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1、数据分析师必备技能-写好一份数据分析报告数据分析报告分类对于数据分析报告，首先要有一个概念性的认识，按照报告陈述的思路，可分为四类：描述类报告，通常是对业务数据的日常展现，比如上月的销售额是多少；平均每天的用户流失是多少，这种报告就像记叙文，描绘发生了什么事情，不求最深但求最全因果类报告，在描述类报告的基础上，多了一个为什么，通常是对某一现场出现的原因进行研究，比如老板发现这个月的销售额下滑明显，让你找出背后的原因预测类报告，通过对事实的现象和原因进行分析和判断，预测未来会发生什么咨询类报告，类似推理小说，像小马过河，投石问路，在得出分析结论的基础上给出有价值的建议，指导企业一路前行。写好数据
2、分析报告的要点1、确定报告受众和分析目的无论写什么类型的数据分析报告，都要先搞清楚报告给谁看，不同的受众对一份数据分析报告的期待是不一样的。比方说一份对集团零售业务毛利额下滑原因的分析报告，集团领导更想看到数据分析的结论和建议，而各个业务部门更关注导致下滑的具体业务原因，所以针对不同的受众，我们撰写报告的侧重点也不同其实就是要清晰报告的分析目的，解决什么问题，想要达到什么预期。2、框架、思路清晰作为数据分析结论输出最重要的部分，一份优秀的数据分析报告要能够准确体现你的分析思路，让读者充分接收你的信息，所以在制作报告时，框架和思路要清晰。这里的框架不单指报告的行文逻辑，更多是指数据分析过程的框架
3、，比方说我们拿到一个分析问题，不可能一下子就找到问题背后的原因，需要利用各种手段将问题拆解分析，直到得出最终结论，这时候就可能会用到我们常提到的MECE、PEST、AAARRR等分析框架用户画像分析3、保障数据准确写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、导出处理数据，最后才是写报告，如果数据不准确，那分析的结果也没有意义，报告也就失去价值，因此在收集整合数据时需要注意数据是否靠谱，验证数据口径和数据范围。4、让图表传达更加直接数据图表化这个概念已经不稀奇了，大部分人都知道利用图表传达数据信息。但是图表的利用并不简单，不是简单把一堆的饼图、柱状图
4、、散点图放到PPT上就能行的，从业这么多年，我见过的大大小小、各种形式的分析报告不下百份，50%的报告都存在过度堆砌图表、错误使用图表的现象图与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的领导及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们最关心的。所以数据图表展现也要体现你的分析思路，而不单单是为了展示数据。（1）选择正确的图表决定我们报告图表形式的并不是拥有的数据是什么，而是我们想要表达的主题是什么。看下面两张图：图1图2同样的数据，想要表达的主题不同，图表形式就不同，图1表达是爽肤水和沐浴露两个品类在不同城市的销量排
5、名，图2主要表达的是在相同城市在两个不同的品类的销量差异。关于图表的选择，个人总结了三个原则：1. 明确目标受众：他们对该问题有何了解？2. 确定要传递的信息：数据说明了什么？需要传达多个信息吗？3. 确定信息的特点：是要进行项目比较、显示时间趋势，还是分析数据关系？（2）不要放弃图表的标题有些图表的标题就和猜谜一样，例如：公司销售趋势、分公司销售分布情况，完全没有突出信息的重点。最好的办法就是将图表要表达的主题直接写在标题里。比如上面的两个图，修改一下标题，图一就应该是：“各地爽肤水的销售额排名”，图二就是“各地爽肤水和沐浴露销售额差异对比”，这样看的人就能快速理解图表想要表达的信息了（3）
6、视觉展现图表配色、布局、重点信息标注什么的我就不多说了，以前讲过很多遍了，今天说一下从视觉展现形式上来说一说数据分析报告常规的做法就是Excel+ppt，数据先用excel进行数据分析和可视化，然后再将图表复制或者截图粘贴到ppt中，效果大概就是下面这样，一份报告少说也得10张ppt但是一页ppt只能呈现有限个图表和结论，且图表多以静态形式呈现，难以直观表达两个分析图表之间的联系，所以在形式上，我们可以选择更加新颖的可视化分析报告形式来展现分析结论，比如下面这样的：这是我用FineBI制作的银行理财产品用户分析，利用FineBI的联动钻取和螺旋式分析功能，通过图表联动钻取，给领导详细拆解汇报不
7、同性别，年龄段的用户特征，各类特征分析数据一目了然，比起一页页的翻ppt，这样的汇报方式更加直观、简洁，领导更加喜欢。而且利用BI工具制作可视化图表和报告的步骤比Excel简单的多，拖拖拽拽就能生成可视化图表，自由布局生成可视化报告：FineBI图表制作可视化分析报告5、分析结论数据分析报告的结论部分是一份报告的精华，也最能体现一个数据分析师的水平。如果把一份数据分析报告比做一个人，那我们上面讲的都是穿着和搭配的部分，而且分析结论就是这个人的内涵。在给出分析结论时，要根据读者的角色和业务方向，通过你对数据的解读，让读者短时间内能够get到信息。低段位的表达就是描述数据之间的对比、趋势和结构关系，比如“在市场占有率方面，ABC三家公司已占据92%的市场份额，其中A占70%”这种表达其实就是把数据又读了一遍，并没有分析出更深层次的意义，一般的业务和领导也能看出来，体现不出数据分析师的价值而高段位的表达应该是在数据描述的基础上结合对业务的分析和理解的，比如“市场占有率方面，ABC三家公司已占据92%的市场份额，其中A占70%，进一步分析得知，A公司的市场份额驱动主要来自：政策引导、市场投放、用户私域运营三个方面，对标发现，我们在用户私域运营方面的收入仅增长了X个百分点，而A在这方面的增长为XX%,是我们的X倍”这样的分析结论才能发现问题，让读者感受到价值。
