撰写数据分析报告6个步骤

1. 撰写数据分析报告6个步骤

 撰写数据分析报告6个步骤
                    撰写数据分析报告6个步骤。在职场上，有的岗位是需要撰写数据分析报告的，想要写好数据分析报告就要知道写它的步骤。接下来就由我带大家了解下撰写数据分析报告6个步骤的相关内容。
  撰写数据分析报告6个步骤1    
   1、明确目标 
  在「 明确数据分析目标的 3 个步骤 」这篇文章中，我们说过，要正确地定义问题、合理地分解问题、抓住关键的问题。
  当明确目标之后，我们需要梳理分析思路，搭建分析框架，开始思考以下问题：
  采用哪些分析指标？
  运用哪些分析思维？
  使用哪些分析工具？
  明确目标，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，可以为后续的步骤提供清晰的方向。
   2、收集数据 
  收集数据是围绕数据分析目标，按照分析思路和框架，收集相关数据的过程，为后续的步骤提供素材和依据。
  收集的数据包括原始数据和二手数据，其中原始数据包括公司内部的数据库、调查得到的数据等；二手数据包括统计局发布的数据、公开出版物中的数据等。
  收集数据的基本要求是：真实性、及时性、同质性、完整性、经济性和针对性。
   3、处理数据 
  处理数据，是从大量杂乱无章的原始数据中，抽取对解决问题有价值的数据，并进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性，这是数据分析之前必不可少的阶段。
  数据的处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等过程，原始数据一般都需要经过一定的处理，才能用于后续的数据分析工作。
  在处理数据的过程中，准确性尤为重要，如果数据本身存在错误，那么即使采用最先进的数据分析方法，得到的结果也是错误的，不具备任何参考价值，甚至还会误导决策。
  具体处理数据的方法，可以参考以下文章：
   4、分析数据 
  分析数据，是对客观真实的数据，运用恰当的方法和工具，进行科学有效的分析。
  参考文章：
  如何用 Python 分析数据？
   5、展现数据 
  通过数据分析，隐藏在数据背后有价值的信息逐渐浮现出现，此时需要通过合适的方式展现出来，让人一目了然，提高信息传递的效率。
  通常情况下，展现数据的方式通常是用图表说话，即数据可视化，常用的数据可视化图表有很多，可以参考：
  数据可视化话题集锦
   6、结论建议 
  一份好的数据分析报告，需要有明确的结论建议。
  如果换位思考，站在决策者的角度，更想知道的是可行的解决方案。
  如果数据分析报告没有明确的结论建议，那么也就失去了报告的灵魂。
  所以，要想制作出更有价值的数据分析报告，不仅要掌握数据分析的思维和工具，而且还要熟悉业务，这样才能提出更好的建议。
   小结 
  数据分析报告的制作过程，通常可以分解为明确目标、收集数据、处理数据、分析数据、展现数据、结论建议等 6 个步骤，这是对整个数据分析过程的总结，为决策者提供科学、严谨的决策依据，从而降低企业的经营风险，提高企业的核心竞争力。
  如果把数据分析报告比作一个产品，制作报告的人就是产品经理，看报告的读者就是用户。
  作为「产品经理」，同理心很重要，通过自我体验来理解他人，乔布斯能瞬间把自己变成傻瓜，这是同理心的一种表现。数据分析的思维和工具也很重要，它们是数据分析的基础。想象力是广袤的天空，但不是天马行空，而是基于同理心的推演，运用数据分析的思维和工具，让推演更加科学有效。
  在一份数据分析报告的背后，有许多枯燥的、基础的准备工作要做，例如数据采集、数据仓库、数据治理等等。
  如果没有高质量的数据作为坚实的地基，那么数据分析报告的高楼大厦是不稳固的。 如果没有明确数据分析的目标，那么后面的工作可能就是胡拼乱凑，用一堆图表堆砌的花架子，并不能解决实际的问题。
  数据分析报告不要搞形式主义，而要有实质的内容，还要关注细节。
  撰写数据分析报告6个步骤2   数据分析报告范文 
  项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。
  项目数据分析报告—项目市场化操作的科学依据：
  政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估，实行备案制。而投资方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，中国的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。
    
  时代需求：进入二十一世纪信息化时代，传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域，是信息化时代发展的必然结果。
  项目数据分析报告—项目可行性判断的重要依据
  任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢？发达国家的做法是对项目的最终决策，一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国，随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性，专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。
  有关数据分析报告的详细样本，建议你到一些权威的数据分析机构去找找。。。
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   透析审计领域的数据分析报告 
   一、目标定位 
  内容往往服务于目标，目标决定内容，因而数据分析报告的目标很大程度上决定其内容，我们应首先明确其目标定位。
  构建数据分析报告的目标概念在外延上有所侧重，定位于为处于信息时代的审计服务。因此，它需要统一并且服务于审计这个大目标，但也具有自身的特点。根据《审计法》规定，我国国家审计的总目标是监督财政财务收支的真实性、合法性和效益性。在这个大前提下，我们认为构建计算机数据分析报告的总体目标是结合业务审计的具体目标，通过数据分析，实现价值最大化的审计决策，从而支撑制订的.审计实施方案。这个总体目标总是可以划分为具体层次上的目标。我们认为，从属于其总目标，构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面：
    
  1、进行总体分析。从审计工作需求出发，对被审计对象的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被审计对象财务、业务状况的总体印象。
  2、确定审计重点，合理配置审计资源。在对被审计对象总体掌握的基础上，根据被审计对象特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定审计的重点，协助审计人员作为正确的审计决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。
  3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的审计事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后审计实践中的数据分析。
  以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定审计重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订审计实施方案也没有可靠的支撑作用。
   二、适用范围及对象 
  首先本文所论述的数据，是在信息化环境中审计人员开展审计时需处理的电子数据。为了明确分析对象的范围，我们制定了对于数据的三个限制条件：
  ①来源于信息系统中，包括财务、业务、管理等方面；
  ②能以数据库中二维表的形式存储于计算机中；
  ③有助于审计分析。基于这些限制条件，数据应包括财务数据、业务数据和补充数据（从被审计单位以外的地方采集与数据分析相关的数据）。我们可以根据需要分析其中一种或几种数据。
  其次，数据分析报告所记录的对象是计算机审计中审前调查阶段所作的数据分析的过程及结果。在实际审计工作中，数据分析报告应在计算机审计审前调查阶段数据分析完成后撰写，为制订审计实施方案提供参考。
   三、原则 
  我们认为，编制数据分析报告总体上应当遵循以下原则：
   1、规范性原则。 
  数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，基本上要与前人所提出的相一致，例如对商业银行的盈利能力进行分析时采用了“税收比率”这个已存在的指标，就不能自己重命名为“税收收入比”等其他名称。
   2、重要性原则。 
  数据分析报告一定要体现审计的重点，例如在真实性、合法性审计中，就应该重点选取真实性、合法性指标，构建相关模型，从数据上进行分析。并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中，也要按照问题的重要性来排序。
   3、谨慎性原则。 
  数据分析报告的编制过程一定要谨慎，体现在基础数据须要真实完整，分析过程须要科学合理全面，分析结果可靠，建议内容实事求是。
   4、鼓励创新原则。 
  计算机审计技术是在不断发展进步的，必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来，数据分析报告要将这些创新的想法记录下来，发扬光大。
  总之，一份完整的数据分析报告，应当围绕目标，确定范围，遵循一定的前提和原则，系统的反映计算机数据分析的全貌，从而推动计算机审计事业的进一步发展。

