優質的的數據分析報告能從數據中發現企業需要關心的問題。如何寫出有價值的數據分析報告？本文作者把報告分成兩種類型，并結合案例分别進行了分析總結，供大家一起參考和學習。

臨近年底，做數據分析的同學們都在寫各種報告。按理說，寫數據分析報告是數據分析師最基本的技能，人人都該會。可怕就怕，自己辛辛苦苦寫完的東西沒！人！看！沒人看還是好的，更怕的是下面場景：

在接到衆多同學求助之後，今天系統分享一下。估計每個做數據or想做數據的同學，都看過類似的說法：數據分析報告分為六步。

1. 明确目的和思路
2. 數據準備
3. 數據處理
4. 數據分析
5. 數據可視化
6. 結論與建議

問題就是從這裡開始的，這個毒瘤誤導了無數新人。

之所以說這個玩意是毒瘤，是因為丫用并排6點的樣式，嚴重幹擾了人們的視野，形成一種錯覺：這6個東西是按1-6的順序，且工作量是一樣的。

實際上，真實企業工作中，他們的關系應該是：

為啥是毒瘤還這麼流行？一個有趣的真相是：一般教育培訓機構是把hadoop，BI，python 的課拆開賣的。而這兩年主打賣的又是python，所以基本不怎麼提數據治理這茬事。

二來，新人最喜歡的，才不是這些搬磚的基礎工作呢，是模型！最好是人工智能模型！！所以兩者一拍即合，教育機構準備一個數據集，新人按照樣例把模型的代碼敲進去，運行，體驗掌握了人工智能模型的快感。

大家都得到了極大滿足，隻剩下看報告的人郁悶：這尼瑪也是分析？

想破局，當然是得回到真實工作中。本文篇幅有限，就先不講基礎建設，先聚焦讨論：如何從數據中發現真正企業關心的問題，做有價值的報告。

數據分析報告，本質是報告。所謂報告者，就有人說，有人聽，于是形成兩種基本的報告模式：

在做報告時，第一步，确認本次報告是什麼模式，包括：

1. 我們是要主動說，還是回複問題
2. 我們要對誰說/回答誰的問題
3. 我們要說的是什麼問題

不要笑！很多同學連這點基本工作都做不到。隻是機械、麻木、對着模闆，把數據填一遍。然後憋出吃奶力氣，寫下：“本月環比上漲2%”幾個大字。然後按着上一次郵件的發送名單，群發出去。還美其名曰：這是日常報告。至于報告了啥？報告給誰？說了什麼？一概不知。這種日常報告就是空耗體力，還不如直接建個dashboard誰愛看誰看呢。

我說你聽型報告，看起來最簡單，可想做好，要滿足兩個條件：

1. 我說的得是個“問題”；
2. 我說的得某部分，别人不知道。

這兩點看似簡單，實則麻煩。比如下圖

很多數據分析師就隻會寫：

• 月均GMV 720
• 最大值1000
• 最小值500
• 中間值700

膽肥的，還會寫一句：

• 連續4個月下跌
• 5月環比下跌17%

然而下跌不代表問題呀，很有可能人家業務的趨勢就是長這樣的（如下圖）

這種情況，叫：無固定标準下判斷。無明确KPI、指标要求、領導命令情況下。做出“有問題”的判斷，需要綜合考慮發展趨勢、增長動力、行業環境等多方因素。在提筆寫報告前，實際上已經需要做大量複雜的分析了。

有固定标準下判斷，會相對容易點。比如本月KPI是550，實際做了500，那本月是有問題的。但是很有可能這是業務的戰術安排，（如下圖）。所以即使有固定标準，還得了解業務戰術、業務策略，才好下正确的判斷。

做出判斷僅僅是第一步。第二步“說别人不知道的”難度更大。指标不達标，對數據分析師隻是一個數字，對業務部門可是結結實實的挨罵、扣獎金、滾蛋走人，所以業務部門對問題也是很敏感的。

如果隻是絮絮叨叨的贅述：“這個月業績不好，連續仨月都不好”，鐵定被人批：“你丫跟個報喪鳥似的，能講點有用的不！！！”

這個時候需要做的，就是了解：到底業務掌握多少。經常有同學抱怨，說業務早就知道問題了，感覺沒啥好寫的。注意，這裡大家已知的，隻是一個結果。至于為什麼有這個結果，以後會咋樣，沒人敢打包票說我很清楚（如下圖），這就是可以分析的機會。

