价值：通过对知识体系的完善，能够减少客服人员在基础问题上的人力投入，加快问题响应解决率，从而提升用户的使用满意度 。
4） 问题vs论点vs论据
大部分情况下，一般的数据分析到这里就结束了，因为是总分的关系，只需要暴露问题，至于问题的解决，是依赖于其他的团队，或者部门的领导去拍板 。
针对前面的结论，对每一项分开进行阐述，支撑起重要结论的论点分别是什么，以及对应的论据 。
在这个环节过程里面，所需要组织的内容就是一套标准的数据分析过程，即：
数据采集-数据处理-数据统计-数据可视化-数据结果
需要强调的是，在整个分析的过程里面，最好能够提前明确好统计的核心指标和维度 。
看待问题的视角有很多，所以需要提前定下来一个框架，从主视角、第二视角去对指标进行剖析 。
分析的方法，就不在报告层面上展开了，会在另外一个部分里面体现 。
5）小结
熟悉业务多一点的分析师，会看的更远一些，从业务的视角尝试进行数据解读，即根因分析，先定义异常，然后去解释异常，再之后去阐述异常 。
针对重要结论中的其他次要结果进行归纳 。如果说重要结论是给老板看的，那小结的部分是给中高层的管理者看的，他们必须要明白数据的构成，前后的逻辑关系，以及数据之间的勾稽关系 。
值得说的一个点在于，不管通过数据分析得出来的结果如何，都会对应一套说辞 。如果数据呈现的结果是趋好的，那为什么好，在哪些层面上做的比较好，为什么？
是因为产品做了一部分改动，发了新的版本、优化了部分模块、改善了用户体验？还是因为运营做了一部分活动，强化了用户的感知 。或者是因为市场环境发生了变化，促使了用户不得不去使用 。
如果数据呈现的结果是不好的，那为什么不好，在哪些细节上可以体现出来，为什么？
是因为产品做了一部分改动，发了新的版本、模块改造、链路变化 。还是因为运营做了一部分活动，但是活动的人群样本选错了 。或者是因为市场环境发生了变化，用户的选择性更多了 。
6）策略
【怎么写好一份数据分析报告 统计分析报告】大部分情况下，分析报告到小结部分就结束了 。到决策这个层，本质上来说已经超出了普通分析师的职责 。因为策略本身，应该是数据归属管理部门该去干的事情，通过暴露出来的问题，判断每个问题对问题的影响程度，做不同的决策，数据部门本身不具备决策权 。
资深一些的分析，会根据自己对业务过程的理解，拟定各种差异化的策略，供业务团队去选择，增加解决问题的可能性，这个过程在企业里面的落地，就是数据驱动业务的过程 。
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