如何做数据统计与分析优秀的数据分析报告 _云知道

编辑导语：数据分析是产品经理、运营、数据、人力的工作业务之一，而面对不同对象，数据分析的应用场景也有所不同。此时，数据分析报告的撰写也应当在整体结构上、基于业务场景需求的变化而有所调整。本篇文章里总结了数据分析报告撰写的注意事项，一起来看一下。

前言
在做数据分析的日常工作中，对数据进行整理、分析并提炼要点、并将分析过程与结果写成一份通俗易懂的报告是必不可少的工作之一，也是一个优秀运营、产品、人力、数据等职场人的必备技能，是支持决策的依托。
数据分析报告是完成数据分析的最后一步，但是，对有的人来说，这也是最薄弱的环节，前期分析都进行非常好，但就是写不出条理清晰、逻辑缜密、易读且美观的数据报告。
然而，在实际的工作中，能够撰写出高质量、高价值的数据分析报告，不仅能够充分地展现做数据分析的价值所在，更是在这个过程中训练你的数据思维、梳理整个业务线的底层逻辑以及复盘整体分析思路发现问题，并逐步形成自己的分析体系。
那么，本文将从数据报告有哪些类型、数据报告基本的构架包括什么、一份优秀的数据报告一些建议、以一份APP的周报模板举例说明等几个方面进行梳理总结如何才能作出一份优秀的数据分析报告。

一、数据报告有哪些类型？以数据分析的工作场景不同，以及面对汇报对象、内容、方法等情况的不同，我们来梳理一些常见的数据报告类型，主要有：日常工作类、专题分析类、综合研究分析类等常见的数据分析报告。
在实际应用中，不同类型对应的数据分析报告以及对于数据分析技能的要求也各有差异。

1. 日常工作类报告此类数据报告一般以日报、周报、月报、季报、年报的形式，定期地对某一个业务场景进行数据分析为主。主要是反映日常业务计划执行情况，活动、拉新、渠道等不同维度反应业务目前现状的数据支撑、并分析某影响和原因的一种分析报告。
其主要特点：具备一定的时效性、涵盖核心指标、反映业务情况、快速出具结果。
这类分析要求做数据分析的人员要贴合业务场景，搭建起来符合业务场景的指标体系，以实现对业务人员在从事业务活动中的数据支撑，才能帮助决策者掌握业务线的最新动态。
例如：公司的日常运营报告、电商的日常销售报告、产品运营周报等。此类报告通常是对业务数据的日常展现，本周的销售额是多少、平均每天的用户流失是多少，同比环比增长多少等，这种报告主要描绘发生了什么事情、为什么发生，通过对事实的现象和原因进行分析和判断，预测未来会发生什么，给出可行性建议，不求最深但求最全！
2. 专题分析类报告此类分析报告一般没有固定的时间周期，会有大方向的目标，即对社会经济现象的某一方面或某一个问题进行专门研究的一种数据分析报告。主要是为决策者制定某项政策、解决某个问题提供决策参考和依据。
其主要特点：内容单一，重点突出，集中精力解决主要的问题。
包括对问题的具体描述、原因分析和提出可行的解决办法。这类分析要求做数据分析的人员需要对业务有深入的认识和了解、有较强的数据思维能力、数据敏感度，通过专题分析深入分析，挖掘问题，往往对业务的增长产生意向不到的促进效果。
例如：电商销量异常分析、活跃数据异常分析、用户流失分析、提升用户转化率分析等，此类报告通常需要将现有的数据分析及挖掘方法应用于实际数据中，通过数据分析不断尝试、总结、提炼，具体问题具体分析。