在做數據分析的日常工作中，對數據進行整理、分析并提煉要點、并将分析過程與結果寫成一份通俗易懂的報告是必不可少的工作之一，也是一個優秀運營、産品、人力、數據等職場人的必備技能，是支持決策的依托。

數據分析報告是完成數據分析的最後一步，但是，對有的人來說，這也是最薄弱的環節，前期分析都進行非常好，但就是寫不出條理清晰、邏輯缜密、易讀且美觀的數據報告。

然而，在實際的工作中，能夠撰寫出高質量、高價值的數據分析報告，不僅能夠充分地展現做數據分析的價值所在，更是在這個過程中訓練你的數據思維、梳理整個業務線的底層邏輯以及複盤整體分析思路發現問題，并逐步形成自己的分析體系。

那麼，本文将從數據報告有哪些類型？數據報告基本的構架包括什麼？一份優秀的數據報告一些建議？以一份APP的周報模闆舉例說明等幾個方面進行梳理總結如何才能作出一份優秀的數據分析報告。

以數據分析的工作場景不同，以及面對彙報對象、内容、方法等情況的不同，我們來梳理一些常見的數據報告類型，主要有：日常工作類、專題分析類、綜合研究分析類等常見的數據分析報告。在實際應用中，不同類型對應的數據分析報告以及對于數據分析技能的要求也各有差異。

1、日常工作類報告

此類數據報告一般以日報、周報、月報、季報、年報的形式，定期的對某一個業務場景進行數據分析為主。主要是反映日常業務計劃執行情況，活動、拉新、渠道等不同維度反映業務目前現狀的數據支撐、并分析某影響和原因的一種分析報告。

其主要特點：具備一定的時效性、涵蓋核心指标、反映業務情況、快速出具結果。這類分析要求做數據分析的人員要貼合業務場景，搭建起來符合業務場景的指标體系，以實現對業務人員在從事業務活動中的數據支撐，才能幫助決策者掌握業務線的最新動态。

例如：公司的日常運營報告、電商的日常銷售報告、産品運營周報等，此類報告通常是對業務數據的日常展現，本周的銷售額是多少、平均每天的用戶流失是多少，同比環比增長多少等，這種報告主要描繪發生了什麼事情，為什麼發生，通過對事實的現象和原因進行分析和判斷，預測未來會發生什麼，給出可行性建議，不求最深但求最全！

2、專題分析類報告

此類分析報告一般沒有固定的時間周期，會有大方向的目标，即對社會經濟現象的某一方面或某一個問題進行專門研究的一種數據分析報告。主要是為決策者制定某項政策、解決某個問題提供決策參考和依據。

其主要特點：内容單一，重點突出，集中精力解決主要的問題。包括對問題的具體描述，原因分析和提出可行的解決辦法。這類分析要求做數據分析的人員需要對業務有深入的認識和了解、有較強的數據思維能力、數據敏感度，通過專題分析深入分析，挖掘問題，往往對業務的增長産生意向不到的促進效果。

例如：電商銷量異常分析、活躍數據異常分析、用戶流失分析、提升用戶轉化率分析等，此類報告通常需要将現有的數據分析及挖掘方法應用于實際數據中，通過數據分析不斷嘗試、總結、提煉，具體問題具體分析。

3、綜合研究類報告

此類分析報告一般是全面評價一個地區、單位、部門業務或其他方面發展情況的一種數據分析報告。主要是從宏觀角度反映指标之間關系，并站在全局高度反映總體特征，做出總體評價。

其主要特點：分析維度較為全面，系統地分析指标體系的基礎上，考察現象之間的内部聯系和外部聯系。

例如：人口普查報告、某企業運營分析報告等。

小結

總之，不同的業務場景，數據分析報告的類型也會略有不同，其實際工作中還有很多類型的報告，如競品分析報告、行業報告、各類研究數據報告等，這裡就不一一展開了，本文主要梳理了解日常工作中常見的類型的實用的報告。