2. 如何写数据分析报告？

给你个财务数据分析报告看看

财务数据分析报告的内容与格式 
1、财务分析报告的分类。财务分析报告从编写的时间来划分，可分为两种：一是定期分析报告，二是非定期分析报告。定期分析报告又可以分为每日、每周、每旬、每月、每季、每年报告，具体根据公司管理要求而定，有的公司还要进行特定时点分析。从编写的内容可划分为三种，一是综合性分析报告，二是专项分析报告，三是项目分析报告。综合性分析报告是对公司整体运营及财务状况的分析评价；专项分析报告是针对公司运营的一部分，如资金流量、销售收入变量的分析；项目分析报告是对公司的局部或一个独立运作项目的分析。 
2、财务分析报告的格式。严格的讲，财务分析报告没有固定的格式和体裁，但要求能够反映要点、分析透彻、有实有据、观点鲜明、符合报送对象的要求。一般来说，财务分析报告均应包含以下几个方面的内容：提要段、说明段、分析段、评价段和建议段，即通常说的五段论式。但在实际编写分析时要根据具体的目的和要求有所取舍，不一定要囊括这五部分内容。 
此外，财务分析报告在表达方式上可以采取一些创新的手法，如可采用文字处理与图表表达相结合的方法，使其易懂、生动、形象。 
3、财务分析报告的内容。如上所述，财务分析报告主要包括上述五个方面的内容，现具体说明如下： 
第一部分提要段，即概括公司综合情况，让财务报告接受者对财务分析说明有一个总括的认识。 
第二部分说明段，是对公司运营及财务现状的介绍。该部分要求文字表述恰当、数据引用准确。对经济指标进行说明时可适当运用绝对数、比较数及复合指标数。特别要关注公司当前运作上的重心，对重要事项要单独反映。公司在不同阶段、不同月份的工作重点有所不同，所需要的财务分析重点也不同。如公司正进行新产品的投产、市场开发，则公司各阶层需要对新产品的成本、回款、利润数据进行分析的财务分析报告。 
第三部分分析段，是对公司的经营情况进行分析研究。在说明问题的同时还要分析问题，寻找问题的原因和症结，以达到解决问题的目的。财务分析一定要有理有据，要细化分解各项指标，因为有些报表的数据是比较含糊和笼统的，要善于运用表格、图示，突出表达分析的内容。分析问题一定要善于抓住当前要点，多反映公司经营焦点和易于忽视的问题。 
第四部分评价段。作出财务说明和分析后，对于经营情况、财务状况、盈利业绩，应该从财务角度给予公正、客观的评价和预测。财务评价不能运用似是而非，可进可退，左右摇摆等不负责任的语言，评价要从正面和负面两方面进行，评价既可以单独分段进行，也可以将评价内容穿插在说明部分和分析部分。 
第五部分建议段。即财务人员在对经营运作、投资决策进行分析后形成的意见和看法，特别是对运作过程中存在的问题所提出的改进建议。值得注意的是，财务分析报告中提出的建议不能太抽象，而要具体化，最好有一套切实可行的方案。
撰写财务分析报告应做好的几项工作 
（一）积累素材，为撰写报告做好准备 
1、建立台账和数据库。通过会计核算形成了会计凭证、会计账簿和会计报表。但是编写财务分析报告仅靠这些凭证、账簿、报表的数据往往是不够的。比如，在分析经营费用与营业收入的比率增长原因时，往往需要分析不同区域、不同商品、不同责任人实现的收入与费用的关系，但这些数据不能从账簿中直接得到。这就要求分析人员平时就作大量的数据统计工作，对分析的项目按性质、用途、类别、区域、责任人，按月度、季度、年度进行统计，建立台账，以便在编写财务分析报告时有据可查。 
2、关注重要事项。财务人员对经营运行、财务状况中的重大变动事项要勤于做笔录，记载事项发生的时间、计划、预算、责任人及发生变化的各影响因素。必要时马上作出分析判断，并将各类各部门的文件归类归档。 
3、关注经营运行。财务人员应尽可能争取多参加相关会议，了解生产、质量、市场、行政、投资、融资等各类情况。参加会议，听取各方面意见，有利于财务分析和评价。 
4、定期收集报表。财务人员除收集会计核算方面的有些数据之外，还应要求公司各相关部门（生产、采购、市场等）及时提交可利用的其他报表，对这些报表要认真审阅、及时发现问题、总结问题，养成多思考、多研究的习惯。 
5、岗位分析。大多数企业财务分析工作往往由财务经理来完成，但报告注材要靠每个岗位的财务人员提供。因此，应要求所有财务人员对本职工作养成分析的习惯，这样既可以提升个人素质，也有利于各岗位之间相互借鉴经验。只有每一岗位都发现问题、分析问题，才能编写出内容全面的、有深度的财务分析报告。 
（二）建立财务分析报告指引 
财务分析报告尽管没有固定格式，表现手法也不一致，但并非无规律可循。如果建立分析工作指引，将常规分析项目文字化、规范化、制度化，建立诸如现金流量、销售回款、生产成本、采购成本变动等一系列的分析说明指引，就可以达到事半功倍的效果。

3. 怎样写数据分析报告

一、 为什么要撰写数据分析报告

数据分析报告实质上是一种沟通与交流的形式，主要目的在于将分析结果、可行性建议以及其他价值的信息传递给管理人员。它需要对数据进行适当的包装，让阅读者能对结果做出正确的理解与判断，并可以根据其做出有针对性、操作性、战略性的决策。

数据分析报告主要有三个方面的作用，即展示分析结果、验证分析质量，以及为决策者提供参考依据。



 

1、展示分析结果

报告以某一种特定的形式将数据分析结果清晰地展示给决策者，使得他们能够迅速理解、分析、研究问题的基本情况、结论与建议等内容。

2、验证分析质量

从某种角度上来讲，分析报告也是对整个数据分析项目的一个总结。通过报告中对数据分析方法的描述、对数据结果的处理与分析等几个方面来检验数据分析的质量，并且让决策者能够感受到这个数据分析过程是科学并且严谨的。

