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~　　
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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. 一份完整的数据分析报告

 一份完整的数据分析报告
                    一份完整的数据分析报告。现代社会属于大数据时代，而数据分析报告是非常重要的，一份完整的数据分析报告并不好写。接下来就由我带大家详细的了解下一份完整的数据分析报告的相关内容。
  一份完整的数据分析报告1  报告是项目的结果展示，是数据分析结果的有效承载形式。一份思路清晰，言简意赅地数据分析报告能直戳问题痛点，提高沟通效率，获得领导赏识。
  对于数据分析报告，首先要有一个概念性的认识，按照报告陈述的思路，可分为四类：
    
  这四类报告由浅入深，分析难度递增，对企业决策的支持程度也递增，尤其是当企业面临某个决策难题时，分析工作要做得足够系统和深刻。
   这四类报告我们可以做个比喻。 
  描述类报告类似记叙文，像个扫描仪一样描绘市场轮廓，不求最深但求最全。
  因果类报告类似议论文，像打水井，集中一点，一直探到底。
  预测类报告类似科幻小说，像个预言家，根据市场的过去推断市场的未来。
  咨询类报告类似推理小说，像小马过河，投石问路，根据分析结论指导企业一路前行。
   报告结构 
  撰写报告前先理清楚三个问题：
  写什么内容？用什么结构？如何论述？
  写什么内容由决策难题决定，是投资？战略？营销还是其他，相应的报告也就有了相应的内容。
  好的报告要求重点突出、主次分明、层次清晰。报告要依附内容的分析以及领导或其他人的阅读习惯，但最重要的是遵循一定的结构化思维。
   报告的常见构成 
    
  举个例子，比如我用PPT展示一个网民调查的报告
   1、标题页： 标题页用于写报告题目，为了方便归档，日夜也应当注明，还有报告撰写者和其单位所在部门。
    
   2、目录页： 目录页将报告的各模块呈现给读者，方便阅读和了解报告结构。
    
   3、分析背景和项目说明： 用于阐述项目需求、分析目的、市场情况、以让读者了解项目的前因后果。项目说明用于注明假设、数据来源等。
    
   4、分析思路页： 这是整个报告的灵魂，便于理解报告的逻辑思路。
    
   5、结论建议页： 结论建议页放在主题前，主要是为了给高层看时，结论建议可大幅度节省时间，简明扼要。
    
   6、分析主体页面： 这里就要搬上你的各种数据表，数据分析图。与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的领导及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们最关心的。所以你的数据展示一定要体现你的分析思路。
  我曾经就被怼过一次，原因是数据分析结果展示于思路脱节，导致领导一直个为什么，那个怎么来，这个数据缺乏依据等等。因为当初的分析报告只是在展示数据，分析不透彻，表之间切换太过生硬，至今记忆犹新。后来，在做数据分析时，我制作一个表，或者一个图，每个表或者图都对不同维度做了深入的数据分析表，领导一问为什么，我就点击进去展示给他看明细，这用的就是FineBI的联动钻取和螺旋式分析功能，在展示时也能实时分析(以往的文章有提过)。
    
   7、附录页：附录页目的是透明分析过程，常防止受访者的基本资料。 
    
   报告的论述 
  一份好的报告，光有好的结构还不够，还要有好的论述，关于论述，有几个注意事项。
   1、数据可靠，界定严谨 
  报告的数据来源一定要可靠。写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、搭建体系平台、导出处理数据，最后才是写报告，为了结论准确有效，你要保证数据的可靠性，否则一切都可能会变成误导决策的努力。
  界定是指报告中要对数据的来源、计算、概念做说明。不同的界定，有不同的结论。比如什么是高端微波炉，不同的界定，得到的数据肯定是不同的。
   2、概念一致，标准统一 
  一些名词的解释和定义，前后要一致，不要让人不知所云。
   3、直观呈报，通俗易懂 
  我们写得报告还是金亮图标话，用生动的图表代替数字和文字的大量对切往往更形象直观地理解你的.分析和结论。
  一份完整的数据分析报告2   1、你要一个故事 
  我自己有个想法，就是产品经理应该多学习相关领域的知识，比如学一些基础的设计规范、交互原则、营销知识，心理学知识，算法知识等等。除了一些明显的对工作的帮助，也能帮助自己扩展思路。其实做好报告，就应向咨询机构或者投资机构学习。
  一个报告核心不是包含很多内容，让听众或者读者去花时间理解，核心是讲好一个简单的故事。咨询和投资机构做BP之前，会先花时间理清楚storyline。其实各种报告都应该这样，先理清楚你要讲的故事。
    