然而，一份高質量的數據分析報告，需要一個數據分析人員根據自己的實際業務場景，且運用自己技能以及方法論，針對性發現問題、分析問題、解決相問題，在此過程中不斷地總結反饋優化，逐步形成自己的方法論和撰寫技巧，而這将是一個長期訓練和學習的過程。

從某種意義上來講，數據報告也是對整個數據分析過程的一個總結。其實質上也可以說是一種溝通與交流的形式，将分析結果、可行性建議以及其他價值的信息傳遞給業務或者決策人員。通過數據報告中展示的數據、結論、未來趨勢以及建議，決策者或者業務人員能夠作出正确的理解與判斷，并可以根據其做出有針對性、可落地性和戰略性的決策。

那麼 ，數據報告基本的構架包括哪些呢：

▶背景以及目的——描寫報告的業務背景，隻有受衆了解了才能知道報告的價值所在

▶數據來源——注明數據來源，才能提高可信度

▶數據展示——數據文字合理地排版，才會有好的可視化效果，需要注意主要數據指标支持（均值、增降幅度、同比環比等）

▶數據分析——一定要清楚數據指标背後的業務含義到底是什麼？不同的業務、不同的産品指标的體系有所不同的，要保證分析的合理性、可解釋性，因此分析的内容根據需求不同有所差異，需要注意整體框架的邏輯性。

▶抛出結論——有結論的分析才有意義

▶提出建議——根據分析結論提出相應的建議

小結

總結來說，數據分析報告即通過對數據全方位的科學分析來評估企業運營質量，為決策者提供科學、嚴謹的決策依據，以降低企業運營風險，提高企業核心競争力。

第一條！

要明确數據報告的受衆對象，要有易讀性。從報告對象的角度組織内容、結構，以及報告裡各個模塊的側重點。

比如，受衆對象是公司領導層的決策者，報告側重點就在于關鍵指标是否達到目标預期，若未到達，為什麼沒有達到預期，需要進一步的拆解，細化數據指标來簡要說明問題出在哪裡，未來如何改進。或是若到達預期，做了哪些動作，值得推廣，并總結團隊下一步的改進計劃。

受衆對象是團隊的業務人員，報告側重點就在于挖掘問題點，并提出改進方案以及可執行建議，實現數據驅動業務。

總之，不同的受衆對象，數據報告的側重點不同。

第二條！

要有一個好的分析框架，并清晰地界定問題。好的數據報告一定是有層次，有框架，并且能讓閱讀者一目了然、架構清晰、主次分明，讓人容易讀懂。值得注意，如果問題都界定不清楚，這份數據分析報告基本也就失去“價值”。【在界定問題的時候往往也需要一定的數據進行參考。而且對數據進行分析與解讀過程中可能對問題界定還會有改變】

比如，需要為一個門店的運營情況做分析，我們首要明确分析到底是想解決什麼問題，養成“先謀而後動”的習慣。進而，思考有什麼樣的數據可以使用，要分析什麼維度的數據，要得到什麼結論，最終，分析結論解決了什麼問題，從而形成“閉環”。

我們就可以圍繞客流量、各個門店銷售額、人效、坪效、客單價、促銷活動等數據去做分析，常見的我們就用5W2H，人貨場理論、4P等方法論。

總之 ，好的分析框架，有明确的目标 ，數據報告能夠讓閱讀者一目了然。

第三條！

要有明确的判斷标準和結論，明确數據指标。沒有标準就無法判斷好壞，沒有明确結論的分析也可以說失去了報告的意義。所謂的标準就需要對業務的深刻理解，以及過往的經驗來制定。

比如，某個門店連續三天銷售額下跌，累計下跌5%，其原因就有可能是促銷活動以後的自然下跌或者是月底、周末等周期性下跌。這時我們就需要多方位的考慮，參考過往的經驗和數據，來制定一個标準的指标。