3、提供决策参考

大部分的数据分析报告都是具有时效性的，因此所得到的结论与建议可以作为决策者在决策方面的一个重要参考依据。虽然，大部分决策者（尤其是高层管理人员）没有时间去通篇阅读分析报告，但是在决策过程中，报告的结论与建议或其他相关章节将会被重点阅读，并根据结果辅助其最终决策。所以，分析报告是决策者二手数据的重要来源之一。

二、数据分析报告是什么？

在撰写报告之前，我们一般会经历6个步骤：目标确定、数据获取、数据清洗、数据整理、描述分析、洞察结论，最后才是撰写数据分析报告。



 

数据分析报告是根据数据分析原理和方法，运用数据来反映、研究和分析事物的现状、问题、原因、本质和规律，并得出结论，提出解决办法的一种分析应用文体。

这种文体是决策者认识事物、了解事物、掌握信息、搜集相关信息的主要工具之一，数据分析报告通过对事物数据全方位的科学分析来评估其环境及发展情况，为决策者提供科学、严谨的依据，降低风险。

三、数据分析报告的写作原则

一份完整的数据分析报告，应当围绕目标确定范围，遵循一定的前提和原则，系统地反映存在的问题及原因，从而进一步找出解决问题的方法。需要遵循以下4个原则。

1、规范性：数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，要与业内公认的术语一致

2、重要性：数据分析报告一定要体现数据分析的重点，在各项数据分析中，应该重点选取关键指标，科学专业进行分析，此外，针对同一类问题，其分析结果也应当按照问题重要性的高低来分级阐述。

3、谨慎性：数据分析报告的编制过程一定要谨慎，基础数据必须真实、完整，分析过程必须科学、合理，分析结果要可靠，内容要实事求是。

4、创新性：当今科学技术的发展可谓日新月异，许多科学家也都提出各种新的研究模型或者分析方法。数据分析报告需要适时地引入这些内容，一方面可以用实际结果来验证或改进它们，另一方面也可以让更多的人了解到全新的科研成果，使其发扬光大。

四、数据分析报告的种类

由于数据分析报告的对象、内容、时间、方法等情况的不同，因而存在着不同形式的报告类型。我们常用的几种数据分析报告有专题分析报告、综合分析报告、日常数据通报等。

1、专题分析报告

专题分析报告是对社会经济现象的某一方面或某一个问题进行专门研究的一种数据分析报告，它的主要作用是为决策者制定某项政策、解决某个问题提供决策参考和依据。专题分析报告具有以下两个特点：

（1）单一性：专题分析报告不要求反映事物的全貌，主要针对某一方面或某一个问题进行分析，如用户流失分析、提升用户消费分析、提升企业利润率分析等。

（2）深入性：由于专题分析报告内容单一，重点突出，因此便于集中精力抓住主要问题进行深入分析。它不仅要对问题进行具体描述，还要对引起问题的原因进行分析，并且提出切实可行的解决办法。这就要求对公司业务的认知要有一定的深度，由感性上升至理性，切记蜻蜓点水，泛泛而谈。

2、综合分析报告

综合分析报告是全面评价一个地区、单位、部门业务或其他方面发展情况的一种数据分析报告。例如世界人口发展报告、全国经济发展报告、某某企业运营分析报告等等。综合分析报告具有以下两个特点：

（1）全面性：综合分析报告反映的对象，无论一个地区、一个部门还是一个单位，都必须以这个地区、这个部门、这个单位为分析总体，站在全局的高度，反映总体特征，做出总体评价，得出总体认识。在分析总体现象时，必须全面、综合地反映对象各个方面的情况。例如在分析方法论时提到的4P分析法，就是从产品、价格、渠道、促销四个角度进行企业运营分析的。

（2）联系性：综合分析报告要把互相关系的一些现象、问题综合起来进行全面系统的分析。这种综合分析不是对全面资料的简单罗列，而是在系统地分析指标体系的基础上，考察现象之间的内部联系和外部联系。这种联系的重点是比例关系和平衡关系，分析研究它们的发展是否协调，是否适应。因此，从宏观角度反映指标之间关系的数据分析报告一般属于综合分析报告。

3、日常数据通报

日常数据通报是以定期数据分析报表为依据，反映计划执行情况，并分析影响和形成原因的一种数据分析报告。这种数据分析报告一般是按日、周、月、季、年等时间阶段定期进行，所以也叫定期分析报告。

日常数据通报可以是专题性的，也可以是综合性的。这种分析报告的应用十分广泛，各个企业、部门都在使用。日常数据通报具有以下三个特点：

（1）进度性：由于日常数据通报主要反映计划的执行情况，因此必须把计划执行的进度与时间的进展结合起来分析，观察比较两者是否一致，从而判断计划完成的好坏。为此，需要进行一些必要的计算，通过一些绝对数和相对数据指标来突出进度。

（2）规范性：日常数据通报基本上成了数据分析部门的例行报告，定时向决策者提供。所以这种分析报告就形成了比较规范的结构形式。一般包括以下几个基本部分：反映计划执行的基本情况、分析完成或未完成的原因、总结计划执行中的成绩和经验，找出存在的问题、提出措施和建议。这种分析报告的标题也比较规范，一般变化不大，有时为了保持连续性，标题只变动一下时间，如《XX月XX日业务发展通报》

（3）时效性：由日常数据通报和性质和任务决定，它是时效性最强的一种分析报告。只有及时提供业务发展过程中的各种信息，才能帮助决策者掌握企业经验的主动权，否则将会丧失良机，贻误工作。对大多数公司而言，这些报告主要通过微软Office中的Word、Excel和PowerPoint系列软件来表现。这三种软件各有优劣势，具体内容如图所示：



 

五、数据分析报告的结构

数据分析报告确实有特定的结构，但是这种结构并非一成不变，不同的数据分析师、不同的老板、不同的客户、不同性质的数据分析，其最后的报告可能会有不同的结构。最经典的报告结构还是“总—分—总”结构，它主要包括：开篇、正文和结尾三大部分。

在数据分析报告结构中，“总—分—总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前言（主要包括分析背景、目的与思路）；正文部分主要包括具体分析过程与结果；结尾部分包括结论、建议及附录。下面将对这几个部分进行具体介绍。

1、标题页

标题页需要写明报告的题目，题目要精简干练，根据版面的要求在一两行内完成。标题是一种语言艺术，好的标题不仅可以表现数据分析的主题，而且能够激发读者的阅读兴趣，因此需要重视标题的制作，以增强其艺术性的表现力。

（1）标题常用的类型

A.解释基本观点：往往用观点句来表示，点明数据分析报告的基本观点，如《不可忽视高价值客户的保有》《语音业务是公司发展的重要支柱》等；

B.概括主要内容：重在叙述数据反映的基本事实，概括分析报告的主要内容，让读者能抓住全文的中心，如《我公司销售额比去年曾航30%》《2010年公司业务运营情况良好》等；

