怎么写好一份数据分析报告

1. 怎么写好一份数据分析报告

每到周五，估计都会有很多童鞋为本周的周报发愁不已！今天就结合几个真实案例来教大家如何玩转数据分析报告。不过，场景的主角名字都做了简单的处理！

从此，每周五小B就什么事情都干不了，只有一件事情：分析数据，内心好崩溃啊！！！
别怕，您的好友草莓老师已上线，小草莓来支招。不就是数据报告嘛，so easy！　　
1、首先，小B首次花点时间将需要分析的数据导入到BDP，并且制作不同的仪表盘（即不同的数据报告，只是叫法不同嘛），通过各种可视化图表让数据结果一目了然，比如这样的~

肯定需要对数据图表进行一些解释说明嘛，点击仪表盘右上方的”图文混排“，插入”文本“即可进行文字描述，比如这样的~

2、这不是还得花1天的时间进行数据分析嘛？别急，“神功能”来啦，快屏住呼吸，它，它，它就是“替换/追加”功能，在工作表页面的右上方哦~

因为小B每周要分析的数据指标都是一致的，所以小B每周只需要追加本周数据，然后在仪表盘右上方全局筛选一下本周，数据报告即可瞬间呈现本周最新数据，整个操作过程最多不超过1分钟，哪里需要1天呢，周五完全可以做很多其他的事情咯，从此可告别重复劳动啦！　　
当然，要是觉得追加数据都麻烦，那小草莓建议直接将后台数据库接入到BDP，只要数据库数据更新，在BDP上的数据报告结果也就更新了，是不是炒鸡快啊！放心，BDP是一个云端数据平台，接触不到用户的数据，所以大胆接入数据库吧，这样分析效率能大幅提高呢！

3、分享报告：最后只需轻轻点击仪表盘右上角的“分享”—“我要分享”，领导就能立马查看你的数据报告。假如数据有改动，分享的数据结果可以实时同步，超赞！针对这个场景小草莓讲的比较详细，因为数据报告是很多人在职场中都会遇到的需求，比如销售人员、市场营销人员、财务人员、招聘人员等。岗位虽不同，但思路都类似，希望上述内容能帮到你和身边的小伙伴！

小D在公司专门负责微信运营，平时除了写文章、策划互动活动等工作，当然数据反馈少不了，而且领导要求分别保存每周微信公众号的数据，一年下来手里有一堆的表格，零零散散，一不小心就丢了，好忧桑啊！
小草莓来支招：在BDP，若需更新本周新数据，可“追加”或者“接入数据库”，具体操作见场景1；为了一一保存每周数据，小D可复制上周的数据仪表盘，在新的仪表盘全局筛选下每周的时间段，仪表盘分别以不同时间段命名，这样数据都能在一个地方保存啦，麻麻再也不用担心我啦~


小P在公司专门给不同的客户制作不同的数据分析报告，有人力资源、财务、游戏、采购、活动、调研、电商、招生、服装零售、市场活动等各个方面，需求简直五花八门，每周客户还要实时的数据结果，偶尔客户还嫌弃报告的可视化效果不好，天呐~
小草莓来支招：不管是哪个数据报告，都离不开数据分析，小P每次都在BDP上做好，分别命名成不同的文件夹名称，以便于保存管理。BDP做出来的可视化那时相当好啊，受到客户的一致好评啊！做好的可视化报告可以一键分享给客户，每周一更新数据，客户就能看到实时同步的结果，再也不用每周发邮件打扰客户啦，而且工作效率大大提高了~　　
一起感受下BDP的可视化效果。你想要什么样的可视化效果，都可以寄已通过拖拽制作！

