性。

4、正文

正文是数据分析报告的核心部分，它将系统全面地表述数据分析的过程与结果。

撰写正文报告时，根据之前分析思路中确定的每项分析内容，利用各种数据分析方法，一步步地展开分析，通过图表及文字相结合的方式，形成报告正文，方便阅读者理解。

正文通过展开论题，对论点进行分析论证，表达报告撰写者的见解和研究成果的核心部分，因此正文占分析报告的绝大部分篇幅。一篇报告只有想法和主张是不行的 ，必须经过科学严密的论证，才能确认观点的合理性和真实性，才能使别人信服。因此，报告主题部分的论证是极为重要的。

报告正文具有以下几个特点：是报告最长的主题部分、包含所有数据分析事实和观点、通过数据图表和相关的文字结合分析、正文各部分具有逻辑关系。

我们通常通过金字塔原理来组织报告逻辑，整个报告的核心观点是什么，又由哪些子观点构建，支持每个子观点的数据是什么，如图所示：

5、结论与建议

结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果，通常以综述性文字来说明。它不是分析结果的简单重复，而是结合公司实际业务，经过综合分析、逻辑推理形成的总体论点。结论是去粗取精、由表及里而抽象出的共同、本质的规律，它与正文紧密衔接，与前言相呼应，使分析报告首尾呼应。结论应该措辞严谨、准确、鲜明。

建议是根据数据分析结论对企业或业务等所面临的问题而提出的改进方法，建议主要关注在保持有时候及改进劣势等方面。因为分析人员所给出的建议主要是基于数据分析结果而得到的。会存在局限性，因此必须结合公司的具体业务才能得出切实可行的建议。

6、附录

附录是数据分析报告的一个重要组成部分。一般来说，附录提供正文中涉及而未予阐述的有关资料，有时也含有正文中提及的资料，从而向读者提供一条深入数据分析报告的途径。它主要包括报告中涉及的专业名词解释、计算方法、重要原始数据、地图等内容。每个内容都需要编号，以备查询。

当然并不是要求每篇报告都有附录，附录是数据分析报告的补充，并不是必需的，应该根据各自的情况再决定是否需要在报告结尾处添加附录。

06 注意事项

1、分析结论要明确，要精，要有逻辑

如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了意义，因为我们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；

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读者接受，减少重要阅读者（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，读不下去，一百个结论也等于零；

不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了。

2、数据分析报告尽量图表化，风格统一

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；

数据分析报告本身是一个很严肃的东西，跟样式、美观程度也有一定关系，不是说做的花销，而是基本的美观度要保证，风格要统一。

例如一些常识性的配色：餐饮类（暖色调，例如橘色、红色、黄色）；国际贸易类（蓝色、灰色、雾蓝色、灰绿色等）；社会人文类（按照感情颜色进行配色，例如较严峻的社会问题，要用灰色、深蓝；较喜庆的，使用红色、绿色、黄色；具体可按需搭配对比色和互补色等）。

3、好的分析一定要基于可靠的数据源，同时具有可读性

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；

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一、明确内容

从你最了解的部分着手开始。在写一份数据分析报告时，你最了解的部分应该是你分析的统计数据、绘制的图形以及建立的模型。

你应该有能力去描述你是如何呈现总体特征的，如何生成这些数据的或者是提供了这些数据的源头，在做探索性的分析时你发现了数据存在哪些问题，你是如何处理这些数据的，对异常数据你做了怎样的处理，应用了怎样的变换方法，对于缺失的和重复的数据你做了什么，你是如何处理违反假设的情况和不显著的结果的。

接下来，你需要决定什么是重要的内容，以及，哪些内容对报告阅读者来说是重要的。因为除非你写的报告是面向你的大学教授或者是同龄的数据分析专业人员，否则的话，你可以十分确定的认为没有人想听你讲你是如何解决各类问题的，你用了什么技巧，或者你在分析数据的时候多么努力。没有人在意你的结果是来自Excel表格还是一段自己用R语言编写的程序。