C.交代分析主题：反映分析的对象、范围、时间、内容等情况，并不点明分析师的看法和主张，如《发展公司业务的途径》《2010年运营分析》《2010年部门业务对比分析》等；

D.提出问题：以设问的方式提出报告所要分析的问题，引起读者的注意和思考，如《客户流失到哪里去了》《公司收入下降的关键何在》《1500万利润是怎样获得的》

（2）标题的制作要求

A.直接：数据分析报告是一种应用性较强的文体，它直接用来为决策者的决策和管理服务，所以标题必须用毫不含糊的语言，直截了当、开门见山地表达基本观点，让读者一看标题就能明白数据分析报告的基本精神，加快对报告内容的理解。

B.确切：标题的撰写要做到文题相符，宽窄适度，恰如其分地表现分析报告的内容和对象的特点。

C.简洁：标题要直接反映出数据分析报告的主要内容和基本精神，就必须具有高度的概括性，用较少的文字集中、准确、简洁地进行表述。

（3）标题的艺术性

标题的撰写除了要符合直接、确切、简洁三点基本要求，还应力求新鲜活泼、独具特色、增强艺术性。要使标题具有艺术性，就要抓住对象的特征展开联想，适当运用修辞手法给予突出和强调，如《我的市场我做主》《我和客户有个约会》等。有时，报告的作者也要在题目下方出现，或者在报告中要给出所在部门的名称，为了将来方便参考，完成报告的日期也应当注明，这样能够体现出报告的时效性。

2、目录

目录可以帮助读者快捷方便地找到所需的内容，因此，要在目录中列出报告主要章节的名称。如果是在Word中撰写报告，在章节名称后面还要加上对应的页码，对于比较重要的二级目录，也可以将其列出来。所以，从另外一个角度说，目录也就相当于数据分析大纲，它可以体现出报告的分析思路。但是目录也不要太过详细，因为这样阅读起来让人觉得冗长并且耗时。

此外，通常公司或企业的高层管理人员没有时间阅读完整的报告，他们仅对其中一些以图表展示的分析结论会有兴趣，因此，当书面报告中没有大量图表时，可以考虑将各章图表单独制作成目录，以便日后更有效地使用。

3、前言

前言的写作一定要经过深思熟虑、前沿内容是否正确，对最终报告是否能解决业务问题，能够给决策者决策提供有效依据起决定性作用。前沿是分析报告的一个重要组成部分，主要包括分析背景、目的及思路三方面：为何要开展此次分析？有何意义？通过此次分析要解决什么问题？达到何种目的？如何开展此次分析，主要通过哪几方面开展？

（1）分析背景

对数据分析背景进行说明主要是为了 让报告阅读这对整个分析研究的背景有所了解，主要阐述此项分析的主要原因、分析的意义、以及其他相关信息，如行业发展现状等内容。

（2）分析目的

数据分析报告中陈述分析目的是为了让报告的阅读者了解开展此次分析能带来何种效果，可以解决什么问题。有时将研究背景和目的意义合二为一。

（3）分析思路

分析思路用来指导数据分析师如何进行一个完整的数据分析，即确定需要分析的内容或指标。这是分析方法论中的重点，也是很多人常常感到困惑的问题。只有在营销、管理理论的指导下，才能确保数据分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性。

4、正文

正文是数据分析报告的核心部分，它将系统全面地表述数据分析的过程与结果。

撰写正文报告时，根据之前分析思路中确定的每项分析内容，利用各种数据分析方法，一步步地展开分析，通过图表及文字相结合的方式，形成报告正文，方便阅读者理解。

正文通过展开论题，对论点进行分析论证，表达报告撰写者的见解和研究成果的核心部分，因此正文占分析报告的绝大部分篇幅。一篇报告只有想法和主张是不行的 ，必须经过科学严密的论证，才能确认观点的合理性和真实性，才能使别人信服。因此，报告主题部分的论证是极为重要的。

报告正文具有以下几个特点：是报告最长的主题部分、包含所有数据分析事实和观点、通过数据图表和相关的文字结合分析、正文各部分具有逻辑关系。

我们通常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，如图所示：



 

5、结论与建议

结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果，通常以综述性文字来说明。它不是分析结果的简单重复，而是结合公司实际业务，经过综合分析、逻辑推理形成的总体论点。结论是去粗取精、由表及里而抽象出的共同、本质的规律，它与正文紧密衔接，与前言相呼应，使分析报告首尾呼应。结论应该措辞严谨、准确、鲜明。

建议是根据数据分析结论对企业或业务等所面临的问题而提出的改进方法，建议主要关注在保持有时候及改进劣势等方面。因为分析人员所给出的建议主要是基于数据分析结果而得到的。会存在局限性，因此必须结合公司的具体业务才能得出切实可行的建议。

6、附录

附录是数据分析报告的一个重要组成部分。一般来说，附录提供正文中涉及而未予阐述的有关资料，有时也含有正文中提及的资料，从而向读者提供一条深入数据分析报告的途径。它主要包括报告中涉及的专业名词解释、计算方法、重要原始数据、地图等内容。每个内容都需要编号，以备查询。

当然并不是要求每篇报告都有附录，附录是数据分析报告的补充，并不是必需的，应该根据各自的情况再决定是否需要在报告结尾处添加附录。

六、注意事项

1、分析结论要明确，要精，要有逻辑

如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了意义，因为我们是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；

如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅读者接受，减少重要阅读者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，读不下去，一百个结论也等于零；

不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了。

2、数据分析报告尽量图表化，风格统一

用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；

数据分析报告本身是一个很严肃的东西，跟样式、美观程度也有一定关系，不是说做的花销，而是基本的美观度要保证，风格要统一。例如一些常识性的配色：餐饮类（暖色调，例如橘色、红色、黄色）；国际贸易类（蓝色、灰色、雾蓝色、灰绿色等）；社会人文类（按照感情颜色进行配色，例如较严峻的社会问题，要用灰色、深蓝；较喜庆的，使用红色、绿色、黄色；具体可按需搭配对比色和互补色等）。

3、好的分析一定要基于可靠的数据源，同时具有可读性

其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性， 否则一切都将变成为了误导别人的努力；

除此之外，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西总会按照自己的思维逻辑来写，别人不一定了解，要知道阅读者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的报告阅读者是谁？他们最关心什么？必须站在读者的角度去写分析报告。

