一份高质量数据分析报告的三板斧

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作者：数据海洋
来源：中国统计网
很多人在想到数据分析报告的时候，往往更关注或者只关注说如何做更漂亮“外表”上，例如：如何做漂亮的可视化图表，如何把PPT做的很炫，如何去构建故事去讲PPT。

但这篇文章不是在讨论这些“最后一公里”的可视化技巧，这篇文章我想表达的是：完成一份数据分析报告的过程就是一个

• 发现与界定问题
• 基于数据分析问题
• 基于数据分析给出解决问题方案

的过程，其中最为核心是基于正确的数据来给出解决问题方案。【如果你想知道各种技巧，可能本文章不适合！】

在企业日常中工作或者即将走向工作中的小伙伴，请记住：当别人看你数据分析报告的时候，核心目标不是为了看你漂亮的图表，不是听你讲什么故事，PPT结构设计的多好。你的报告受众更关注是：

1、 报告对我是否有价值？

2、 价值的体现是什么？

3、 这个价值多大？

4、 值得我去花多少时间看与听这个报告？

5、 报告的结论是否有正确的数据支持？

6、 基于结论形成的方案是否符合逻辑？

7、 ……
 

一、数据分析报告的起点

在写一份数据分析报告的起点，应该是从问题分析与界定开始的，而不是从做PPT/做EXCEL开始的。其实这个知识点大家都知道，但好像往往又忘记了。

【数据分析是业务团队基于碰到的问题提出的需求，数据分析报告是这个需求结果的主要体现形式】

数据分析报告时间分配：

为什么问题界定是关键：

数据分析师收到数据分析需求的时候，问题可能都不是那么的具体，例如：看看销售有没有机会提升；用户的活跃度在下降；用户的流失率在下降；这种看似在描述问题，但其实并没有把问题界定与描述的很清楚。数据分析报告一定是首先要清晰的界定问题，问题不明确，意味着报告失去了方向。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”。

一个好的分析师应该花时间去分析到底是想解决什么问题，养成“先谋而后动”的习惯。基于界定清楚的问题给出一个明确的目标。【在界定问题的时候往往也需要一定的数据进行参考。而且对数据进行分析与解读过程中可能对问题界定还会有改变】

所以在做数据分析报告的时候，我花很大比例的时间去把问题分析与界定清楚。“磨刀不误砍柴工”，当问题界定清楚的整个过程，往往意味着整个问题分析的方向，分析逻辑也较为清晰。
 

小工具介绍：

• 在界定与分析问题的是时候，5W2H是一个不错的分析方法论。
• xmind这类思维导图的工具配合起来使用。
   

小技巧：

和一位咨询大牛交流过：他说我如何去清晰发现真正的问题，我其实就是不断的问题：

• 这是真的问题吗？这是真的问题吗？这是真的问题吗？
• 为什么认为这是真正问题？基于什么数据，基于什么背景？

二、收集与处理数据

在第一阶把问题界定清楚的后，第二阶段的工作内容相对来说就比较清晰：

• 要收集哪些数据，定义什么样的数据指标
• 要分析哪些数据，从哪些维度去拆分数据
• 数据如何组织，数据指标之间的关联性
• 数据如何处理，用什么样的方法

小误区：

很多分析师会说，我在写数据分析报告过程中，都没有用什么机器学习方法、统计学方法等，感觉报告会比较low，没有技术含量。

完成数据分析报告是不是一定要用有“技术含量”的方法呢？我个人认为，不管什么方法都是【处理数据】的手段和方法，永远别忘记你是为了：解决问题。


最有技术含量的是：你知道用什么方法来解决你发现的问题。

【当然机器学习，统计学的各种方法，不是不要学习，是必须要学习。只是不是每个场景下都需要用到这些方法】

如果在第一阶段没有把问题理清楚，你会发现在第二阶段往往会非常混乱，甚至有点迷茫：

• 经常都会忘记要分析什么！
• 忘记如何进行分析了！
• 也不知道从哪入手去分析数据！

特别是刚开始写数据分析报告的同学，往往堆了很多的数据，在一页中或者整个PPT中都是各种数据指标，各种维度的拆分，但是数据之间的逻辑不强。看的人也不知道到底想表达什么。

如何做好数据分析，有“九字箴言”分享给大家。

 

三、数据分析报告撰写与沟通

最后是数据分析报告，往往大家很容易把精力花在这个上面，但相对整个数据分析报告时间分配来说，这块的时间应该最少的。

金字塔原理

通过金字塔原理来组织报告逻辑，整个报告的核心观点是什么，又由哪些子观点构建，支持每个子观点的数据是什么。

在报告前，不妨就用这种逻辑来梳理你想在这次数据分析报告中想表达的内容的逻辑结构，会有很大帮助的。【当然大家有空，可以去看看这本书，刚开始看的时候有点难理解。核心就是大家一定有按一定逻辑结构来组织：按时间顺序、按重要性、按结构顺序等。】


给个小案例，小伙伴们体现一下

小知识点：

1. 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晕了。
2. 学习做个标题党。把想表达的观点和内容都写在标题上，“吸引眼球”！
3. 直接告诉受众报告价值。最好可以直接量化具体数值【进行相应的机会点来进行测算。】例如：下面这个案例，每天有很大的机会增长45万，一个月就是1200多万的机会啊。

当看到这个的时候，你的用户“眼光都会放光”，你抓住他的需求点甚至痛点。

简单对数据分析报告从三个部分进行介绍，帮助大家梳理，分享我的经验和观点。但最重要的一点永远别忘记，报告做出来后，一定要和目标用户进行沟通，收集反馈，快速调整。

1、 不沟通哪知好坏。前一篇文章我提到一定要敢于下结论，哪怕可能是错的。这篇告诉大家一定要去沟通，从目标用户中收集反馈，听取他们真正要什么。【数据分析报告写的再好，结论再对，如果没有用户买单，没有人落地，这个价值也为0。这也为什么很多分析师有时候会感觉很无力，分析半天没有人落地，或者业务方没有反馈。主动去沟通，主动去反馈，主动出去show还是很重要的！】

2、 不要因为害怕报告简单而不敢去找目标用户。【对于你服务的用户来说，你是他的资源，数据分析是帮助他解决问题，当然有时候也会暴露问题。】收到用户反馈后，数据分析师要及时进行调整，不断反思可以改进点在哪？业务为什么这样思考？还需要学习哪些业务与专业知识。

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