学会数据分析报告，掌握数据分析技能

在日常工作中，经常遇到数据分析师感叹，明明是根据业务需求进行的数据分析，结果辛辛苦苦制作的数据分析报告根本没有人看，分析来分析去，整个流程好像就是自己在自娱自乐。

很多时候，数据分析不论是过程还是结果都没有什么问题，但就是很难提炼出业务要点，不能用简洁直观的语言对分析结果进行概括，输出业务决策信息，导致数据分析报告扯了后腿。

实际上，数据分析和数据分析报告并不完全是一个东西，想要让数据分析真正起到作用，在企业业务决策中落地，就必须掌握数据分析报告的制作方法，学会抓住业务人员痛点，让他们对此产生兴趣。

数据可视化 - 派可数据BI

就像那句经典的职场玩笑，业务人员提升了业绩，技术人员为产品添加了新功能，运营人员提升了用户留存，结果做PPT、讲解企业发展状况的得到了领导的直接赞赏。

所以，如果在实际工作中能够写出一份高质量、高价值，有足够的信息增量，能够辅助业务决策的数据分析报告，才能说数据分析工作确实做出了成效。

选择合适类型的数据分析报告

在实际的数据分析工作中，数据分析师大多情况下是根据企业需求和业务需求来安排数据分析工作的，不需要由自己来决定数据报告类型，根据使用场景的不同，一般常用的有两种，分别是日常工作类报告和专题分析类报告。

数据分析 - 派可数据BI

1、日常工作类报告

顾名思义，日常工作类报告会根据时间跨度不同，分为日报、周报、月报、季报、年报等多种形式。在实际工作中，更多用于限度场景和限定时间内对业务情况进行分析，一般不会有太多变动，主要输出业务信息，分析过程比较固化。

数据分析师在制作此类报告时，不需要为分析过程进行过多描述，更多是做出判断，探究企业业务有没有出现异常，是增长还是下降等简单的逻辑信息判断。举几个例子，日常销售报告、账号运营周报、产品市场月报等都属于此类。

2、专题分析类报告

专题其实就是我们常说的主题，这种分析报告通常会以企业某个部门、某条业务线、产品线和事业群等作为分析目标，选定一个符合业务需求的专题进行分析，有较高的信息增量，能够辅助业务和管理人员对发展规划进行调整。

数据分析师在制作此类报告时，需要和业务人员提前进行沟通，调研企业业务基本状况，了解相关的业务指标、业务市场及业务需求等深度信息，结合数据对业务进行深入分析。举个例子，企业电商部门销量出现了异常状况，数据分析师需要及时根据业务情况，用专题分析报告来分析问题原因。

选择合适的数据分析方法

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1、事件分析

可以根据用户在企业APP、网站、小程序等平台上的操作记录或是行为日志，来确定用户在平台上各个板块之间行为的规律和特点，分析出用户的内心需求，对板块内容进行优化调整，一般会涉及浏览页面、点击元素、访问板块等。

2、热力图分析

和事件分析类似，热力图一般指用户访问企业网站、APP和小程序时，会在一些元素和板块进行停留，根据这些在元素和板块上的点击次数、点击率、访问次数、访问人数等，以高亮图形形式进行显示，可以方便识别用户行为，优化逻辑。

3、留存分析

留存一般在运营工作中比较常见，可以用来衡量企业提供的产品和服务是否对用户有足够的吸引力，让用户在接触或使用产品和服务后，能够继续保持活跃，成为忠实用户，一般会将次日留存率、7日留存率、次月留存率等作为标准。

数据分析报告要结合业务情况

数据分析是和企业具体业务牢牢绑在一起的。在分析前，要根据业务方向调取相关数据，在分析中，要根据业务判断这些数据对企业的影响，在分析后，要根据得到的结果，制作含有业务判断、业务发展信息的数据分析报告，辅助管理人员对企业业务进行决策。

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举个简单的例子，某企业在过去的一个月里，汽车销量一路下滑，管理人员想知道为什么发生这种情况，请数据分析人员进行分析。

A员工调取了企业数据库，把企业过去一个月的财务情况、人力情况、生产情况、供应链情况等等都整理汇总到EXCEL表格中，然后直接交给了管理人员。管理人员看到十几个表格，每个表格都填满了数据，硬着头皮看了半天，什么都看不出来。

B员工则选择把这个月与前几个月的生产、供应链、销售情况进行了对比，然后把对比过程做成了图表的形式，这才发现这个月的供应链出现了问题，仓库中没有现车，导致消费者放弃了购买，所以销量有了下滑。数据分析人员把图表和自己的分析以及对业务的解读和判断制作成数据分析报告，交给了管理人员，管理人员立马去供应商那里解决了供应问题，下个月汽车销量果然上升了。

数据分析报告撰写建议

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1、明确业务需求，服务受众人群

数据分析师在撰写数据分析报告时，需要提前了解分析需求，将关键节点进行拆分，对不同节点信息进行高度概括，凸显出关键分析内容的重要性。同时，数据分析报告还要根据阅读人群的不同，调整用词、术语等，比如说业务人员更关注业务情况和业务指标，技术人员则更注重技术实施和应用效果等。

2、进行分析判断，输出价值信息

随着数据量的增多，数据分析师在企业中的重要性不断提高，已经成为大多数企业的标配，其关键就在于分析师能够使用各种统计分析方法，将海量杂乱的数据转变为符合业务逻辑的信息，能够对业务发展情况进行判断，让数据成为企业能够直接进行决策执行的信息。

3、注重数据可视化，善用图表

一般企业在进行信息化建设后，会部署商业智能BI，数据分析人员可以通过BI，以图形化手段，利用柱形图、饼图、折线图、驾驶舱、词云图等丰富的图表，将数据变得更加简洁直观，并且在图表上能够展现趋势、对比、面积等逻辑信息，能够辅助阅读人群更好地理解分析报告，产生信息增量。