4. 数据分析怎么写报告

 数据分析怎么写报告
                    　　数据分析怎么写报告。现代社会是一个大数据的时代，很多东西都可以通过大数据分析一些基本的概况，职场上是需要我们写数据分析报告的。接下来就由我带大家了解数据分析怎么写报告的相关内容。
  　　数据分析怎么写报告1  　　 目录 
  　　标题页
  　　目录
  　　前言
  　　正文
  　　结论与建议
  　　附录
  　　在数据分析报告结构中，“总—分—总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前言（主要包括分析背景、目的与思路）；正文部分主要包括具体分析过程与结果；结尾部分包括结论、建议及附录。
  　　 一、标题页 
  　　标题页需要写明报告的题目，题目要精简干练，根据版面的要求在一两行内完成。标题是一种语言艺术，好的标题不仅可以表现数据分析的主题，而且能够激发读者的阅读兴趣，因此需要重视标题的制作，以增强其艺术性的表现力。
  　　 （1）标题常用的类型 
  　　A.解释基本观点：往往用观点句来表示，点明数据分析报告的基本观点，如《不可忽视高价值客户的保有》《语音业务是公司发展的重要支柱》等；
  　　B.概括主要内容：重在叙述数据反映的基本事实，概括分析报告的主要内容，让读者能抓住全文的中心，如《我公司销售额比去年增长30%》《2010年公司业务运营情况良好》等；
  　　C.交代分析主题：反映分析的对象、范围、时间、内容等情况，并不点明分析师的看法和主张，如《发展公司业务的途径》《2010年运营分析》《2010年部门业务对比分析》等；
  　　D.提出问题：以设问的方式提出报告所要分析的问题，引起读者的注意和思考，如《客户流失到哪里去了》《公司收入下降的关键何在》《1500万利润是怎样获得的》
  　　 （2）标题的制作要求 
  　　A.直接：数据分析报告是一种应用性较强的文体，它直接用来为决策者的决策和管理服务，所以标题必须用毫不含糊的语言，直截了当、开门见山地表达基本观点，让读者一看标题就能明白数据分析报告的基本精神，加快对报告内容的理解。
  　　B.确切：标题的撰写要做到文题相符，宽窄适度，恰如其分地表现分析报告的内容和对象的特点。
  　　C.简洁：标题要直接反映出数据分析报告的主要内容和基本精神，就必须具有高度的概括性，用较少的文字集中、准确、简洁地进行表述。
  　　 （3）标题的艺术性 
  　　标题的撰写除了要符合直接、确切、简洁三点基本要求，还应力求新鲜活泼、独具特色、增强艺术性。要使标题具有艺术性，就要抓住对象的特征展开联想，适当运用修辞手法给予突出和强调，如《我的市场我做主》《我和客户有个约会》等。有时，报告的作者也要在题目下方出现，或者在报告中要给出所在部门的名称，为了将来方便参考，完成报告的日期也应当注明，这样能够体现出报告的时效性。
  　　 二、目录 
  　　目录可以帮助读者快捷方便地找到所需的内容，因此，要在目录中列出报告主要章节的名称。如果是在Word中撰写报告，在章节名称后面还要加上对应的.页码，对于比较重要的二级目录，也可以将其列出来。所以，从另外一个角度说，目录也就相当于数据分析大纲，它可以体现出报告的分析思路。但是目录也不要太过详细，因为这样阅读起来让人觉得冗长并且耗时。
  　　此外，通常公司或企业的高层管理人员没有时间阅读完整的报告，他们仅对其中一些以图表展示的分析结论会有兴趣，因此，当书面报告中没有大量图表时，可以考虑将各章图表单独制作成目录，以便日后更有效地使用。
  　　 三、前言 
  　　前言的写作一定要经过深思熟虑、前沿内容是否正确，对最终报告是否能解决业务问题，能够给决策者决策提供有效依据起决定性作用。前沿是分析报告的一个重要组成部分，主要包括分析背景、目的及思路三方面：为何要开展此次分析？有何意义？通过此次分析要解决什么问题？达到何种目的？如何开展此次分析，主要通过哪几方面开展？
  　　 （1）分析背景 
  　　对数据分析背景进行说明主要是为了 让报告阅读这对整个分析研究的背景有所了解，主要阐述此项分析的主要原因、分析的意义、以及其他相关信息，如行业发展现状等内容。
  　　 （2）分析目的 
  　　数据分析报告中陈述分析目的是为了让报告的阅读者了解开展此次分析能带来何种效果，可以解决什么问题。有时将研究背景和目的意义合二为一。
  　　 （3）分析思路 
  　　分析思路用来指导数据分析师如何进行一个完整的数据分析，即确定需要分析的内容或指标。这是分析方法论中的重点，也是很多人常常感到困惑的问题。只有在营销、管理理论的指导下，才能确保数据分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性。
  　　 四、正文 
  　　正文是数据分析报告的核心部分，它将系统全面地表述数据分析的过程与结果。
  　　撰写正文报告时，根据之前分析思路中确定的每项分析内容，利用各种数据分析方法，一步步地展开分析，通过图表及文字相结合的方式，形成报告正文，方便阅读者理解。
  　　正文通过展开论题，对论点进行分析论证，表达报告撰写者的见解和研究成果的核心部分，因此正文占分析报告的绝大部分篇幅。一篇报告只有想法和主张是不行的 ，必须经过科学严密的论证，才能确认观点的合理性和真实性，才能使别人信服。因此，报告主题部分的论证是极为重要的。
  　　报告正文具有以下几个特点：是报告最长的主题部分、包含所有数据分析事实和观点、通过数据图表和相关的文字结合分析、正文各部分具有逻辑关系。
  　　我们通常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，如图所示：
    
