时间: 2021-07-30 10:48:26 人气: 13 评论: 0
编辑导语：数据分析是产品经理的工作业务之一，而面对不同对象，数据分析的应用场景也有所不同。此时，数据分析报告的撰写也应当在整体结构上、基于业务场景需求的变化而有所调整。本篇文章里，作者总结了数据分析报告撰写的注意事项，一起来看一下。
前言
在做数据分析的日常工作中，对数据进行整理、分析并提炼要点、并将分析过程与结果写成一份通俗易懂的报告是必不可少的工作之一，也是一个优秀运营、产品、人力、数据等职场人的必备技能，是支持决策的依托。
数据分析报告是完成数据分析的最后一步，但是，对有的人来说，这也是最薄弱的环节，前期分析都进行非常好，但就是写不出条理清晰、逻辑缜密、易读且美观的数据报告。
然而，在实际的工作中，能够撰写出高质量、高价值的数据分析报告，不仅能够充分地展现做数据分析的价值所在，更是在这个过程中训练你的数据思维、梳理整个业务线的底层逻辑以及复**整体分析思路发现问题，并逐步形成自己的分析体系。
那么，本文将从数据报告有哪些类型、数据报告基本的构架包括什么、一份优秀的数据报告一些建议、以一份APP的周报模板举例说明等几个方面进行梳理总结如何才能作出一份优秀的数据分析报告。
以数据分析的工作场景不同，以及面对汇报对象、内容、方法等情况的不同，我们来梳理一些常见的数据报告类型，主要有：日常工作类、专题分析类、综合研究分析类等常见的数据分析报告。
在实际应用中，不同类型对应的数据分析报告以及对于数据分析技能的要求也各有差异。
此类数据报告一般以日报、周报、月报、季报、年报的形式，定期地对某一个业务场景进行数据分析为主。主要是反映日常业务计划执行情况，活动、拉新、渠道等不同维度反应业务目前现状的数据支撑、并分析某影响和原因的一种分析报告。
其主要特点：具备一定的时效性、涵盖核心指标、反映业务情况、快速出具结果。
这类分析要求做数据分析的人员要贴合业务场景，搭建起来符合业务场景的指标体系，以实现对业务人员在从事业务活动中的数据支撑，才能帮助决策者掌握业务线的最新动态。
例如：公司的日常运营报告、电商的日常销售报告、产品运营周报等。此类报告通常是对业务数据的日常展现，本周的销售额是多少、平均每天的用户流失是多少，同比环比增长多少等，这种报告主要描绘发生了什么事情、为什么发生，通过对事实的现象和原因进行分析和判断，预测未来**发生什么，给出可行性建议，不求最深但求最全！
此类分析报告一般没有固定的时间周期，**有大方向的目标，即对社**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。主要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。
其主要特点：内容单一，重点突出，集中精力解决主要的问题。
包括对问题的具体描述、原因分析和提出可行的解决办法。这类分析要求做数据分析的人员需要对业务有深入的认识和了解、有较强的数据思维能力、数据敏感度，通过专题分析深入分析，挖掘问题，往往对业务的增长产生意向不到的促进效果。
例如：电商销量异常分析、活跃数据异常分析、用户流失分析、提升用户转化率分析等，此类报告通常需要将现有的数据分析及挖掘方法应用于实际数据中，通过数据分析不断尝试、总结、提炼，具体问题具体分析。
此类分析报告一般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。主要是从宏观角度反映指标之间关系，并站在全局高度反映总体特征，做出总体评价。
其主要特点：分析维度较为全面，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。例如：人口普查报告、某企业运营分析报告等。
总之，不同的业务场景，数据分析报告的类型也**略有不同，其实际工作中还有很多类型的报告，如竞品分析报告、行业报告、各类研究数据报告等，这里就不一一展开了。
本文主要梳理了解日常工作中常见的类型的实用的报告。然而，一份高质量的数据分析报告，需要一个数据分析人员根据自己的实际业务场景，且运用自己技能以及方法论，针对性发现问题、分析问题、解决相问题，在此过程中不断地总结反馈优化，逐步形成自己的方法论和撰写技巧，而这将是一个长期训练和学习的过程。
从某种意义上来讲，数据报告也是对整个数据分析过程的一个总结。其实质上也可以说是一种沟通与交流的形式，将分析结果、可行性建议以及其他价值的信息传递给业务或者决策人员。
通过数据报告中展示的数据、结论、未来趋势以及建议，决策者或者业务人员能够作出正确的理解与判断，并可以根据其做出有针对性、可落地性和战略性的决策。
那么 ，数据报告基本的构架包括哪些呢？
总结来说，数据分析报告即通过对数据全方位的科学分析来评估企业运营质量，为决策者提供科学、严谨的决策依据，以降低企业运营风险，提高企业核心竞争力。
从报告对象的角度组织内容、结构，以及报告里各个模块的侧重点。
比如，受众对象是公司领导层的决策者，报告侧重点就在于关键指标是否达到目标预期，若未到达，为什么没有达到预期，需要进一步地拆解、细化数据指标来简要说明问题出在哪里，未来如何改进。或是若到达预期，做了哪些动作，值得推广，并总结团队下一步的改进计划。
