数据分析报告范文(数据分析个人总结)

到了年底，写好数据分析报告的重要性不言而喻(只要我写得好，年终奖就少不了我)

众所周知，数据分析报告的输出是整个业务分析过程的结果，是评估一条业务线的参考依据。既然这么重要，就要写好。

接下来分享一下我写数据分析报告的五个步骤，供大家参考。

一、明确分析目的

老话说得好，做任何事之前，想清楚做这件事的目的。写数据分析报告也是一样。如果一开始没有明确的目的就盲目的开始分析，最后的结果很可能是，分析半天，你离目标越来越远。所以了解研究这件事的目的是开始数据分析的第一步。

二、拆解指标发现问题

明确了我们的分析目的之后，就要为我们的分析目标拆解指标，通过拆解指标来发现问题。这么说有点假。举个例子来说明。

背景:年底某制造公司需要恢复销售线业务，需要检查所有销售线人员的年度目标完成进度，并给出建议。同时，通过统计发现公司今年毛利率有所下降，需要数据分析师通过数据找出影响毛利率下降的原因。

拆卸过程:

①明确分析目标②确定问题③拆解问题④拆解指标&展开纬度布局。

第一步:明确分析目标。

通过背景，我们可以清楚地知道我们有两个目标要完成。这里我以导游图的形式列出来。

第二步:找出问题所在。

分析清楚目标后，就要确定为了实现目标需要围绕目标解决的问题。你可以用思维导图把看到这个目标后出现的问题写出来。

第三步:拆解问题。

在确定问题之后，需要找到能够从数字上衡量这些问题的指标，以及这些问题是如何计算的。

第四步:扩展维度。

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，我们给出的结论需要与分析的目的紧密联系，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，如果是判断经营情况，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，已经可以检测出一些数据异常。但这些异常是好是坏，需要通过一个标准来确定。

比如10月份销量下降，可以加大与去年数据的对比。如果去年也下跌，那就意味着正常的月度下跌。如果去年没有下降，那么今年的下降就是不正常现象，需要重新解决。

四、结合业务，给出建议和方案

如果数据不能推动业务增长，那就没用。

得出结论后，结合对业务的了解，可以对分析结果提出建议，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

以上准备工作完成后，如何写分析报告增加可读性？

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；