一旦整理出了你需要的信息，就为这份报告写一个概述，这样你就会知道你都要写些什么内容。这样做可以帮助你不偏离主线。你的总结或许可以选择以下三种形式中的一种：

1、执行总结

执行总结面对的是决策者或者那些没有足够的时间或耐心去阅读超过400字的文章的人。把你的概述缩减到一页以内，不要使用任何术语，只提供那些决策者需要的，可以帮助他采取适当行动的结果信息（也就是：**你想要传达的信息）**。

2、总括

总括面对的是大部分读者，无论他们是否会阅读这份报告。一篇总括是报告内容的删减版，并且关注点在你想要传达的信息上。总括的内容也不应超过几页纸。

3、摘要

摘要面对的是同专业的人以及其他可以看懂数据分析的人。一篇摘要的内容通常是一页纸或者少于一页纸，并且总结了你所做的所有的重要的工作，从定义总体到评估效应量。摘要通常被用在学术论文写作中。一旦你知道了你的读者是谁，你就可以重新撰写概述以便抓住读者的注意力。

二、了解读者

每篇教你自学技术写作的文章都会首先告诉读者要考虑他们撰写报告的观众。即使如此，或许很少有作者真的这样去做。

在统计分析中，你通常会先开始考虑你想要做出推断的那些总体所具有的特征。与之相似的，当你开始撰写一篇分析报告时，你通常会先开始考虑你想要进行交流的那些读者所具有的特征。

你必须考虑那些即将阅读你的报告的读者的这些特征：是谁（who）、是什么（what）、为什么（why）、在哪里（where）、什么时间（when），以及如何做（how）。这里有一些你需要考虑的和读者有关的内容。

1、Who

读者通常是通过他针对报告所扮演的角色来定义的。一些读者会用这份报告来做决策。一些读者会通过这份报告学习新的信息。其他的会根据自己已经知道的情况来评论这份报告。因此，一份统计报告的读者通常会被定义为：决策人员、股东（利益相关者）、评论家或者对报告感兴趣的个人。

有的报告只会被一个人阅读，但是大部分报告会有很多读者。各行各业的人都有可能阅读你的报告。因此，会有初级的、中级的、甚至更多不同级别的读者参与阅读。这是有问题的，因为你无法取悦每个人。因此，要通过定位你的读者，首先关注接收你的信息的最重要的读者，其次关注读者中群体最大的那一部分。

2、What

一旦知道你的报告的目标受众是哪些人，你就应当尝试弄明白他们的特征。或许对于一个技术报告作者来说，最重要的特征是读者对报告的主题和报告中描述的统计技术的了解程度。你可能没办法改变读者对报告主题的知识储备，但是你可以通过调整呈现统计信息的方式帮助读者理解内容。例如，一个数据分析师可能遇到的读者类型包括：

（1）数学恐惧者

惧怕数字但是或许愿意了解概念。不要使用任何统计学术语。不要呈现公式。尽可能少的使用数字。例如，用“大约一半”代替任何百分比在50%左右的数字。那些额外的精度对数学恐惧者来说并不重要。

（2）游客

懂一些知识并且有兴趣。稳当一点。只是用你定义明确的基本术语。可以使用数字，只不过在一张表格里不要用得太多。将数值化为证书以保证你没有暗示错误的精确度。坚持使用饼图、柱状图，或许偶尔使用一下散点图，不要使用比这些更复杂的工具。不要使用任何公式。

（3）卖弄者

懂得比自己认为的少并且想要展示。只要你把你表达的意思定义出来，就可以使用术语。甚至一个喜欢卖弄的人也可能学到些东西。同样的，使用数字、统计图表，以及公式也是可以的，只要你能清晰的解释它们的含义。这类人如果没有指导的话可能会得出不正确的结论。

