【导语】根据受众的数据分析能力，判断其喜欢的风格和叙述过程，从而判断报道的载体和形式。那数据分析报告怎么写呢？
第一，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，喜欢什么风格，有什么样的叙事过程，才能判断报道的载体和形式。
Excel，word，PPT和重点笔记？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，还是喜欢先宣传后打压？是希望逻辑整齐，还是更喜欢单个突破按模块反汇编？你喜欢专业词汇还是通俗易懂的白话？
根据受众的数据理解能力，判断使用哪种图表进行呈现，并做出恰当的解读。
3354怎么理解？
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，为什么需要这些数据，如何使用(看或读)；
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决策权；
搞清楚一个企业的组织架构，哪些高层会真正使用数据，看数据的习惯和偏好。
二、报告的九大要素
1)背景
没有业务背景的分析过程，很容易被质疑，站不住脚。
为什么要这么做？谁的需求？这之后我能做什么？资源分配怎么样？
2)目标
目标可以分解成几个阶段，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。通过它把数据抽象成问题、异常和趋势，从业务端具体化，形成典型案例，凝聚语言和言语。
结论前置的好处是帮助看/读报告的人节省时间，快速聚焦结论。
如果你有足够的话语权，也可以减少决策环节，直接做策略选择，少了很多环节。
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、产品发布等几个环节的问题数量高于平台平均水平x%。
原因：拆解数据后，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，针对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
一般情况下，数据分析到此结束，因为是总分，只需要暴露问题。至于问题的解决，要靠其他团队或部门领导来做决定。
针对前面的结论，分别解释每一项，支持重要结论的论据是什么，对应的论据。
在这个过程中，要组织的内容是一个标准的数据分析过程，即：
数据收集-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，需要提前定好框架，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
对业务更熟悉的分析师会看得更远，尝试从业务角度解读数据，也就是根本原因分析。首先，定义异常，然后解释异常，然后
在重要结论中总结其他次要结果。如果说重要的结论是给老板看的，那么总结部分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，数据之间的交叉核对关系。
值得一提的一点是，无论数据分析出来的结果是什么，都会对应一套说辞。如果数据呈现的结果越来越好，那么为什么越来越好，在什么层面上越来越好，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，那为什么不行，有哪些细节可以体现出来，为什么？
因为产品做了一些改动，所以发布了新版本，模块修改，链接更改。因为运营做了一些活动，但是活动的人群样本不对。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，分析报告在总结部分结束。在决策层面，本质上已经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，判断每个问题对问题的影响程度，做出不同的决策，数据部门本身并不具备决策权。
一些资深分析师根据自己对业务流程的理解，拟定各种差异化策略，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，可以制定手段和方法并付诸实施。
战略的制定过程，在很大程度上需要依靠多团队的合作，所以在这个时候，就要搞人际关系，搞清楚每一个
个业务团队的切入点，这样才能拉到更多的资源支持。
人际关系的过程是一套腹黑管理学，也不在报告本身这个层面体现，后面会有多带带的环节去介绍。
7)需求和资源
不可否认，这是绝大多数数据分析从业人员都会忽略的一个主体。
花了大量的时间，去做需求的沟通对接，反复的拆解需求，找准数据来源，做繁琐的清洗和处理，最后统计分析出核心的问题所在，汇报完就结束了。
这里只需要问几个问题：
① 如果要评论这份报告的意义，谁可以给你做后盾;② 如果要评价这份报告的影响，哪些人可以来支撑它的合理性;③
如果要评估这份报告的价值，它应该值多少钱。
意义、影响、价值，这三个层面分别对应了做这份报告的背景，即谁是需求方。
报告的协同部门，即谁参与方，无论是确定数据来源的部门，还是核对数据口径的部门，或者是参与数据解读的部门，都是协同方，应该事先去做好沟通确认的工作，避免数据结果被质疑。
做报告所花的人力、精力，即从有想法开始、到策划框架、到数据采集、到报告发布，一共投入了多少人日，每个人一天大概多少钱，总体成本，就是这份报告的基础价值体现;再对数据的应用范围进行估值，大致上就是报告的全部量化产出了。
8)跟进计划表
做完汇报，常规来说，分析的事情就告一段落了，逐项的策略执行需要一段时间的沉淀。主动一点的人会去关注事后action的部分，谁在什么时间节点应该要交付什么内容，通过数据监控进行业务反馈。
做到这个部分，才是真正的数据闭环，虽然这个部分可能不是全权由自己负责，但是必须关注整个过程中，数据的流向，所做的策略，以及落地的方式。
9)价值评估
最后一层就是价值评估，前面说了报告本身的量化过程，这个部分的主要点在于数据本身的价值、分析的影响层面、策略的适用范围、跨部门协同过程建设、虚线团队管理等几个方面。
三、写在最后
第一层【前言部分】1、背景 2、目标第二层【分析内容】3、重要结论 4、问题vs论点vs论据
5、小结(合，分层级，为了使重要结论更清晰)第三层【决策部分】6、策略第四层【资源整合】7、需求和资源第五层【数据管理】8、跟进计划表 9、价值评估
在报告主体之前，最好能明确报告的业务适用范围，内容中涉及到的指标，数据采集的渠道，抽取样本的时间，作为说明页，插入到内容之前。
以上就是数据分析报告怎么写?的内容，在写报告之前，从有想法到策划框架，到数据采集，正式发布，再加上成本费用，再加上报告的成本，就是这份报告的的基础价值体现。
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