立即登录BDP，1分钟制作你的专属数据分析报告，简答又高效！

2. 怎么写好一份数据分析报告

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。

3. 怎么写好一份数据分析报告

数据分析报告价值不言而喻，麦肯锡、罗兰贝格或者波士顿等著名咨询公司，仅仅凭借报告就可以赚几十万或者上百万的收入。但如此有价值的数据分析报告，并不是人人都可以做的出来的，接下来我会结合自己的一些经历，对数据分析报告进行一次大剖析。
1）数据分析报告怎么制作出来的？
无论是数据，还是现在炒的很热的大数据，分析流程都是一样的。完整的数据分析流程包括以下部分：商业问题理解，数据梳理，数据清洗，数据分析，制作报告，解决问题。


这是一个闭环、不断优化的过程，只要最终没有充分解决问题，这个流程就会不停迭代循环下去。
具体每一个环节如何理解呢？
第一、商业问题的理解：这个模块是为了明确分析思路及目标的，我们报告目的是什么，需要用什么样的分析思路，就是在这个模块进行思考。
第二、数据梳理：这个阶段是数据准备工作阶段，主要思考的问题是，需要什么数据源，具体数据源要什么样的字段以及思考采集方法。
第三、数据清洗：所谓的数据清洗，就是数据的采集、整理及加工，最终得到适合分析的数据形式。其中数据整理和加工包括方面和角度很多，譬如去重、处理缺失值、异常值处理等。
第四、数据分析：包括两个部分，第一部分就是基础统计分析，譬如对比分析，交叉分析，时间序列分析等。而第二部分则是建模挖掘，当然这个部分得看具体需要。如果需要，则应进行相应的建模算法操作，从而得出相关结论。
第五、制作报告：这里就是将得到的相关数据分析结果进行可视化操作，最终输出的形式可以多种多样，但是常见的还是以PPT、Dashboard为主，并且这里还要写明具体结论。
第六、解决问题：任何的报告并不是自嗨，还需要解决实际问题，这样报告的价值才能凸显，譬如了解消费者，指导精准营销。
2）数据分析报告的种类

数据报告一般而言分为四种：市场/行业分析、用户画像洞察、竞品研究以及具体经营或业务问题分析。
1.市场/行业分析：对某个市场或者行业进行现状分析，并对未来趋势进行预测。具体包括宏观环境，典型企业、大事件分析、发展趋势等。
2.用户画像洞察：对目标用户进行洞察，包括基本属性、行为属性以及态度属性等。
3.竞品监测：对同类产品或者品牌现状进行分析，包括市场占比，功能诉求、用户满意度分析等。
4.具体经营或业务问题分析：对某个细致业务问题或经营问题进行专题分析，譬如XX投放效果营销分析。
3）报告数据来源

报告数据来源有很多，最常见的包括以下几种情况：
1.网页爬虫数据，譬如微博评论数据，大众点评评论数据。
2.互联网公开数据，譬如统计局数据，各大协会数据。
3.市场调研数据，这块是根据自己报告目的，通过相关调查问卷来得到某些数据样本，从而分析得到有价值的信息。
4.企业内部数据，主要是以客户数据为主，多见于具体经营或业务问题分析报告中。
5.运营商数据，如果和运营商有合作，可以得到这方面的数据，价值高，但价格也贵。
4）数据分析报告的学习建议

想要制作好一份数据分析报告的话，除了上述所说，还需要你平时多看一些咨询、数据报告，学习人家的框架、数据分析角度以及可视化成果等，然后多总结，多模仿。当你对数据分析报告的套路烂熟于心的时候，恭喜你，你就小有成就了。
这里推荐一些网址：
1.199IT互联网数据中心：http://www.199it.com/
2.艾瑞网：http://report.iresearch.cn/
3. 易观智库：https://www.analysys.cn/
4. 阿里研究院：http://www.aliresearch.com/
5. CBNDATA：http://www.cbndata.com/report
另外，你还需要多关注麦肯锡、波士顿、罗兰贝格、埃森哲、尼尔森等公司的微信公众号及发布的报告观点。