受众对象是团队的业务人员，报告侧重点就在于挖掘问题点，并提出改进方案以及可执行建议，实现数据驱动业务。
总之，不同的受众对象，数据报告的侧重点不同。
好的数据报告一定是有层次，有框架，并且能让阅读者一目了然、架构清晰、主次分明，让人容易读懂。
值得注意，如果问题都界定不清楚，这份数据分析报告基本也就失去“价值”（在界定问题的时候往往也需要一定的数据进行参考。而且对数据进行分析与解读过程中，可能对问题的界定还**有改变）。
比如，需要为一个门店的运营情况做分析，我们首要明确分析到底是想解决什么问题，养成“先谋而后动”的习惯。
进而，思考有什么样的数据可以使用，要分析什么维度的数据，要得到什么结论。
最终，分析结论解决了什么问题，从而形成“闭环”。
我们就可以围绕客流量、各个门店销售额、人效、坪效、客单价、促销活动等数据去做分析，常见的我们就用5W2H、人货场**、4P等方法论。
总之 ，好的分析框架，有明确的目标 ，数据报告能够让阅读者一目了然。
没有标准就无法判断好坏，没有明确结论的分析也可以说失去了报告的意义。所谓的标准就需要对业务的深刻理解，以及过往的经验来制定。
比如，某个门店连续三天销售额下跌，累计下跌5%，其原因就有可能是促销活动以后的自然下跌或者是月底、周末等周期性下跌。这时我们就需要多方位的考虑，参考过往的经验和数据，来制定一个标准的指标。
总之，数据+判断标准才能得出明确的结论。不要有猜测性、可能性的结论。
用图表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**让人无所适从。而一些重点的数据，用颜色、大小等来区分，让传达变得更加明显。
值得注意的是，要明确图表使用原则、场景。
比如 ，饼图、环形图、百分比堆积柱形图等通常用来展现数据的分类和占比情况，而环形图的可读性更高；柱形图、条形图、雷达图通常用来比较类别间的大小、高低；折线图、面积图通常用来对比关系，表示随时间变化的情况、趋势情况；散点图、气泡图通常用来相关性对比。
一般红色代表增长，绿色代表下降等。
总之，合适的图表比文字更加生动形象。
一个分析一个最重要的结论就好了，做分析就是发现问题，如果一个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，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0。
比如，每页PPT表达一个内容。不要想在一页PPT内表达太多，特别是大多数人对着一堆数字往往就晕了，把想表达的观点和内容都写在标题上，“吸引眼球”！
总之，直接地、精要地告诉受众报告价值，抓住需求点甚至痛点。
作为决策者，需要看到真正的问题，才能以便他们在决策时作参考，切记不要假大空，无法落地。
值得注意的，报告做出来后，一定要和受众对象进行沟通，收集反馈，快速调整。
当然在实际工作向上汇报中，也要懂得变通，来美化数据，来争取后续的可能的更多资源。美化数据并不是做假数据，而是一种技巧，这里就不展开说了，可根据具体场景随机应变哦！
总之，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现问题，正视问题也是数据报告价值所在。
以上几点是我们做实际工作中容易忽视的。其实，一份优秀的数据报告，有很多细节需要大家注意，需要大家在实际操作中，逐步完善、熟悉了解。
而对于一些刚入门的新人，建议前期套用一些数据分析报告的模板，但切忌不能总是套用，要结合自己的业务场景，做出一份符合自己业务线的数据报告。
接下来，我们以某APP的一个产品运营周报为例，来展示一下一份完整的数据报告是怎么样的。
注：展示背景以及目标。
注：此APP当时的产品阶段是侧重用户增长，其次才是线索指标，其他指标根据实际情况可以随时调整，以便说明问题。
注：如上表所示，核心指标已飘红，未达预期部分的目标完成度以绿色表示下降，加上颜色，从而让报告的阅读者一目了然知道核心指标完成情况，以及哪些数据**出预期、哪些数据出现问题，从而引导大家聚焦在问题的分析上。
注 ：图形样式需要根据报告的汇报侧重点来选取，例如展展示趋势可以用折线图，活跃用户的构成进行分析，并可以顺便带出留存数据和新增数据分析，了解活跃、新增、流失之间的联系。
注：对于留存用户的分析，除了分析总留存人数之外，其实，常见是用梯形表格分析动态时间周期内的留存率变化情况，此APP根据实际场景采用上图的方法。
注：数据情况的原因说明最好不**过2个，切忌罗列一堆原因，让阅读者找不到重点。然后，引出渠道分析。
注：这里以渠道新增分析示例，适合于对比多个同类数据的情况，主要是看各个环节的转化率。
注：通过核心指标的活跃分析以及新增、留存、渠道等数据分析，确定整个报告的内容框架和侧重点，然后对数据进行整理、分析和制表。最后，得出结论。
木兮擎天＠，微信公众号：木木自由，人人都是产品经理专栏作家。多年互联网数据运营经验，涉猎运营领域较广，关注于运营、数据分析的实战案例与经验以及方法论的总结，探索运营与数据的神奇奥秘！
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