读者的特征为报告的长度、撰写的语调和风格提供了指导。

3、Why

那些读者很可能是对你的报告非常感兴趣呢还是仅仅是对它感到好奇（如果他们没有兴趣，那么他们就不算是读者）？对自己坦诚一点。为什么别人要有兴趣阅读你的报告呢？你将谁定义成为你的目标读者呢？他们会用你的发现做些什么呢？他们会了解到有用信息吗？他们将会做出一个决策呢还是会采取一个行动呢？这对他们来说是一个很重要的东西呢还是他们必须关注的？

4、Where

这份报告的受众是一个数量、范围有限的.群体呢，例如为一个组织而进行的分析，还是任何人都有可能阅读它呢？这份报告的目标是组织中的上层人员呢还是普通人员（也就是说是自下而上还是自上而下）？关于这份报告有没有安全性或保密性的顾虑呢，无论是在个体还是组织层面上？

5、When

读者什么时候需要看到你的报告？在公布报告以前谁必须复查这份报告以及复查需要多久？截稿日期是否无法变动？你还剩多久的时间来撰写这份报告？是否有足够的时间让你想清楚你需要写什么？是不是有时间让你进行必要的额外的分析以填补报告大纲中的空白？当复查你的报告的时间是你撰写它所花费的时间的两倍的时候，你是否会因此生气呢？

这里有一些你应当牢记于心的建议。绝对，绝对，绝对不要将你没有写完、没有编辑好的报告的草稿提交上去应付复查。我告诉自己我写的每份报告都要遵守这条规则。不幸的是，像大多数人一样，我不听自己说的话。

最后，你要考虑如何呈现这份报告才能使读者从中得到最多的信息。

组装：你写的报告将被如何组装起来（也就是说：组装成一件可以被分销的产品）？它将是一个简短的书信式报告，一份综合报告，一篇博客或者是一篇网络文章，一篇专业的期刊文章，一份权威报告，还是你的报告会构成其他文件的组成部分呢？

形式：你的这份报告将以电子文件的形式还是纸质文件的形式被分发呢？如果它是以电子形式被分发的话，它能否在互联网上取得呢？它能否被编辑呢？它是否会以什么形式限制获取呢，例如密码？

外观：这份报告是只能以白纸黑字的形式来呈现呢还是可以使用彩色内容？图表与文字的比重是多少？这份报告是很传统的呢还是会很华丽，就像营销手册一样？报告里会有11×17英寸大的折叠页呢还是会有超大的像地图一样的插入页呢？

三、明确方法

从高中起你就被告知行文开始前要拟一个大纲，写分析报告也是这样。然而有许多可能的提纲你可以根据您的受众特点和期望来选择。你首先要决定的是报告最终的建议是什么。

您的报告是像政府部门的行政简报（不要混淆法律简报），信函报告，总结报告，综合报告，互联网文章或博客，专业期刊文章或白皮书等等。每一种报告都有自己的受众类型，内容和风格。

写报告就像是去旅行。信息就是你想要传递给最终目的地——观众的资产。报告的建议是持有信息的车辆。现在，您需要一张地图来了解如何到达目的地——那就是提供。

就像地图上有不只一条可能的路线，这里也有几种可能的大纲策略可以用来编写报告。

跟随数据的方法

如果您具有非常结构化的数据分析，则可以按顺序报告每个数据片段。调查往往属于这一类。这种方法使编写报告变得容易，因为在按照原始顺序重新组合之前，可以将报告各个部分分开并分发给其他人写。缺点是这种方法通常没有给出综合的结果。读者只能自己思考这一切意味着什么。

讲故事的方法

这种方法认为阅读统计报告不应该像修剪草坪一样枯燥。相反，你应该引导读者的好奇心，就像解开神秘的谋杀案之谜，你一点点地提供线索，但当把所有的线索放在一起时你给出的结论又十分合理。这与上述的“跟随数据的方法”几乎相反。在讲故事的方法中，报告从最简单的数据分析开始，逐渐地过渡到精彩的高潮 – 分析的结论。与结论不相关的分析将被省略。通常报告的过程有一些弧线，譬如先前介绍的分析结果在后面的章节中被重申，以显示它是如何支撑整个故事情节。