这就是我想对你说的，希望对你有所收获。

4. 如何做好一份数据分析的报告？

数据分析工作的后期是需要进行数据分析报告的撰写的，而数据分析工具也是一个非常重要的事情，我们在进行撰写数据分析的时候首先需要知道自己报告的类别，确定一下自己写的数据分析报告是解释性分析还是探索研究报告。其实不管是什么报告，都是需要一定的流程和结构的，那么如何做好一份数据分析报告呢？下面就由小编为大家解答一下这个问题。
首先给大家说一下数据分析报告的结构，一般来说，数据分析报告由标题、目录，前言、正题、分析结论组成。
先说一下标题，标题是一份报告的文眼，是全篇报告的精华，我们在求学期间写作文就是如此，没有一个好的标题就不能够让人们有阅读的欲望。。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。对于标题的技巧有三点，分别是直接在标题中放上报告的结论、提出分析报告的研究问题、中规中矩地写上研究的主题。
其次说说数据分析报告的目录。目录就是提现数据分析报告的整体架构。目录的意义大家都知道，可以快速查找自己需要的内容。
然后说说前言，前言的要求就是要写出做这次分析报告的目的和背景、略微阐述现状或者存在的问题 、通过这次分析需要解决什么问题、运用了什么分析思路，分析方法和模型、给出总结性的结论或者效果、给出数据来源。
接着说说正文，正文的要求就是逻辑性强、架构清晰、结论明确等等。现实状况的给出和论证一定要严谨合理，逻辑性强。分析报告的架构体现了分析师的分析思路的框架，一定要显而易见，符合常识。思路最好不要出现跳跃的地方，以免出现阅读障碍，令读者不知所云。一步一步得出结论，给出观点。数据的结论一定是要从数据中得出来，要严谨的切合数据分析的主题，最好一个分析模块只给出一个最直接最和主题关联的分析结论。一个特征当然可以从多个角度提取出多个观点和结论，但是一定要选择和主题相关性最强的那个，不然大量的低相关信息会很容易打乱读者的思路。
最后说说分析结论，数据报告的分析结论就是文章的精华，是需要好好重视的。一般需要给出合理的建议。
综上所述，想必大家看了这篇文章以后已经知道了数据分析报告是怎么写了的吧。大家在进行撰写书写报告的时候一定要列好名单，然后按照步骤来写，这样才能够写出一个条理明确的报告，希望这篇文章能够给大家带来帮助。

5. 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。

6. 如何写好数据分析报告

首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；
第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就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；
第三，分析结论不要太多要精，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者接受，减少重要阅者（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，不读下去，一百个结论也等于0；
第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；
第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；
第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，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；
第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题 2、总结问题原因 3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；
第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！
第九、好的分析一定要基于可靠的数据源，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；
第十、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案，你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义，而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题 的人，请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的；
十一、不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光让你来唱赞歌的，他要的也不是一个粉饰太平的工具，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了；
十二、不要创造太多难懂的名词，如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词，那么你写出来的价值又在哪里呢，还不如你直接过去说算了，当然如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”；
十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支 持和帮助的人（如果分析的是你自己负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助。

7. 如何写好数据分析报告?

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。

8. 如何写好数据分析报告

如何写好数据分析报告
我认为一份好的分析报告，有以下一些要点：
首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望； 

第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就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； 
第三，分析结论不要太多要精，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者接受，减少重要阅者（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，不读下去，一百个结论也等于0； 
第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了； 
第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因 为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站 在读者的角度去写分析邮件； 

第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，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； 
第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受； 
第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！ 
第九、好的分析一定要基于可靠的数据源，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； 

第十、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案，你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚 第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义，而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题 的人，请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的； 
十一、不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光让你 来唱赞歌的，他要的也不是一个粉饰太平的工具，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了； 
十二、不要创造太多难懂的名词，如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词，那么你写出来的价值又在哪里呢，还不如你直接过去说算了，当然如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”； 
十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支 持和帮助的人（如果分析的是你自己负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果 的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。