一份高质量数据分析报告是如何产生的

一份高质量数据分析报告是如何产生的

首先我们需要知道为什么要撰写数据分析报告呢？

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。 而数据分析报告实质上是一种沟通与交流的形式，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。

我们撰写数据分析报告的时候需要注意三个方面:  展示分析结果、验证分析质量，以及为决策者提供参考依据。

如何写好一份数据分析报告

一份数据分析报告由以下几个部分组成：

标题

目录

前言

正文

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标题

标题是一份报告的文眼，是全篇报告最浓缩的精华。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。

在标题的命名过程中，现在有一份关于数据分析师招聘和薪酬方面的一份报告，你可以：

1.  直接在标题中放上报告的结论 ，例如《数据分析师在人工智能大环境下需求直线上升》

2.  提出分析报告的研究问题， 例如《数据分析师的职业规划在哪里》

3.  中规中矩地写上研究的主题， 例如《数据分析师的招聘研究》

02

目录

体现数据分析报告的整体架构

我认为一个好的分析报告应该要的结构:

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前言

前言部分就和写论文时候的Abstract类似：

1. 要写出做这次分析报告的目的和背景

2. 略微阐述现状或者存在的问题

3. 通过这次分析需要解决什么问题  

4. 运用了什么分析思路，分析方法和模型

5. 给出总结性的结论或者效果

6. 给出数据来源

但所有的分析报告都有一个大前提------- 了解报告的受众

知道他们是谁，喜欢什么样的风格，怎样的叙事过程，才好判断报告的载体和形态。

是用excel，还是用word，或者PPT和key note ？

是喜欢鲜艳的对比色，还是稳重的商务色 ？

是总分，还是总分总，还是总分分 ？

是喜欢开门见山，还是喜欢先扬后抑 ?

是希望逻辑严整，还是喜欢单点突破按照模块去拆解？

是喜欢专业的词汇，还是通俗易懂的大白话？

根据受众的数据理解能力，去判断用哪种图表进行呈现，做合适的解读。

04

正文

逻辑性强

现实状况的给出和论证一定要严谨合理，逻辑性强。这正是数据分析师存在的意义。按照写议论文的方式，总分总，是最常见的结构，总的部分，就是结论了。

结论可进行前置,其好处在于能帮助读/看报告的人节省时间，快速聚焦到结论事项上。如果本身的话语权足够大的话，还能减少决策链路，直接进行策略抉择，少了很多环节。

举个例子：通过对各省用户在客服部门的诉求信息分析，发现湖南和吉林两省的用户体量大（x），新用户的占比高（x%），在平台入驻、协议签订、商品发布几个环节的问题量，高于平台平均水准x%。 

原因：经过对数据的拆解，在两省的培训材料少、知识库覆盖面比较低，语料素材匹配度不高；

策略：建议培训部门加强对知识库、语料的建设，并针对两省用户的问题，制定相应的策略；

价值：通过对知识体系的完善，能够减少客服人员在基础问题上的人力投入，加快问题响应解决率，从而提升用户的使用满意度。

05

架构清晰

分析报告的架构体现了分析师的分析思路的框架，一定要显而易见，符合常识。思路最好不要出现跳跃的地方，以免出现阅读障碍，令读者不知所云。一步一步得出结论，给出观点。

大部分情况下，一般的数据分析到结论就结束了，因为是总分的关系，只需要暴露问题，至于问题的解决，是依赖于其他的团队，或者部门的领导去拍板。

针对结论，对每一项分开进行阐述，支撑起重要结论的论点分别是什么，以及对应的论据。在这个环节过程里面，所需要组织的内容就是一套标准的数据分析过程，即：

数据采集-数据处理-数据统计-数据可视化-数据结果 

需要强调的是，在整个分析的过程里面，最好能够提前明确好统计的核心指标和维度。看待问题的视角有很多，所以需要提前定下来一个框架，从主视角、第二视角去对指标进行剖析。

分析的方法，就不在报告层面上展开了，会在另外一个部分里面体现。

06

结论明确

数据的结论一定是要从数据中得出来，要严谨的切合数据分析的主题，最好一个分析模块只给出一个最直接最和主题关联的分析结论。一个特征当然可以从多个角度提取出多个观点和结论，但是一定要选择和主题相关性最强的那个，不然大量的低相关信息会很容易打乱读者的思路。

熟悉业务多一点的分析师，会看的更远一些，从业务的视角尝试进行数据解读，即根因分析，先定义异常，然后去解释异常，再之后去阐述异常。

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可视化

人都是视觉动物，一图胜千言。在数据报告中需要大量地使用各种图表而非文字，图表能够一步到位的将数据呈现在读者面前，大部分时候无需做多余的解释。

08

术语

根据读者的不同决定是否要解释报告中的分析方法和术语。

报告的协同部门，即谁参与方，无论是确定数据来源的部门，还是核对数据口径的部门，或者是参与数据解读的部门，都是协同方，应该事先去做好沟通确认的工作，避免数据结果被质疑。

写在最后

在报告主体之前，最好能明确报告的业务适用范围，内容中涉及到的指标，数据采集的渠道，抽取样本的时间，作为说明页，插入到内容之前。

                                                                        end2022-06-14