  　　 五、结论与建议 
  　　结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果，通常以综述性文字来说明。它不是分析结果的简单重复，而是结合公司实际业务，经过综合分析、逻辑推理形成的总体论点。结论是去粗取精、由表及里而抽象出的共同、本质的规律，它与正文紧密衔接，与前言相呼应，使分析报告首尾呼应。结论应该措辞严谨、准确、鲜明。
  　　建议是根据数据分析结论对企业或业务等所面临的问题而提出的改进方法，建议主要关注在保持有时候及改进劣势等方面。因为分析人员所给出的建议主要是基于数据分析结果而得到的。会存在局限性，因此必须结合公司的具体业务才能得出切实可行的建议。
  　　 六、附录 
  　　附录是数据分析报告的一个重要组成部分。一般来说，附录提供正文中涉及而未予阐述的有关资料，有时也含有正文中提及的资料，从而向读者提供一条深入数据分析报告的途径。它主要包括报告中涉及的专业名词解释、计算方法、重要原始数据、地图等内容。每个内容都需要编号，以备查询。
  　　当然并不是要求每篇报告都有附录，附录是数据分析报告的补充，并不是必需的，应该根据各自的情况再决定是否需要在报告结尾处添加附录。
  　　 注意事项 
  　　 1、分析结论要明确，要精，要有逻辑 
  　　如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了意义，因为我们是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；
  　　如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅读者接受，减少重要阅读者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，读不下去，一百个结论也等于零；
  　　不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了。
  　　 2、数据分析报告尽量图表化，风格统一 
  　　用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；
  　　数据分析报告本身是一个很严肃的东西，跟样式、美观程度也有一定关系，不是说做的花销，而是基本的美观度要保证，风格要统一。
  　　例如一些常识性的配色：
  　　餐饮类（暖色调，例如橘色、红色、黄色）；
  　　国际贸易类（蓝色、灰色、雾蓝色、灰绿色等）；
  　　社会人文类（按照感情颜色进行配色，例如较严峻的社会问题，要用灰色、深蓝；较喜庆的，使用红色、绿色、黄色；具体可按需搭配对比色和互补色等）。
  　　 3、好的分析一定要基于可靠的数据源，同时具有可读性 
  　　其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性， 否则一切都将变成为了误导别人的努力；
  　　除此之外，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西总会按照自己的思维逻辑来写，别人不一定了解，要知道阅读者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的报告阅读者是谁？他们最关心什么？必须站在读者的角度去写分析报告。
  　　数据分析怎么写报告2  　　一般来说，数据分析报告有很多的类型，这是很多数据分析师都知道的，数据报告的对象、内容、时间和方法是不同的，对于数据分析报告的内容不同需要有不同形式的报告类型，一般来说，数据分析报告有专题分析报告、综合分析报告和日常数据通报等内容。
  　　首先说说日常数据通报。一般来说，日常数据通报需要按日、周、月、季等时间阶段定期进行的，因此也叫定期分析报告。日常数据通报需要对进度、规范、时效设置高标准。首先说说规范性。日常数据分析报告需要有规范的结构形式，也就是反映计划执行的基本情况、分析完成和未完成的原因、总结计划执行中的成绩和经验，找出存在的问题、提出措施和建议。而时效性就是由日常数据通报的性质和任务决定，这是时效性最强的一种分析报告，这是帮助决策者掌握企业的最新动态，一般来说，这些报告主要通过微软的word、Excel和PPT来表现。而进度性由于日常数据通报主要反映计划的执行情况，因此必须把执行进度和时间的进展结合分析，观察比较两者是否一致，从而判断计划完成的好坏。
    
  　　然后说说专题分析报告吧，专题分析报告是对社会经济现象的某一方面或某一个问题进行专门研究的一种数据分析报告，它的主要作用是为决策者制定某项政策、解决某个问题提供决策参考和依据。专题分析报告需要注意两个地方，第一个就是注意专题分析的单一性。专题分析不要求反映事务的全貌，主要针对某一方面或者某一问题进行分析，如用户流失分析、提升用户转化率等分析。第二个就是需要注意深入性。有的分析报告由于内容单一，重点突出，因此要集中精力解决主要的问题，包括对问题的具体描述，原因分析和提出可行的解决办法。这需要对公司业务有足够的认识。
  　　最后说说综合分析报告，一般来说综合分析报告是全面评价一个地区、单位、部门业务或其他方面发展情况的一种数据分析报告。综合分析报告需要注意很多的内容，比如需要注意的是数据分析报告的全面性。这就需要站在全局高度反映总体特征，做出总体评价。其次需要注意的是联系性。综合分析报告要把互相关联的一些现象、问题综合其他进行系统的分析。这种分析不系统地分析指标体系的基础上，考察现象之间的内部联系和外部联系。做到了这些就是一个合适的综合分析报告。
  　　房地产市场数据分析报告  　　8月份商品房市场出现供应量、成交量双高位情况。成交量较7月份相比，变化情况不大，成交量走势略微上升。供应量变化较大，环比增长近一倍。本月全市商品房供应量为148.03万平方米，与去年同期相比减少18.5%，但环比上升95.99%。8月份商品房成交量为139.7万平，成交量环比增长3.7%，与7月份基本持平。8月份商品住宅成交量121.6万平，环比增长4.6%，商品住宅成交量较上月无明显变化,但同比增长64.8%。
  　　 商品房供应量分析 
  　　本月全市商品房供应量为310.4万平方米，环比增长109.68%,供应套数为33269套。其中商品住宅供应面积为287.6万平方米，占总供应量92.66%，商品住宅供应套数为30518套，商业用房供应面积为19.8万平方米，占总供应量6.38%，供应套数为1452套。
    
  　　 商品房供应量走势 
  　　由于秋季房交会的推动作用，全市2009年9月份的商品房供应面积达到310.4万平，供应套数为33269套，超越2008年9月份的供应量，成为近一年来的新高。从整体上看，2009年以来，商品房供应量呈持续上升的态势，房地产开发商对市场普遍看好。随着房交会的结束，预计10月份商品房供应量相比9月份将会出现下降，但作为传统的销售旺季，不会改变整体上升的趋势。
  　　 本月各区供应量分布情况 
  　　本月和平区和沈北新区的商品房供应量排在首位，所占比例分别为21.2%和21.1%，供应量分别为65.4万平和65.1万平。铁西区商品房供应量排第三位，供应面积为45.5万平，所占比例为14.9%。
  　　 商品房成交走势分析 
  　　受秋季房交会的影响，全市2009年9月份的商品房的成交面积达到195.6万平米，超越6月份夏季房交会的成交量，成为今年的新高。从整体上看，2009年以来，全市的商品房的成交量呈持续上升的态势，市场信心较足。随着房交会的结束，预计10月份区内商品住宅交易量相比9月份也将会出现下降，但作为传统的销售旺季，不会改变整体上升的趋势。
  　　 商品住宅市场综述 
  　　9月份商品房市场延续了供应量、成交量双高位情况。受秋季房交会的影响，商品房供应量大幅度增长，销售量达到了2009年的新高，市场表现良好；但供求比相对下降，商品房的市场将趋于平稳，随着房交会的结束，预计10月份商品房的供应量和成交量将出现下降。
  　　 商品住宅供应量分析 
  　　由于秋季房交会的推动作用，全市2009年9月份的商品住宅供应面积达到287.6万平，供应套数为30518套，超越2008年9月份的供应量，成为近一年来的新高。从整体上看，2009年以来，商品住宅供应量呈持续上升的态势，房地产开发商对市场普遍看好。随着房交会的结束，预计10月份商品住宅供应量相比9月份将会出现下降，但不会改变整体上升的趋势。
  　　 成交量分析 
  　　受秋季房交会的影响，全市2009年9月份的商品住宅的成交面积达到192.2万平米，超越6月份夏季房交会的成交量，成为今年的新高。从整体上看，2009年以来，全市的商品住宅的成交量呈持续上升的态势，市场信心较足。随着房交会的结束，预计10月份区内商品住宅交易量相比9月份也将会出现下降，但作为传统的销售旺季，不会改变整体上升的趋势。
  　　 各区商品住宅成交情况分析 
  　　9月份商品住宅成交量排在首位的仍为铁西区，成交面积46.7万平，成交套数5375套。于洪区成交情况位居第二，成交面积38.4万平，成交套数4327套。沈河区成交量最少，成交面积42.9万平米，成交套数469套。
  　　 商业用房市场综述 
  　　9月份商品住宅市场延续了供应量、成交量双高位情况。受秋季房交会的影响，商品住宅供应量大幅度增长，销售量达到了2009年的新高，市场表现良好；但供求比相对下降，商品住宅市场将趋于平稳，随着房交会的结束，预计10月份商品住宅的供应量和成交量将出现下降。
  　　 供应量分析 
  　　9月份商业用房供求比为0.79，供求比相对上升，但仍处低位，商业用房的供应出现小幅下降，成交情况出现小幅上升。从2009年以来整体上看，商业用房市场供求相对平衡，市场趋于稳定。
  　　 成交量分析 
  　　9月份商业用房市场成交情况较为平稳，本月成交面积15.7万平米，成交量小幅上升，并达到了2009年的最高值，市场接受度较高。从整体上来看，2009年商业用房市场是稳中有升，市场情况较为平稳。
  　　 各区商业用房成交情况分析 
  　　9月份商业用房成交量排在首位的仍为铁西区，成交面积4.88万平，成交套数320套。于洪区成交情况位居第二，成交面积4.22万平，成交套数275套。大东区和浑南新区成交量次之，分别为1.92和1.9万平米。
  　　 商业用房市场综述 
  　　9月份商品住宅市场延续了供应量、成交量双高位情况。受秋季房交会的影响，商品住宅供应量大幅度增长，销售量达到了2009年的新高，市场表现良好；但供求比相对下降，商品住宅市场将趋于平稳，随着房交会的结束，预计10月份商品住宅的供应量和成交量将出现下降。

