数据分析报告怎么写(优秀的数据分析报告)

很多人喜欢问我有没有数据分析报告模板给他们抄。一套模板对新手还是有用的，可以借鉴一下结构和大致思路。但是，当我做更多的分析时，我会发现很少有模板完全符合我自己的分析需求。与其找模板参考，还不如自己写。

所以今天我们就来谈谈如何写出一份优秀的数据分析报告:

1、数据分析报告分类

在写数据分析报告之前，首先要对报告有一个概念性的了解，根据报告的呈现思路可以分为四类:

描述报表:通常是业务数据的日常呈现，比如上月的销售金额；用户日均流失量是多少？这种报道就像记叙文，描述发生的事情，不求最深但求最全。

因果报告:在描述一类报告的基础上，多了一个为什么。通常是研究某个场景的原因。比如老板发现这个月的销售额明显下降，让你找出背后的原因。通过对事实的现象和原因进行分析判断，预测未来会发生什么样的咨询报告。类似于推理小说，像小马过河，扔石头问路，在分析结论的基础上给出有价值的建议，从而引导企业一路前行。

2、写好报告的要点1）确定报告受众和分析目的

不管你写什么类型的数据分析报告，你都要先搞清楚这个报告是给谁看的。不同的受众对数据分析报告有不同的期望。比如一份集团零售业务毛利下降原因的分析报告，集团领导更希望看到数据分析的结论和建议，而各业务部门更关注导致下降的具体业务原因。所以根据受众的不同，写报告的侧重点也不同。

其实就是要明确报告的分析目的，要解决什么问题，要达到什么预期。

2）框架、思路清晰

作为数据分析结论输出最重要的部分，一份优秀的数据分析报告应该能够准确反映你的分析思路，让读者充分接收到你的信息。所以做报告的时候，框架和思路要清晰。这里的框架不仅仅指报告的写作逻辑，还包括数据分析过程的框架。比如我们拿到一道分析题，不可能一下子就找到问题背后的原因。我们需要运用各种手段对问题进行拆解分析，直到得出最终结论。这时候我们可能会用到我们经常提到的MECE、PEST、AAARRR等分析框架。

3）保障数据准确

写报告、获取和整理数据往往要花60%以上的时间。需要协调数据规划的相关部门，组织数据收集，导出和处理数据，最后写出报告。如果数据不准确，分析结果就没有意义，报告也就失去了价值。因此，在收集和整合数据时，需要注意数据是否可靠，核实数据口径和数据范围。

4）让图表传达更加直接

数据图表化的概念不再罕见。大多数人都知道如何用图表来传达数据信息。然而，图表的使用并不简单。简单的在PPT上放一堆饼状图，柱状图，散点图是不够的。这么多年的实践，我看过一百多份各种形式的分析报告，50%的报告都有过度叠加图表和错用图表的现象。如何解释图表之间的关系，如何表达反映的问题，这些都是制作数据分析图表时需要了解的东西。

很多细心的领导和专家会对你的数据分析和结论提出疑问，因为现状和未来是他们最关心的。

所以数据图表的呈现也要体现你的分析思维，而不仅仅是为了展示数据。

(1)选择正确的图表。

决定我们报告的图表形式的，不是我们掌握的数据，而是我们想要表达的主题。看下面两张图:

同样的数据，要表达的主题不同，图表形式也不同。图1是爽肤水和沐浴露在不同城市的销量排名，图2主要是两个不同品类在同一城市的销量差异。关于图表的选择，个人总结了三个原则:

明确目标受众：他们对该问题有何了解？确定要传递的信息：数据说明了什么？需要传达多个信息吗？确定信息的特点：是要进行项目比较、显示时间趋势，还是分析数据关系？

(2)不要放弃图表的标题。

有些图表的标题就像猜测一样，比如公司的销售趋势，分公司的销售分布，根本没有突出信息的重点。最好的办法是直接把图表的主题写在标题里。

比如上面两张图，修改一下标题，第一张图应该是“爽肤水销量排名”，第二张图是“爽肤水和沐浴露销量差异对比”，这样看的人就能很快理解图表想要表达的信息。

(3)视觉呈现

配色，版面，关键信息标注我就不说了。我之前讲过很多次了。今天从可视化的呈现形式来说一下数据分析报告的常规做法，就是excel+ppt。先用Excel对数据进行分析和可视化，然后将图表复制或截图粘贴到ppt中。效果大概如下。一份报告至少能拿到10个ppt。

而一页ppt只能呈现有限数量的图表和结论，而且图表多以静态形式呈现，很难直观地表达两个分析图表之间的关系。因此，在形式上，我们可以选择更新颖的可视化分析报告形式来呈现分析结论，比如如下:

这是我用FineBI做的银行理财产品的用户分析。利用FineBI的联动钻取和螺旋分析功能，对不同性别、不同年龄的用户特征进行拆解，详细上报给领导，各种特征分析数据一目了然。比起一页一页翻ppt，这种汇报方式更直观简洁，领导也更喜欢。

而且用BI工具制作可视化图表和报表的步骤也比Excel简单很多。可以拖拽生成可视化图表，自由布局生成可视化报表:

FineBI图表制作

5）分析结论

数据分析报告的结论是一份报告的精髓，最能体现一个数据分析师的水平。

如果把一份数据分析报告比作一个人，那么上面说的就是穿着搭配的部分，分析结论就是这个人的内涵。在给出分析结论时，根据读者的角色和业务方向，通过你对数据的解读，读者可以在短时间内获得信息。

低级表达式是描述数据之间的比较、趋势和结构关系。比如“从市场份额来看，三家ABC公司已经占据了92%的市场份额，其中A占70%。”这种表达其实是把数据读了一遍，没有分析更深层次的含义。一般的企业和领导也能看出来，它并没有体现出数据分析师的价值。高层表达要以数据描述结合业务分析理解为基础。

“从市场份额来看，ABC三家公司已经占据了92%的市场份额，其中A占70%。进一步分析表明，A公司的市场份额主要是由政策引导、市场投放和用户私域运营三个方面驱动的。根据对标，我们的用户私有域运营收入只增长了X个百分点，而A公司增长了XX%，是我们的X倍。”

这样分析结论才能发现问题，让读者感受到价值。

最后给大家找了一些优秀的数据分析项目，没有思路的朋友们建议看一看。