   2、一个数据分析报告的框架 
  这里列出一个我个人比较喜欢的报告框架，可能针对不同的报告场景需要有所调整（比如删除部分步骤，或者增加部分细节）：
  项目背景：简述项目相关背景，为什么做，目的是什么
  项目进度：综述项目的整体进程，以及目前的情况
  名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义
  数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题
  数据概览：重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释
  数据拆分：根据需要拆分不同的维度，作为细节补充
  结论汇总：汇总之前数据分析的主要结论，作为概览
  后续改进：分析目前存在的问题，并给出解决改进防范
   致谢 
   附件：详细数据 
   项目背景 & 项目进度 
  项目背景，需要简述项目相关背景，为什么做，目的是什么。项目进度，需要综述项目的整体进程，以及目前的情况。这两点其实没什么可说的，如果对象是项目成员，可以写简单一些，如果对象是对项目不了解的人，则需要多写 一些，但还是要尽量用最简单的话，跟别人讲明白。
   名词解释 & 数据获取方法 
  名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义。这点是很多人忽略的，其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言，点击率可以是点击次数/浏览次数，也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重，也可能按天去重。如果没有清晰的解释，不同人理解不同，对整个数据的可读性就大打折扣。
  数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾，要经过数据清洗剔除噪声，也需要部分假设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可，让对方对于置信度有一个估计。
   数据概览 & 数据拆分 
  数据概览，需要有重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释。
  数据拆分，需要根据需要拆分不同的维度，作为细节补充。
  这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势，则使用图，如果需要对方知道具体数据，则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。需要注意的点是：核心指标要少而关键，拆分指标要有意义且详细。同时如果是PPT的话，每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。
   结论汇总 & 后续改进 
  结论汇总，基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总，形成完整的结论。
  后续改进，需要在数据分析的结论和问题的基础上，对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。
   致谢 & 附件 
  致谢是对项目组合相关协助部门的致谢，基本上对于项目组和相关协助部门而言，也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中，也会更加融洽。
  附件是需要附赠更多没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。对于PPT而言，这部分也可以放在PPT致谢之后，与会同事有疑问，可以随时翻到最后解释。
   3、总结 
  一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。这是说数据。
  而数据报告的意义也是类似，项目完成之后需要完整汇报，这样无论是对上汇报还是对团队而言，都是有重要意义。
  突然想到一个事情。去年的时候做了一个内部数据平台，到了取名字的时候，我用了dice。为什么叫dice呢？
  这得从物理说起（开启神棍模式）。物理学不断前行，之前人们认为物理学是决定论的，只要知道系统的初始值和足够细节，就能知道之后系统的演化路径。后来发现不是这样的，对于一个基本粒子而言，观测之前，粒子状态和位置是不可预测的。爱因斯坦说“上帝不会掷骰子”，然后后续的研究，更多的是支持上帝是掷骰子的。这也是dice的来源。
  即使是上帝视角，也不可能知道提前知道数据的结果。那么作为产品经理而言，尊重数据结果，并分析形成结论，远比相信一些所谓的方法论的条条框框好得多。
  一份完美的数据分析报告让你高人一筹  企业需要发展就需要得到更多信息，这些信息需要有专业能力的人才提供给企业，而这就是数据分析师，数据分析师要通过专业的手段获取信息，对信息做整合，分析信息，最终形成数据分析统计报告。
  在数据分析师的全部工作流程中，数据分析统计报告作为工作的成果是对企业、以及项目的最终发展方向及目标的决策起到至关重要的依据。
  在编写一份完整的数据分析报告前，这些数据报告给谁看，首先你要知道你的这份报告要突出那些点，在做一个数据分析之前领导所关心的哪些点，围绕着这些中心点，简单明了的进行编写数据报告。
  数据报告不需要大批量的文字阐述，本身数据分析是围绕数据为核开展相应的工作，数据报告要突出的也是最终的统计结果，以数字的方式进行简单明了的阐述对比，报告中加入一些画像模型，柱线图、饼状图来表示占有份额等等最为突出，让阅览者可以很好的理解，很容易在你的这份报告中找到自己企业在市场的份额，这是作为一个优秀的数据分析师的基本功。
    
