针对分析过程中发现的问题，能够制定且落地的手段和方法 。
策略的制定过程，很大程度上是需要依赖于多团队协同的，所以这时候就需要去搞人际关系，寻找各个业务团队的切入点，这样才能拉到更多的资源支持 。
人际关系的过程是一套腹黑管理学，也不在报告本身这个层面体现，后面会有单独的环节去介绍 。
7）需求和资源
不可否认，这是绝大多数数据分析从业人员都会忽略的一个主体 。
花了大量的时间，去做需求的沟通对接，反复的拆解需求，找准数据来源，做繁琐的清洗和处理，最后统计分析出核心的问题所在，汇报完就结束了 。
这里只需要问几个问题：
① 如果要评论这份报告的意义，谁可以给你做后盾；
② 如果要评价这份报告的影响，哪些人可以来支撑它的合理性；
③ 如果要评估这份报告的价值，它应该值多少钱 。
意义、影响、价值，这三个层面分别对应了做这份报告的背景，即谁是需求方 。
报告的协同部门，即谁参与方，无论是确定数据来源的部门，还是核对数据口径的部门，或者是参与数据解读的部门，都是协同方，应该事先去做好沟通确认的工作，避免数据结果被质疑 。
做报告所花的人力、精力，即从有想法开始、到策划框架、到数据采集、到报告发布，一共投入了多少人日，每个人一天大概多少钱，总体成本，就是这份报告的基础价值体现；再对数据的应用范围进行估值，大致上就是报告的全部量化产出了 。
8）跟进计划表
做完汇报，常规来说，分析的事情就告一段落了，逐项的策略执行需要一段时间的沉淀 。主动一点的人会去关注事后action的部分，谁在什么时间节点应该要交付什么内容，通过数据监控进行业务反馈 。
做到这个部分，才是真正的数据闭环，虽然这个部分可能不是全权由自己负责，但是必须关注整个过程中，数据的流向，所做的策略，以及落地的方式 。
9）价值评估
最后一层就是价值评估，前面说了报告本身的量化过程，这个部分的主要点在于数据本身的价值、分析的影响层面、策略的适用范围、跨部门协同过程建设、虚线团队管理等几个方面 。
#4 写在最后
第一层【前言部分】1、背景 2、目标
第二层【分析内容】3、重要结论 4、问题vs论点vs论据 5、小结（合，分层级，为了使重要结论更清晰）
第三层【决策部分】6、策略
第四层【资源整合】7、需求和资源
第五层【数据管理】8、跟进计划表 9、价值评估
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