有的同學會說：基于這一張表也分析不出來這麼多東西呀。廢話，當然分析不出來。這裡實際上已經把問題引入深入了。從表面的：“指标沒達标”變成了“我該做什麼才能扭轉局面”，變成了“這裡有個更深的問題你沒有注意到”這些才是真正有價值的、深入的、需要專業分析的地方。

所謂業務策略，核心就是輕重緩急，進退取舍。涉及精确計算，應對不确定的，才是數據分析的真正價值。

如果業績指标都像汽車速度表一樣，一腳油門就提高，一腳刹車就降低，還需要分析啥。你看誰家副駕駛上坐個數據分析師，走一路哔哔一路：“您的速度為每小時45公裡，比剛才提高了5公裡”，哈哈。

小結

我說你聽型報告，正确寫作姿勢是：

1. 明确受衆部門
2. 明确受衆部門關鍵KPI指标
3. 了解指标過往趨勢，找判斷标準
4. 判斷指标是否有問題
5. （如無）不做提示，結束
6. （如有）提示問題，了解業務關注點/行動計劃
7. 針對行動計劃，提示尚不為業務了解的問題

你問我答型報告，最大的坑點在于問題本身。高質量的問題，帶來高質量的答案；低質量的問題，把分析帶溝裡。提問是否清晰準确，是混職場的核心能力（有之一）。

專門講内容太多，這裡聚焦數據分析問題，大家記得這五個基本問題（如下圖）

注意，隻有經過專業訓練的人，才能用這五句描述問題。大部分人都是混合在一起吐出來的。比如領導說：“最近轉化率下降了，我懷疑是低質量用戶太多，看看是不是最近的促活活動搞的”，這裡看似是一個問題，可拆解一下，其實隐藏了一堆問題（如下圖）

人們總是容易被最近發生的、群衆熱議的、自己情感上喜歡/厭惡的事幹擾判斷。所以脫口而出的往往是一個感覺，一個流行詞，一個态度。

數據分析的價值，正是剝絲抽繭，層層深入，去僞存真。越簡單的邏輯才越容易驗證，因此在回答問題的時候，拆解複雜問題為簡單問題，層層驗證是非常非常重要的。不然總是混一鍋粥，啥都講不清楚。

這裡要特别注意，業務上的很多問題，不是數據分析直接解決的，需要專業的業務能力。作為輔助，我們需要把這些業務問題，轉化為可操作的數據分析，再給支持（如下圖）。不然一來我們的業務能力不一定夠直接給建議；二來業務的活我們都幹了，要業務何用！！（好爽！終于能理直氣壯怼回去一次了）。

所以在接收問題的時候，要清晰的區分：到底業務上需要的是什麼。他們缺少的是數據還是一個具體執行計劃。在我們可做的範圍内，提供專業意見，才有好效果。

小結

你問我答型報告，正确寫作姿勢是：

1. 收集問題
2. 梳理、拆分問題
3. （針對原因、預測）了解業務假設
4. （針對綜合評估）了解領導意圖
5. 對拆分出的二級、三級子問題，逐一驗證
6. 講二級、三級結論收攏，歸納總結論
7. 呈報結果。

看完整個過程，心細的同學會發現：其實做報告的過程，就是把陳老師大量的分析方法總結歸納的過程。沒錯！因為本身，報告是數據分析的最後一步。隻有做好了各種具體的分析，才能寫出優質的報告。因此，優質的報告絕不是按模闆抄出來的。

很多同學喜歡問：有沒有好的數據分析報告模闆，我抄抄/學習下。具體問題、業務背景、業務方行動計劃、問題拆分都不一樣，報告間可相互抄的，隻有ppt模闆和excel模闆哈。指望抄别人的，最後隻會落得：“你分析了啥！”的吐槽。

認真思考：我要說什麼？我說的針對什麼問題？我說清楚了沒有，才是做出好報告的正确方法。

#專欄作家#

接地氣的陳老師，接地氣學堂，人人都是産品經理專欄作家。資深咨詢顧問，在互聯網，金融，快消，零售，耐用，美容等15個行業有豐富數據相關經驗。

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題圖來自Unsplash，基于CC0協議

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