【干货】年终总结抄作业!这5种数据分析报告总有一个适合你

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我们今天来给大家介绍5种常用的数据分析报告写作方法，帮你更好地梳理工作，做好总结。

01

数据分析报告，首先是一个报告，得有清晰的报告逻辑。至于数据，只是让报告更可信，更真实。写数据分析报告有5种常见的类型。

一、专题分析报告

所谓“专题分析报告”，就是围绕一个业务痛点或突发问题，用数据做“CT扫描”，给出因果链+量化影响+落地建议的轻量化报告。

专题报告不是简单的数据堆砌，而是一个让别人“看得懂、用得上”的分析过程。

1.聚焦主题，逻辑分叉

有些人写报告最主要的问题是没有主题。 东一榔头、西一棒子，别人看完只觉得“哪里怪怪的”。其次是主题有了，但逻辑乱。 这往往是思维不够清晰导致的。

解决办法就是要多去研究优秀报告，一页一页琢磨别人是怎么写的。带入思维，把自己当作者来推敲。

2.通俗易懂，人人能看

数据分析最终是服务业务的。无论你是做研发还是算法，报告要让业务方一眼能懂。如果连你最熟悉的业务同事都看不明白，那就等于白写。

建议可以学习产品经理的写法。他们的汇报必须让研发和跨部门人员听懂，所以语言简洁、通俗。

3.结论先行，闭环落地

好的报告，不只是“发现问题”，而是要告诉大家：数据结论是什么？基于结论，业务接下来怎么做？在报告中，可以不要光提“建议”，而是推动业务方明确具体落地动作——时间、责任人、预期结果。否则，报告只能停留在“好听”层面。

二、诊断型报告

诊断型报告适用于向已经很了解问题的人，解释问题原因。最简单的诊断方法，就是结构分析法+指标拆解/漏斗分析法，指出XX业务的XX环节出了问题。

但是想要更深入诊断，可能需要更复杂的逻辑，甚至要结合A/B test打标签分组对比，才能出结果。

所以诊断型报告是可以写得很深入的。如果当前分析的并不深入，就不要做结案汇报，而是作为过程汇报，听取一下大家的意见，再决定下一步怎么深入。

三、测试型报告

测试型报告适用于向已经很了解问题的人，解释测试结果。测试型报告也是仅对很了解问题的人管用！如果一个人不了解问题背景，就先做介绍型/监控型报告。否则你辛辛苦苦做出来的报告，不仅不能取得预期效果，反而会引发一定的负面评价。

测试型报告本身结构很简单清晰：

1、待解决的问题点

2、测试方案思路

3、测试结果

4、测试后建议

四、探索型报告

探索型报告适用于向有一定了解程度的人，提示下一步行动方向。良好的数据探索除了快速了解数据的情况以外，还可以为充分思考自己的挖掘方案预留时间，从而碰撞出更加神奇的idea。

探索型报告必须有较强的逻辑性，得解释清楚自己列举的数据与给出的结论之间有啥逻辑关系。最后的提示/建议，也是建立在坚实的数据基础上的。

探索型报告的逻辑可以有很多种，最简单的就是正反举例法：

1、正向举例：做了XX行为的业务，表现更好

2、反向举例：没有做XX行为的业务，表现更差

3、建议：推广XX行为，提升整体业绩

五、评估型报告

评估型报告适用于向已经很了解问题的人，给出对问题的综合型评估结果。

需要注意的是，决定评估型报告成功与否，和听众的需求和水平有很大的关系。具体包括：

1、听众是否有自己的评估见解

2、听众的意见是否很重要

3、听众是否对评估结果有预判必须提前整明白

特别是评估涉及部门利益的时候，比如重大项目的成果，比如产品表现。最好在写报告之前，对听众的态度摸个底。

涉及部门利益的，提前把评估方法讲给大家听，看哪些指标，参照标准是啥，提前谈好。

02

有效的数据分析报告应该像讲故事一样，让读者跟随逻辑线索一步步深入理解。

一份好的数据分析报告通常包括以下7方面的要素和内容：

1.背景：为什么要写这份报告，问题从哪里来？

2.分析结论：面对管理层，结论最好先亮出来。

3分析框架：问题的拆解，通常用思维导图展示大结构即可。

4.关键点1：结论 → 支撑数据

5.关键点2：结论 → 支撑数据

6.整体结论：再强调一遍核心发现，加深印象。

7.落地项：落实到“人、时间、结果”。

分析报告首先需要描述现状，即提供当前业务状况的数据概览。然后是开始诊断问题，识别业务中存在的问题及其根源。

接下来可以通过分析关键点，对业务进行预测基于历史数据对未来趋势进行预测。最后是根据分析提供结论或建议，即给出改善业务状况的具体建议。

总的来说，撰写高质量的数据分析报告是一项挑战性的任务，但只要掌握了正确的方法和技巧，就能有效地传递信息并影响决策。

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