5. 数据分析报告怎么写 数据分析报告写法介绍

1、分析报告一般都要写一段导语,以此来说明这次情况分析的目的、对象、范围、经过情况、收获、基本经验等,这些方面应有侧重点,不必面面俱到。或侧重于情况分析的目的、时间、方法、对象、经过的说明,或侧重于主观情况,或侧重于收获、基本经验,或对领导所关注和情况分析所要迫切解决的问题作重点说明。如果是几个部门共同调查分析的。
 
 2、还可在导语中写上参加调查分析的单位、人员等。总之,导语应文字精练,概括性强。应按情况分析主旨来写,扣住中心内容,使读者对调查分析内容获得总体认识,或提出领导所关注和调查分析所要迫切解决的问题,引人注目,唤起读者重视。
 
 3、主体是分析报告的主要部分,一般是写调查分析的主要情况、做法、经验或问题。如果内容多、篇幅长,最好把它分成若干部分,各加上一个小标题。
 
 4、结尾的写法灵活多样,一般有以下几种：(1)自然结尾。如果主体部分已把观点阐述清楚,作出了明确结论,就不必再硬加一条尾巴。(2)总结性结尾。为加深读者的印象,深化主旨,概括前文,把调查分析后对事物的看法再一次强调,作出结论性的收尾。(3)启示性结尾。在写完主要事实和分析结论之后,如果还有些问题或情况需要指出,引起读者的思考和探讨,或为了展示事物发展的趋势,指出努力方向,就可以写一个富有启示性的结尾。(4)预测性结语。有的报告在提出调查分析情况和问题之后,又写出作者的预测,说明发展的趋向,指出可能引起的后果和影响。这是在更广阔的视野上来深化主题。

6. 怎样写数据分析报告？

7. 数据分析报告怎么用

数据分析报告怎么用
本文是作者基于自身多年数据分析的经验，总结的一体化数据分析框架，简单地介绍下数据分析能分析能落地的几点。enjoy~
大数据，这个被炒烂了的概念，现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能，就大数据而言，我们都是在强调他的技术，例如网络热词：hadoop+spark，data  mining。而我们在用大数据时候，经常用它的来神话它的影响。例如，广告投放精准化，社会安全管理有序，医药行业智能化等。
当然这些是我们的畅想，同时确实也离不开数据分析影响，但是我们有没有停下脚步去想一想，到底大数据怎么去落地呢，怎么去分析?怎么利用数据来去使企业做出决策，例如：广告投放精准化?
我们了解什么叫大数据分析么?
麦肯锡给大数据定义：
“一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。“
基于我对以上定义的理解，我总结的大数据分析就是，将获取的数据，打通，整合，找寻规律，立即得出决策信息。
数据获取
我总结的数据源可分类三类：
(1)一方数据：用户事实数据
例如用户在某金融机构购买的理财产品，时间，哪个出单口，姓名，电话等，或者运营数据，例如某互联金融app，用户操作行为数据
(2)二方数据：其实这部分叫做广告投放数据
例如，广告展示量，活动页点击量，广告来源等。也有公司将这部分数据作为第三方数据，因为有些广告监测公司会利用此数据和人群数据整合构建自己dmp这样的公司一般宣称为第三方公司，三方数据
(3)三方数据：行业数据，也叫公开数据
例如行协的数据，或者互联网行为数据，例如某互联网公司用户在此网站的行为数据，或者嵌入sdk的app后我们能采集到的安装活跃列表，以及可采集到线下数据。
打通：其实就是利用关键点的采集整合一二三方数据。例如我们可以通过手机号将一方和三方数据整合，或者利用cookie，或者imei号等将二方、三方数据整合。但是由于现在监管制度对手机号敏感数据的控制，以及互联网和移动端数据的跨平台打通技术难点，我们现实的匹配率很低，例如一方和三方的数据匹配达到20%其实就算比较不错的情况，当然运营商数据除外。
找寻规律：目标就是数据清理，从非结构化数据变成结构化数据，以便统计，数据探索，找寻规律，形成数据分析报告观点。本文将会在第三部分阐述。
立即决策：将数据分析报告中的观点系统化或产品化，目前而言，大部分公司还是会依靠人工决策。
为什么需要大数据分析?看上去大数据分析似乎按照这些步骤来，但是从第一步的数据源来说，其实已经反应了大数据的特点，就是杂乱无章，那么怎么从这些数据找寻规律，分析的内容和目标是否对应上，似乎就是我们需要大数据分析的理由
现在，大数据的分析通常采用的数据报表来反映企业运营状况，同时，对于热点，人群分析，我们看到的统计值，目标核心都是用数据分析报告提炼的观点来指导运营，那么问题来了，怎么用数据分析来指导数据决策呢?
数据分析的报告思路(本文从移动端的角度进行切入)
基于我对数据分析的理解，我将数据报告会分成三大类：市场分析、运营分析、用户行为分析。
 
