统计分析报告（怎么写好一份数据分析报告）

统计报告(如何写数据分析报告)

很多故事，余生慢慢分享。

“数据人创客联盟”成员

#1我认为一份好的分析报告的结构应该是

#2所有的分析报告都有一个大前提——了解报告的受众。

知道他们是谁，喜欢什么样的风格，什么样的叙事过程，才能判断报道的载体和形式。

是excel，word，PPT，重点笔记？

你喜欢鲜艳的对比色还是稳重的商务色？

是总分，总分，还是总分？

你是喜欢开门见山，还是喜欢先提拔后打压？

是希望逻辑严谨，还是喜欢突破，喜欢按模块反汇编？

你喜欢专业词汇还是通俗白话？

根据听众的数据理解能力，判断用哪张图表进行演示，并做出恰当的解读。

-怎么知道？

在日常对接琐碎数据需求的过程中，带来了以下几个层面的理解:

①需求的业务方是谁，他们为什么需要这些数据，如何使用(看或读)；

②通过周期性的需求对接，在哪些场景下业务团队可以拥有话语权，在哪些场景下可以拥有数据驱动的决策权；

③搞清楚一个企业的组织结构，哪些高层会真正使用数据，看数据的习惯和偏好。

#3报告的9个要素

1)背景

脱离业务背景的分析过程容易被质疑，站不住脚。

为什么要这么做？谁的需求？做完这个之后你能做什么？资源配置如何？

2)目标

你可以把目标拆解成几个阶段，这个时期的目的是什么，之后的计划是什么。

因为在实际的业务过程中，分析的过程往往是循序渐进的，不可能一次就把一个问题分析清楚，一步一步完成一件事情。

3)重要结论

按照议论文的写作方式，总分是最常见的结构，总分部分是结论。把什么数据抽象成问题、异常、趋势，从业务端的角度具体化，形成典型案例，语言凝练，修辞生动。

将结论前置的好处是，它有助于阅读/阅读报告的人节省时间，并快速关注结论事项。

如果话语权本身足够大，也可以减少决策环节，直接进行战略选择，从而省去很多环节。

比如通过分析各省客服部门用户的诉求信息，发现湖南、吉林两省用户量大(X)，新增用户比例高(x%)。平台入驻、协议签订、产品发布等环节的问题数量高于平台平均水平x%。

原因:拆解数据后发现，两省训练资料较少，知识库覆盖率相对较低，语料库资料匹配度不高；

策略:建议培训部加强知识库和语料库的建设，根据两省用户的问题制定相应的策略；

价值:通过完善知识体系，减少客服人员在基础问题上的人力投入，加快问题响应和解决率，从而提高用户满意度。

4)问题对论点对论点

大多数情况下，一般的数据分析到此结束。因为总分，只需要暴露问题。至于问题的解决，要靠其他团队或者部门领导来决策。

对于前面的结论，分别说明每一项，支持重要结论的论据是什么，对应的论据。

在这个过程中，需要组织的内容是一套标准的数据分析过程，即:

数据采集-数据处理-数据统计-数据可视化-数据结果

需要强调的是，在整个分析过程中，最好提前明确统计的核心指标和维度。

看问题的角度很多，需要提前设定一个框架，从主视角和次视角分析指标。

分析方法不会在报表层面进行，会在另一部分体现。

5)总结

对业务比较熟悉的分析师会看得更远，尝试从业务的角度解读数据，也就是根本原因分析。先定义异常，再解释异常，再解释异常。

在重要结论中总结其他次要结果。如果重要的结论是给老板看的，总结是给中高层管理者看的。他们必须了解数据的构成，前后的逻辑关系，数据之间的相关性。

值得说的是，无论数据分析结果如何，都会有一套说辞。如果数据呈现的结果越来越好，为什么好？在什么层面比较好？为什么？

是因为产品做了一些改动，发布了新版本，优化了一些模块，提升了用户体验吗？因为运营做了一些活动，加强了用户的感知。还是因为市场环境发生了变化，促使用户使用。

如果数据呈现的结果不好，为什么不好？可以体现在哪些细节上？为什么？

是因为对产品做了一些改动，出了新版本，模块改造，链接更改。是因为运营做了一些活动，但是活动的人群样本错了。还是因为市场环境变了，用户有了更多的选择。

6)战略

在大多数情况下，分析报告在摘要部分结束。在决策层，本质上是超出了普通分析师的职责范围。因为策略本身应该是数据管理部门应该做的事情，通过暴露出来的问题，我们可以判断每个问题对问题的影响程度，做出不同的决策。数据部门本身没有决策权。

一些资深分析师会根据自己对业务流程的理解，制定各种差异化策略，供业务团队选择，增加解决问题的可能性。这个过程在企业的落地就是数据驱动业务的过程。

针对分析过程中发现的问题，可以制定和实施的手段和方法。

战略制定过程很大程度上依赖于多团队协作，所以这个时候就要搞人际关系，找到各个业务团队的突破点，从而吸引更多的资源来支持。

人际关系的过程就是一套腹黑管理，并没有体现在报表本身。后面会有单独的链接介绍。

7)需求和资源

不可否认，这是一个大多数数据分析从业者都会忽略的课题。

花了很多时间沟通连接需求，反复拆解需求，识别数据源，做繁琐的清理处理。最后对核心问题进行统计分析，报告结束。

这里只需要问几个问题:

①如果你要评论这篇报道的意义，谁能给你撑腰；

②如果要评价这篇报道的影响，谁能支持它的合理性；

③如果要评价这个报告的价值，应该值多少钱。

意义、影响力、价值，这三个层面分别对应了这个报告的背景，即需求方是谁。

报告的协作部门，也就是参与报告的人，无论是确定数据来源的部门、核对数据口径的部门，还是参与数据解读的部门，都是协作方，应该提前做好沟通确认工作，避免数据结果受到质疑。

花在报告上的人力和精力，也就是从创意，到规划框架，到数据收集，到报告发布，总共投入了多少人工日，每个人一天花了多少钱，整体成本就是这个报告的基本价值。估算数据的应用范围大致是报告的全部定量输出。

8)跟进时间表

报告之后，作为一个规则，分析将告一段落，需要一段时间来逐项实施策略。主动的人会关注事后的行动，谁该在什么时间投放什么内容，通过数据监控进行业务反馈。

做好这部分才是真正的数据闭环。虽然这部分可能不是自己单独负责，但是整个过程中一定要注意数据的流向，我们制定的策略，落地的方式。

9)价值评估

最后一层是价值评估。前面提到了报告本身的量化过程。这一部分的要点是数据本身的价值、分析的影响程度、策略的适用范围、跨部门的协同流程构建、虚线团队管理等等。

#4写在最后

第一层【前言】1。背景2。目标。

第二层次【分析内容】3。重要结论4。问题vs论点vs论点5。总结(结合起来，分层次，以使重要结论更清晰)

第三层【决策部分】6。战略

第四层【资源整合】7。需求和资源

第五关【数据管理】8。后续日程9。价值评估。

在报告正文前，最好写明报告的业务范围、内容涉及的指标、数据采集的渠道、抽样的时间，并在内容前插入说明页。

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