图表在这种方法中非常重要。提纲更像是故事概述。对于每个文本页面，可能图表占据了一大半。讲故事的报告通常比其他方法的报告需要更长的时间，但是如果你的读者有耐心阅读完，那么结果将是会更深刻的（也就是说，不要试图把故事讲给路人听）。

所以，确保你有一个合适的提纲，但不要让它限制你。在构建提纲时，尽量平衡各部分，使读者有周期性的休息。但是，在每个部分中，小节的长度应与其重要性相对应。

优秀数据分析报告的5个关键要素

如何搭建一个优质的报告体系，核心框架是什么：

一、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

先说说剥洋葱的思维，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，

第一剥：看看到底有多少用户还活着，这个很重要，僵尸毕竟是僵尸，没有任何价值可言

Q1、那我们的整体的活跃用户数有多少？

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都是自启的

第二剥：看看平台运营的持续性到底如何？毕竟每个人对活跃理解的定义不一样，通过Q2你大致能够了解这个平台用户回流的时间周期，留存等

Q2、日活跃、月活跃、季活跃的用户数大概是多少呢？

第三剥：看平台用户是否与你的目标群体匹配？

Q3、活跃的用户中男女比例如何？消费层级如何？年龄特征如何？等等

等等，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

那么剥洋葱更多是的是逐步往下，更适合针对某一个问题的深度分析，但分析报告不一样，还需要从整个背景和目的的各个角度去看待，所以这时候要采用拆分的思维，例如我们把年底报告拆分成为什么分析、如何来分析、分析的过程、分析结论、将如何做？

再在每个拆分点上进一步采用剥洋葱的思维就能很少的进行梳理，从而确定分析框架，也可以接触MECE、PEST、AAARRR等成熟的方法论来进行拆分

二、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。

民间有这么一个故事：

曾经有一个麦肯锡的人跳槽到了谷歌，给谷歌的一个广告部门做业务管理，负责这个部门提升广告业务的收入。

他入职的第一天就问了下属们一个问题，“我们这个部门的业务公式是什么？”他的下属们就都被问蒙了，他们想，“我们部门没有什么公式啊。”

后来，这个麦肯锡来的人通过和整个部门的人沟通，最终得出了他们部门的一个业务公式。

这个公式就是：广告收入=展现量×点击率×每个点击的价格

这样的话，这位麦肯锡的大咖把一个商业核心用这样一个公式写出来了，那么这个部门要的几件事情也就随之变的更加清晰

假如你是一个陕西面馆的老板，你的公式是什么呢？那老板开面馆的目的肯定是为了赚钱，也就是利润=营收-成本 ；营收=消费用户*客单价；消费用户=线上用户+线下用户

你还可以继续用公式法分解下去，由上而下的分解是为了更好的实施营销策略，那要提高利润无非做到2点，提高营收，降低成本

比如要提高营收，客单价变化不大的情况下，我应该侧重线上曝光、还是侧重商圈内的用户引流

消费用户体量稳定的话，通过满减、套餐（肉夹馍+凉皮+冰峰)、优惠券等

而由下而上更多是为了评估，就是大家常见的面试题：如何预估一个早餐店的利润？如何预估中国的高收入群体？如何预估竞品的收入等

这样无论你从预测还是分析问题角度来看，都会让自己的逻辑变的更加清晰，可以起到才辩无双的效果，因而让你的结论和支持变的更加紧密

记住图表的取舍不是随意的，别乱放。

三、指标对比的合理性——业务思维

查理芒格说过一句话：不要做一个股票分析家，而是做一个商业分析家。

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！

拿大家熟悉的复购率说一说：

复购率即重复购买率，指消费者对该品牌产品或者服务的重复购买次数

张三是卖大家电的，李四是卖蔬菜的，王五是卖玛莎拉蒂的

那你能说复购率越高，你平台的忠诚度越高吗？显然不能，这里的产品分别是耐用品、消费品、奢侈品，如果抛开业务本身，你觉得复购率之间的对比有意义吗？

在选取指标对比时，一定要清楚指标背后的业务含义到底是什么？一定要多研究别人家的产品、财报，了解它，你才能读懂它，也才会慢慢建立自己的业务认知系统，这在一定程度上决定你报告洞察业务的深度，所谓的洞察其实就是指标衡量够不够狠、够不够准。