總之，數據 判斷标準才能得出明确的結論。不要有猜測性、可能性的結論。

第四條！

要盡量圖表化，異常數據、重要數據、發現的亮點一定要重點标注。用圖表有助于人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所适從。而一些 重點的數據，用顔色、大小等來區分，讓傳達變得更加明顯。值得注意的是，要明确圖表使用原則、場景。

比如 ，餅圖、環形圖、百分比堆積柱形圖等通常用來展現數據的分類和占比情況，而環形圖的可讀性更高；柱形圖、條形圖、雷達圖通常用來比較類别間的大小、高低；折線圖、面積圖通常用來對比關系，表示随時間變化的情況、趨勢情況；散點圖、氣泡圖通常用來相關性對比。

一般紅色代表增長，綠色代表下降等。

總之，合适的圖表比文字更加生動形象。

第五條！

分析結論不要太多要精。一個分析一個最重要的結論就好了，做分析就是發現問題，如果一個一個分析能發現一個重大問題，就達到目的了，不要事事求多，如果别人看到問題太多，結論太繁，不讀下去，一百個結論也等于0。

比如，每頁PPT表達一個内容。不要想在一頁PPT内表達太多，特别是大多數人對着一堆數字往往就暈了，把想表達的觀點和内容都寫在标題上，“吸引眼球”！

總之，直接地、精要地告訴受衆報告價值，抓住需求點甚至痛點。

第六條！

要有可行性的建議和解決方案，正視問題，敢于指出，并随時跟進。作為決策者，需要看到真正的問題，才能以便他們在決策時作參考，切記不要假大空，無法落地。值得注意的，報告做出來後，一定要和受衆對象進行溝通，收集反饋，快速調整。（當然在實際工作向上彙報中，也要懂得變通，來美化數據，來争取後續的可能的更多資源，美化數據并不是做假數據，而是一種技巧，這裡就不展開說了，可根據具體場景随機應變哦！）

總之，分析就是為了發現問題，并為解決問題提供決策依據的，發現問題，正視問題也是數據報告價值所在。

小結

以上幾點是我們做實際工作中容易忽視的，其實，一份優秀的數據報告，有很多細節需要大家注意，需要大家在實際操作中，逐步完善，熟悉了解。而對于一些剛入門的新人，建議前期套用一些數據分析報告的模闆，但切忌不能總是套用，要結合自己的業務場景，做出一份符合自己業務線的數據報告。

接下來，我們以某app的一個産品運營周報為例，來展示一下一份完整的數據報告是怎麼樣的。

注：展示背景以及目标

注：此app當時的産品階段是側重用戶增長，其次才是線索指标，其他指标根據實際情況可以随時調整，以便說明問題。

注：如上表所示，核心指标已飄紅，未達預期部分的目标完成度以綠色表示下降，加上顔色，從而讓報告的閱讀者一目了然知道核心指标完成情況，以及哪些數據超出預期、哪些數據出現問題，從而引導大家聚焦在問題的分析上。

注 ：圖形樣式需要根據報告的彙報側重點來選取，例如展展示趨勢可以用折線圖，活躍用戶的構成進行分析，并可以順便帶出留存數據和新增數據分析，了解活躍、新增、流失之間的聯系。

注：對于留存用戶的分析，除了分析總留存人數之外，其實，常見是用梯形表格分析動态時間周期内的留存率變化情況，此APP根據實際場景采用上圖的方法。

注：數據情況的原因說明最好不超過2個，切忌羅列一堆原因，讓閱讀者找不到重點。然後，引出渠道分析。

注：這裡以渠道新增分析示例，适合于對比多個同類數據的情況，主要是看各個環節的轉化率。

注：通過核心指标的活躍分析以及新增、留存、渠道等數據分析，确定整個報告的内容框架和側重點，然後對數據進行整理、分析和制表，最後，得出結論。

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