数据报告写法

数据分析报告写法

·搭建清晰的逻辑框架:好的数据分析报告架构清晰、基础扎实、层次分明，能让阅读者一目了然，有读下去的欲望。在写作数据分析报告之前应该先确定自己的分析逻辑线条，可以通过思维导图工具先做出相应的逻辑框如也可以简单使用“发现问题一总结问题原因解决题”这样-一个流程。

·基于可靠数据源:数据可靠性我们在本书前面部分内容已经反复强调，如果分析不是建立在数据可靠的基础之上，就如同搭建高楼时一-开始就根基不稳。想要获得数据，不能等到写作分析报告时才临时抱佛脚，在项目确立之初商业数据分析师就应该着手规划数据的使用范围，让技术人员抓取正确的数据或自己在可靠的数据平台上提取，在充分收集数据的基础上作分析。太主观的东西往往没有说服力，分析结论一定要基于紧密、 严谨的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论。

·写作分析报告时要换位思考:每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，分析师在写作分析报告时难免会按照自己的思维逻辑来写。但是有一一点必须清楚，你觉得整个报告详细明白、可读性强，那是因为整个分析工作是由你完成的，别人不一定了解前因后果。因此，在写作分析报告时一定要考虑你的分析报告阅读者是谁，他们最关心什么，站在读者的角度去写报告。‘

·学会用图表展现分析工作:用生动的图表代替大量堆硎的数字会有助于人们更形象、更直观地看清楚问题和结论，不过要注意图表也不能过多使用，过多的图表会让观者找不到重点，影响其对重要内容的理解。在运用图表表达观点时，是否掌握一定的设计方法会 直接影响到图片的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则才能突出重点，同时使报告美观可读。如若图表杂乱无章、排列无序，分析结果就不能有效地传达出来。

·得出明确的结论:分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据，能够发现问题并从中得出结论才是分析师的价值所在。阐述结论-定要明确，含糊其辞或避而不谈等于是没有结论的分析，也失去了本身的意义。

·分析结论贵精不贵多:结论呈现的方式多样，笔者个人常用方式是将结论放到开头，这样看报告的人更容易看到重点。 但是在写作中可以来用一个分析加一个最重要的结论的呈现方式， 便于总结。分析结论要求言之有物、切入重点，无须贪多。精简的结论易于阅读，减少重要阅读者(高管们并没有太多时间看报告全文)的时间成本。不要害怕或回避负面结论:做商业数据分析不是当公司的吹鼓手，老板或其他提出分析需求的部门不是听你唱赞歌的，他们想要的也不是一 个粉饰太平的结论。及时发现问题，在该问题造成公司重大失误前将其呈现给相关业务部门，帮助他们解决问题，这才是商业数据分析师的终极价值。

·提出针对性的解决方案与改进建议:新手商业数据分析师在数据分析报告中的常见失误就是有分析、有结论，偏偏没有提供任何解决方案。商业数据分析师努力地了解事实并在了解的基础上进行深入的分析，这个研究过程就决定了你可能比别人更清楚发现的问题及问题产生的原因，在这个基础之上做出的建议和结论也会更有意义。

基础9项核心原则的方法:

实现商业价值和影响一构建并持续改进分析方法以实现高价值、业务影响力。

专注于最后一英里一 将分析部署到生产中，从而实现可复制的、持续的商业价值。

持续改善一从小处开 始进而走向成功。

加速学习能力和执行力一行动、 学习、适应、重复。

差异化分析-- 探索你的分析方法从而产生新的结果。

嵌入分析一将分析嵌人业务流程。

建立现代分析架构一利用通 用硬件和下一代技术来降低成本。

构建人力因素 培养并充分发挥人才潜力。

利用消费化趋势利用不同的选择 进行创新。

大数据分析方法要建立自己独特的分析路线图，请按照下列步骤操作。

1.确定关键业务目标。

2.定义价值链。

3.头脑风暴分析解决方案机会。

4.描述分析解决方案机会。

5.创建决策模型。

6.评估分析解决方案机会。

7.建立分析路线图。

8.不断演进分析路线图。

2012年Talent Analytics调查的进一步分析显示分析人才分为四种分 析角色： (1)通才， (2)数据准备型人才， (3)程序员， (4)管理者。

这些角色在以下典型分析任务中所花费的时间如图12-2所示。

口分析设计

口数据采集

口数据准备

口分析

口数据挖掘

口可视化

口编程

口解释

口展示

0行政

Q管理

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