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。数据分析报告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。
一、数据分析报告的基本构架：
1. 背景以及目的——描写报告的业务背景，只有受众了解了才能知道报告的价值所在。
2. 数据来源——注明数据来源，才能提高可信度。
3. 数据展示——数据文字合理的排版，才会有好的可视化效果，需要注意主要数据指标支持（均值、增降幅度、同比环比等）。
4. 数据分析——一定要清楚数据指标背后的业务含义到底是什么？不同的业务、不同的产品指标的体系有所不同的，要保证分析的合理性、可解释性，因此分析的内容根据需求不同有所差异，需要注意整体框架的逻辑性。
5. 抛出结论——有结论的分析才有意义。
6. 提出建议——根据分析结论提出相应的建议。
二、关于数据分析报告的建议：
1. 要明确数据报告的受众对象，要有易读性
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。若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。
2. 要有一个好的分析框架，并清晰地界定问题
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。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。比如，需要为一个网站的运营情况做分析，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”。我们就可以围绕网站流量、用户行为路径、线索量等数据去做分析。
3. 要有明确的判断标准和结论，明确数据指标
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，某个网站连续三天线索量下跌，累计下跌5%，其原因就有可能是推广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。
4. 要尽量图表化，异常数据、重要数据、发现的亮点一定要重点标注
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，过多的图表一样会让人无所适从。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。
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。
5. 分析结论不要太多要精
做分析就是发现问题，如果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。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头晕，把想表达的观点和内容都写在标题上，吸引注意。
6. 要有可行性的建议和解决方案，正视问题，敢于指出，并随时跟进
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。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。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。
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