四、让图表传达更加直接

图表的使用也有自己的原则、分类、规范，图表不仅仅是数据的罗列，采用图表是为了让人看懂，但这仅仅不够，要成为让人快速高效的看懂，那么绘制一个好的图表也需要具备一定的能力，不是乱画

主要说三个方面，太细节的就不交流了

1、图表选取的原则。

意味着你用什么样的可视化方式来展示？常常看到很多分析师做市场份鹅时，用的柱形图，其实这时候用饼形图会更加直观

所有的商业问题就可以用这个图表来进行归纳并找到对应的展示方式。

2、重点数据的标注

对于能够反映问题的重点数据一定要采用特殊的方式标注出来，可以采用不同的颜色或者文本框来辅助，描述一下这个数据背后的市场、营销举动，这个特别重要、而且很重要！

3、慎用巧用动态图

太多的信息展示容易让展示显得没有重要，一眼过去每个数据都在动，很难让对方抓住重点，不知道你要表达什么，即使要用动态图来提高B格，也一定要有条理性，比如下面这个动态图就很nice！

五、报告的描述规范

一份好的战斗来自一份好的情报，而一份好的情报重中之重在于你对数据的解读，这时再回到你报告的受众上，要明确受众人的职能和业务方向，通过你对数据的解读，让受众短时间内能够做出反应。

常用的几种方式：

对比类：同比、环比、与目标的差异、相对来看等等

趋势类：上升、平缓、回落等

结构类：主要是....、占有率高达等

但这些远远不够，以上更多是在描述数据的本身，这时候你要借助公式法、拆分、剥洋葱的逻辑来找出与业务相关的问题点到底在哪，如何做？

比如，市场占有率方面，ABC三家公司已占据90%的市场份额，其中A占据了60%

领导一看没什么感觉，这和他心里的预期感受差不多，只是你进行了量化而已，并没有传达领导想要的结果和解读

那如何这么写呢？

市场占有率方面，ABC三家公司已占据90%的市场份额，其中A占据了60%

进一步分析得知，A公司的市场份额驱动主要来自：政策引导、市场投放、用户私域运营三个方面

对标发现，我们在用户私域运营方面的收入仅增长了X个百分点，而A在这方面的增长为XX%,是我们的X倍

这样领导一看，就知道来年的重点了，不但发现了问题，而且还发现了主要问题，更重要的是你的分析让他找到了方向

以上纯属虚构，只是想告诉大家站在领导的角度去看数据，由上往下看，而不是用数据来演绎故事

六、总 结

今天的交流就到这里了，不足之处还望各位同行指正，最后总结一下6个要点：

1、如何写？

建立分析框架，借助：拆分（广度）+剥洋葱（深度）

2、每个小节如何呈现？

借助公式思维，去伪存真，去除噪音，让每一小节的有论据、有论证

3、对比要点

一定要清楚指标背后的业务含义到底是什么？不同的业务、不同的产品，不同的公司，指标的体系是不同的，要保证对比的科学性、合理性、可解释性

4、图表可视化

清晰自己的受众，不是以传达信息为开始，而是要以让人秒懂为上乘心法，要明确图表使用原则、场景，重点数据要采用醒目的方式给与提示并做进一步描述

5、异常数据、重要数据、发现的亮点一定要重点标注

经常看一些报告，通篇看完没有记住一个数据，数据的大小一样、字体一样，当然报告都要求字体统一、大小统一，但别忘记报告的意义是什么？很多数据都是为了这个重点数据做铺垫，那就要赋予它不同的身份，用颜色、大小、标注作出区分来，让传达变得更加直接。

6、报告的描述

有时候不是你报告做不好，而是你写不好，一定要站在领导和受众的角度去思考问题，少一些专业术语，多一些有条理的故事主线