统计分析报告（怎么写好一份数据分析报告）
故事很多，余生慢慢分享
“数据人创作者联盟” 成员
#1 我认为一个好的分析报告应该要的结构
#2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，喜欢什么样的风格，怎样的叙事过程，才好判断报告的载体和形态 。
是用excel，还是用word，或者PPT和key note ？
是喜欢鲜艳的对比色，还是稳重的商务色 ？
是总分，还是总分总，还是总分分 ？
是喜欢开门见山，还是喜欢先扬后抑 ?
是希望逻辑严整，还是喜欢单点突破按照模块去拆解？
是喜欢专业的词汇，还是通俗易懂的大白话？
根据受众的数据理解能力，去判断用哪种图表进行呈现，做合适的解读 。
——如何了解？
在日常对接的琐碎数据需求过程中，带入以下几个层面的理解：
① 需求的业务方是谁，他们为什么需要这些数据，怎么用这些数据（看 or 读）；
② 通过周期性的需求对接，在哪些业务团队内可以拥有话语权，在哪些场景下可以拥有数据的驱动决策权；
③ 摸清一个企业的组织架构，哪些高层会真正用数据，看数据的习惯和偏好 。
#3 汇报的9大要素
1）背景
脱离了业务背景的分析过程，很容易被质疑，站不住脚 。
为什么要做这件事情？谁的需求？做完这个事情之后能干什么？资源分配如何？
2）目标
可以把目标拆解成为几个阶段，本期的目的是什么，之后的计划是什么 。
因为在实际业务过程中，分析的过程往往是循循渐进的，不可能一次性的就把一个问题剖析的特别清楚，分阶段分步骤的完成某一个事情 。
3）重要结论
按照写议论文的方式，总分总，是最常见的结构，总的部分，就是结论了 。通过哪些数据去抽象成为问题、异常、趋势，站在业务侧的角度进行具象，形成典型的案例，凝练语言和话术 。
结论前置的好处，是帮助读/看报告的人节省时间，快速聚焦到结论事项上 。
如果本身的话语权足够大的话，还能减少决策链路，直接进行策略抉择，少了很多环节 。
举个例子：通过对各省用户在客服部门的诉求信息分析，发现湖南和吉林两省的用户体量大（x），新用户的占比高（x%），在平台入驻、协议签订、商品发布几个环节的问题量，高于平台平均水准x% 。
原因：经过对数据的拆解，在两省的培训材料少、知识库覆盖面比较低，语料素材匹配度不高；
策略：建议培训部门加强对知识库、语料的建设，并针对两省用户的问题，制定相应的策略；
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