主要目的是向管理者傳達分析結果、可行性建議等有價值的信息。數據分析報告本質上是壹種溝通和交流的形式。它需要對數據進行恰當的包裝，讓讀者對結果做出正確的理解和判斷，並在此基礎上做出有針對性的、可操作的、戰略性的決策。
寫數據分析報告需要註意三個方面:？展示分析結果，驗證分析質量，為決策者提供參考。
如何寫好數據分析報告
數據分析報告由以下部分組成:
標題
目錄
序
主體
01
標題
標題是報告的眼睛，是整個報告最濃縮的精華。壹個好的標題可以讓讀者不偏不倚地理解這份分析報告的主旨，有時壹些或關鍵的結論可以直接加在標題上，達到文意直白的效果。
在冠名的過程中，現在有壹個關於數據分析師招聘和薪酬的報道。您可以:
1.？把報告的結論直接放在標題裏，比如“人工智能環境下數據分析師需求線性上升”
2.？提出分析報告的研究問題，如“數據分析師的職業規劃在哪裏？”
3.？用適當的方式寫下研究主題，比如“數據分析師招聘研究”
02
目錄
反映數據分析報告的整體結構
我認為壹份好的分析報告應該有以下結構:
03
序
前言類似於寫論文時的摘要:
1.寫出本分析報告的目的和背景。
2.稍微說明壹下現狀或者存在的問題。
3.通過這個分析需要解決哪些問題？
4.使用了哪些分析思路、方法和模型？
5.給出壹個總結性的結論或效果。
6.給出數據來源
但是，所有的分析報告都有壹個大前提——了解報告的受眾。
知道他們是誰，喜歡什麽風格，什麽樣的敘事過程，就可以判斷報道的載體和形式。
Excel，word，PPT和重點筆記？
妳喜歡鮮艷的對比色還是穩重的商務色？
是總分，總分還是總分？
是喜歡開門見山，還是喜歡先提後抑？
是要邏輯嚴密，還是喜歡單個突破按模塊反匯編？
妳喜歡專業詞匯還是通俗易懂的白話？
根據受眾的數據理解能力，判斷呈現哪張圖表，做出合適的解讀。
04
主體
強邏輯
對實際情況的陳述和論證必須嚴謹、合理、符合邏輯。這就是數據分析師存在的意義。按照議論文的寫作方式，總分是最常見的結構，總分部分是結論。
結論可以前置，好處是可以幫助看/讀報告的人節省時間，快速聚焦結論。如果話語權足夠大，還可以減少決策環節，直接進行戰略選擇，會省去很多環節。
比如，通過對各省客服部門用戶的訴求信息分析，發現湖南、吉林兩省用戶數量多(X)，新增用戶比例高(x%)。平臺入駐、協議簽訂、產品發布的問題數量高於平臺平均水平x%。？
原因:拆解數據後發現，兩省訓練資料較少，知識庫覆蓋率相對較低，語料庫資料匹配度不高；
策略:建議培訓部加強知識庫和語料庫建設，針對兩省用戶的問題制定相應的策略；
價值:通過知識體系的完善，減少客服人員在基礎問題上的人力投入，加快問題響應解決率，從而提高用戶滿意度。
05
清晰的架構
分析報告的結構體現了分析師分析思維的框架，必須是顯而易見的，符合常識的。妳的思維最好不要跳躍，以免出現閱讀困難，讓讀者壹頭霧水。逐步得出結論，給出意見。
大多數情況下，壹般的數據分析都是以結論結束，因為是總分，只需要暴露問題。至於問題的解決，還是要靠其他團隊或者部門領導來做最後的決定。
針對結論，每壹項分別闡述，支持重要結論的論點有哪些，對應的論點有哪些。在這個過程中，需要組織的是壹套標準的數據分析過程，即:
數據采集-數據處理-數據統計-數據可視化-數據結果？
需要強調的是，在整個分析過程中，最好提前明確統計的核心指標和維度。看問題的角度很多，需要提前定好框架，從主視角和次視角分析指標。
分析方法不會在報表層面進行，會在另壹部分體現。
06
結論是明確的
數據的結論必須來源於數據，並且要嚴格符合數據分析的主題。壹個分析模塊最好只給出最直接最相關的分析結論。當然，壹個特征可以從多個角度提取多種觀點和結論，但壹定要選擇與主題相關性最強的，否則大量低相關的信息很容易擾亂讀者的思維。
對業務比較熟悉的分析師會看得更遠，嘗試從業務的角度解讀數據，也就是根本原因分析，先定義異常，再解釋異常，再解釋異常。
07
形象化
人都是視覺動物，壹張圖勝過千言萬語。在數據報告中，需要用大量的圖表來代替文字。圖表可以壹步到位的把數據呈現給讀者，很多時候不需要做多余的解釋。
08
學期
根據不同的讀者決定是否解釋報告中的分析方法和術語。
報告的協作部門，也就是參與報告的人，無論是確定數據來源的部門、核對數據口徑的部門，還是參與數據解讀的部門，都是協作方，應該提前做好溝通確認工作，避免數據結果受到質疑。
寫在最後
在報告主體之前，最好明確報告的業務範圍、內容涉及的指標、數據收集的渠道、抽樣的時間，並插在內容之前作為說明頁。
結束