市场分析
由于市场分析一般而言是定性、定量分析，最近热播剧《我的前半生》贺函和唐晶的职业就是来去咨询公司的一般会以访谈、问卷调查来一份市场分析报告去告诉客户他们的市场占有量，消费者观点等。
这里，我们以移动互联网数据的市场分析为例，通常来说，数据源是公开数据，或者在第三方数据。正如我们所讲，将sdk嵌入开发者应用，就可以收集到安装以及使用列表，那么开发者使用的sdk越多，我们能收集的数据源也越多，这样就可以形成安装app排名，使用app排名，这里面所说的覆盖率、活跃率也是这个意思，例如：即此款应用安装量、使用量在整体金融类的安装量、使用量占比。
那么，这些市场分析的作用呢，一般而言，是对公司市场营销的总结，比如某金融公司kpi是为了获客，他们做了一系列营销，下个月排名我们可以查询到此款应用的安装量，是否较上个月上升呢?那么我们的竞品表现呢，他们是不是也做了一些列的营销活动排名上升下降?我们都可以通过市场分析，竞品分析来观测，但是这部分的观点由于是市场数据，我们只能通过大量的搜寻官网活动，或者互联网广告推测营销来推测是否竞争对手排名上升和这些营销活动有关。
 
同时，根据市场的走势图，我们能发现潜在的竞争对手，例如：我们能看出下图中的工商银行由于手机属于高覆盖高活跃组，即安装xxapp活跃人群也是最高的，因此，无疑xx银行是所有银行组潜在竞争对手。需要更加注意他们的市场策略
 
运营分析
移动互联网提出的方法论：3A3R，笔者之前在做咨询的时候，此方法论也可以将网站分析套用，总结来说3A3R就是：
感知 → 获取 → 活跃 → 获取 → 营收 → 传播 → 感知
这里需要注明下，运营分析只是一个公司的baseline，让产品经理，运营人员，市场人员根据自己本公司的数据参考做出合理的决定，同时，运营的数据只是参考或者叫警示，若要具体，需要特定细节的分析，例如是否app改版，怎么改?需要增加哪家渠道合作?
(1)Awareness 感知
根据广告投放数据进行分析，目的判断渠道广告页对app 或者网站引流情况，同时可以帮助广告主设计监测表格，以数字角度衡量广告投放效果
但是，广告数据一般而言在广告监测公司手中，或者公开的使用工具上例如GA，我们需要依靠广告公司设计营销环节，例如活动页，加监测代码，或者在媒体，app应用商店加入代码便于监测广告表现，而往往这样的数据很难加载，一般是由应用商店，或者媒体提供，同时，以上数据，监测公司数据一般而言也不会提供给广告主，只是会提供统计值，这部分的分析我会在之后详细写出，欢迎大家关注我的运营号
言归正传，我们看感知数据其实目的就是想衡量我们的大量的营销投放钱花的对不对，广告的展示量，点击量等是最好衡量一个公司的广告市场部门绩效，没有广告投放，就无法带来获客，因此钱花的值不值，能带来多少客人，才会有下一步  acquisition。
 
(2)Acquisition 获客
获客是第一步广告投放拓展，用户点击广告后到达应用商店或者着陆页后去下载app，访问网页后，登陆app后的数据是广告公司或者应用商店提供不了的数据，因此获客其实有两重目的。
目的1：衡量第一步提供的数据是否准确，即是否渠道作弊
目的2：判断渠道是否好坏
目的3：判断营销活动是否有效
例如下图中，我们发现4成用户是搜索流量较上个月增加了6%，是不是我们需要增加和sem的合作呢?而在媒体引荐渠道中，我们通过渠道衡量客户转化率，点击-用户激活的，激活的注册转化，可否重点对某应用商店增加合作
 
下图是目的3的应用，来衡量三个月内的新增用户，活跃用户是否受活动营销、广告投放、版本更迭等影响。例如：7月28日的版本更迭，增加新用户的利器，那么产品经理需要分析下这个版本到底哪里的改变，让用户增长这么快，而8月份的营销活动会唤醒沉睡用户，反应考核运营人员的绩效，那么，是否我们在做促活时候可以借鉴8月的成功经验呢?而这个成功经验需要进一步做专题分析
 
(3)Activities 活跃
获客后，我们想看看我们的新增、活跃用户的表现情况，那么就到了第三步 活跃，其实就是为产品经理改版app或者页面提供数据支持
活跃分析可参考以下三个步骤：
第一：从页面浏览次数，独立访问人数，来圈定主要页面分析。
例如某款app首页是pv，uv最高，我们会重点分析首页。
 
第二：根据圈定页面，制作点击热力图，便于产品经理对后续页面改造提供数据支持，例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除，对点击量大的重新排序
 
第三：根据圈定页面，制作点击热力图，便于产品经理对后续页面改造提供数据支持，例如我们可以将点击量小的按钮在下次改版删除，对点击量大的重新排序
 
(4)Retention留存分析& Revenue & Refer
这几个实际上在企业运用的并不多，这里简要说明下。
① Retention
用户积累到一定数量后，我们想看下用户粘性，那么我们就来到retention，一般是衡量活动效果时候运用的比较多，来看此次活动过后，是否用户依旧会使用我们的app，但是由于金融app属性不会像游戏应用每天进行访问，因此Retention  在实际应用中不会太多，下面的例子是个展示，不做赘述
② Revenue
这些留下来的客户给公司贡献多少现金呢?会看收入步骤，  一般公司不会将现金流数据放入在统计平台中，但是我们需要提出用户贡献的流水金额数据供我们使用，便于人群划分，例如下面简要分析：
 
Refer 传播：
最后，我们想让这些客户进行传播;核心是口碑营销，即用户自发的转发给其他用户链接，让他们下载app或者参与活动，因此传播的下一个环节又会转换营销，但是传播会受到很多限制，例如没有奖励机制的口碑传播，几乎转发量为0，同时，传播若要衡量比较困难，尤其在大量互联网用户基础上，这样会造成资源代码叠加，系统负担，因此一般企业也不会设计这样活动让营销人员参考
用户分析
若说大数据分析的核心，其实就是在于用户分析，正如我们前面所讲，用户分析的步骤流程如下：
 
即在力所能及的搜集数据范围内，打通数据，客户用户，精准营销。
第一，我们可以筛选的条件列表，我们可以通过应用条件，位置，标签条件将数据整合，整合的目的就是刻画客户，定出营销策略。
例如：我们想筛选金融客户(应用条件筛选)，出现在五星级酒店(位置条件)，且为母婴人群(标签)
但是需要注意的是，条件越多，用户轮廓越清晰，人群会越少。
 
第二，根据筛选的人群，我们将线上/线上统计化，或者建模多维度分析。
例如，我们根据筛选的人群，发现男性多于女性，苹果手机属性最高，常手机工具使用，那么我们可以将这部分目标人群用增加手机工具合作、或者和苹果合作获客或者促活。
 
第三，整合以上数据分析，形成人群画像。
 
结束语
这篇文章基于我多年数据分析的经验，总结的一体化数据分析框架，其实就是简单介绍下数据分析能分析能落地的几点。当然，这里面需要大量的数据清洗工作，以及对行业的认知，此篇只是从数据分析角度的概要，内容上的细化，其实可以单拿出来细细分析，尤其用户画像那章节。

8. 数据分析报告怎么写