  先展示自己在行业内的情况后还要分析当前整个市场的数据变化走势，通过对自身行业市场的大数据统计，找到市场发展新的切入点、客户们所关心的新问题、潜在客户的特征最终形成走势图为企业提供发展方向。
  哪些点是我们不足的地方，哪些是我们需要开展的新业务等等，这些都会从行业数据大趋势发展中体现出来，从而为企业未来的发展决策提供参考依据，为企业领导提供新的信息点，帮助企业思考、创新、完善做出一份满意的答卷。

4. 如何写好一份数据分析报告

好一份数据分析报告方法有很多种，给你一种做参考
第一，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；
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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。

5. 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。

6. 如何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！！！

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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！

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7. 如何写好一份数据分析报告

一份好的数据分析报告很重要，因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品、一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，好的分析报告应该有以下一些要点：
1)   要有一个好的框架，层次明了，让读者一目了然。
2)   每个分析都有结论，而且结论一定要明确。
3)   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。
4)   数据分析报告尽量图表化。
5)   好的分析报告一定要有解决方案和建议方案。

8. 如何写好一份数据分析报告？

很多人在开始制作PPT的时候，第一步都是先去网上找各种模版，找好模版好再按照模版内容开始套用数据。
  
 但是，当你呈现你的报告时，读者其实更关注的是报告内容的价值点、是否对我有用、以及报告结论的数据真实性。
  
  那么，一份好的分析报告里，应该具有哪些包含重要因素呢？ 
  
 标题页主要由题目、制作来源、时间等维度组成。标题页需要写明报告的题目，题目要精简干练，根据版面要求在一两行内完成。
                                          
 
  
  
 
  
  1）背景分析 
  
 提供背景分析是为了让读者对整个分析研究的背景有所了解，加深报告印象，也是为了论证报告的权威性，背景分析主要阐述一些报告内容的定义、诠释以及其他信息。
  
 
  
                                          
 
  
  
  2）报告摘要/总结 
  
 一般报告型PPT内容较多，在报告前期，把重要内容进行一定的摘要或总结性话语标注，可以加强读者的浏览欲望。
                                          
 
  
  
 制作目录的目的，快速帮助读者找到所需内容，目录一般会列出主要章节的名称，有些还会加上对应的页码。
  
 对于重要的目录，还会写上一句对应的分析总结性语言。
  
 对于分析型报告，一般的结构是从分析现状出发，以总结性/趋势结尾。
                                          
 
  
  
 转场页就是目录下的子标题，子标题内容较多，可以选择在子标题下加上层级或描述性总结。
                                          
 
  
  
 正文是分析报告最核心部分，它能系统的全面阐述数据分析的过程和结果。正文页的内容较为丰富，由一句话观点、子观点的内容解释、观点数据组成。
  
 正文的观点，是需要进过严谨的论证，才能确定观点的合理性和真实性。掌握观点的文案也尤为关键。
  
 总结了以下关键词，可以让观点变得更有说服力：
  
  1）形容数据涨跌情况： 
  
 描述涨跌：上升/提升、增长、下降
  
 加强动词：显著、剧烈、呈现、实现
  
 描述名词：环比、缓慢
  
 如：显著上升/下降、环比提升、剧烈下降...
  
 
  
  2）形容市场情况： 饱和、渗透、扩张
  
 如：市场饱和、进一步扩张
  
 
  
  
  3）形容用户需求情况： 偏好、热爱、倾向、青睐、受欢迎、追求
  
 如：90后偏好/倾向购买XXX，XX物品更受80后的欢迎/青睐...
  
 
  
  
  4）加强动词 ：剧烈、逐步、突破、领先、突出、迅速、持续
  
 
  
  
 
  
                                                                                  
 
  
  
 结论是以数据分析后的结果展示，以综述性文字来进行说明。
  
 例如，代表趋势性的结论可以采用以XX化的关键词进行进一步阐述，如常态化、精准化、系统化...
  
 
  
                                                                                  
 
  
  
 
  
  
 一份好的数据分析报告，是具有逻辑性的。写报告之前，要关注报告的读者是谁？读者最关心的是什么？用读者思维出发，站在读者的角度去撰写分析报告，才能让报告更有吸引力，使之愿意阅读。
  
 
  
  
 
  
  
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 备：以上图片来源为艾瑞网、企鹅智库、艾媒网、CBNData、极光大数据