目前大家應該是對統計分析報告（怎么寫好一份數據分析報告）比較感興趣的，所以今天好房網小編CC就來為大家整理了一些關于統計分析報告（怎么寫好一份數據分析報告）方面的相關知識來分享給大家，希望大家會喜歡哦。

統計分析報告（怎么寫好一份數據分析報告）

故事很多，余生慢慢分享

“數據人創(chuàng)作者聯盟” 成員

#1 我認為一個好的分析報告應該要的結構

#2所有的分析報告都有一個大前提 --- 了解報告的受眾

知道他們是誰，喜歡什么樣的風格，怎樣的敘事過程，才好判斷報告的載體和形態(tài)。

是用excel，還是用word，或者PPT和key note ？

是喜歡鮮艷的對比色，還是穩(wěn)重的商務色 ？

是總分，還是總分總，還是總分分 ？

是喜歡開門見山，還是喜歡先揚后抑 ?

是希望邏輯嚴整，還是喜歡單點突破按照模塊去拆解？

是喜歡專業(yè)的詞匯，還是通俗易懂的大白話？

根據受眾的數據理解能力，去判斷用哪種圖表進行呈現，做合適的解讀。

——如何了解？

在日常對接的瑣碎數據需求過程中，帶入以下幾個層面的理解：

① 需求的業(yè)務方是誰，他們?yōu)槭裁葱枰@些數據，怎么用這些數據（看 or 讀）；

② 通過周期性的需求對接，在哪些業(yè)務團隊內可以擁有話語權，在哪些場景下可以擁有數據的驅動決策權；

③ 摸清一個企業(yè)的組織架構，哪些高層會真正用數據，看數據的習慣和偏好。

#3匯報的9大要素

1）背景

脫離了業(yè)務背景的分析過程，很容易被質疑，站不住腳。

為什么要做這件事情？誰的需求？做完這個事情之后能干什么？資源分配如何？

2）目標

可以把目標拆解成為幾個階段，本期的目的是什么，之后的計劃是什么。

因為在實際業(yè)務過程中，分析的過程往往是循循漸進的，不可能一次性的就把一個問題剖析的特別清楚，分階段分步驟的完成某一個事情。

3）重要結論

按照寫議論文的方式，總分總，是最常見的結構，總的部分，就是結論了。通過哪些數據去抽象成為問題、異常、趨勢，站在業(yè)務側的角度進行具象，形成典型的案例，凝練語言和話術。

結論前置的好處，是幫助讀/看報告的人節(jié)省時間，快速聚焦到結論事項上。

如果本身的話語權足夠大的話，還能減少決策鏈路，直接進行策略抉擇，少了很多環(huán)節(jié)。

舉個例子：通過對各省用戶在客服部門的訴求信息分析，發(fā)現湖南和吉林兩省的用戶體量大（x），新用戶的占比高（x%），在平臺入駐、協議簽訂、商品發(fā)布幾個環(huán)節(jié)的問題量，高于平臺平均水準x%。

原因：經過對數據的拆解，在兩省的培訓材料少、知識庫覆蓋面比較低，語料素材匹配度不高；

策略：建議培訓部門加強對知識庫、語料的建設，并針對兩省用戶的問題，制定相應的策略；

價值：通過對知識體系的完善，能夠減少客服人員在基礎問題上的人力投入，加快問題響應解決率，從而提升用戶的使用滿意度。

4） 問題vs論點vs論據

大部分情況下，一般的數據分析到這里就結束了，因為是總分的關系，只需要暴露問題，至于問題的解決，是依賴于其他的團隊，或者部門的領導去拍板。

針對前面的結論，對每一項分開進行闡述，支撐起重要結論的論點分別是什么，以及對應的論據。

在這個環(huán)節(jié)過程里面，所需要組織的內容就是一套標準的數據分析過程，即：

數據采集-數據處理-數據統計-數據可視化-數據結果

需要強調的是，在整個分析的過程里面，最好能夠提前明確好統計的核心指標和維度。

看待問題的視角有很多，所以需要提前定下來一個框架，從主視角、第二視角去對指標進行剖析。

分析的方法，就不在報告層面上展開了，會在另外一個部分里面體現。

5）小結

熟悉業(yè)務多一點的分析師，會看的更遠一些，從業(yè)務的視角嘗試進行數據解讀，即根因分析，先定義異常，然后去解釋異常，再之后去闡述異常。

針對重要結論中的其他次要結果進行歸納。如果說重要結論是給老板看的，那小結的部分是給中高層的管理者看的，他們必須要明白數據的構成，前后的邏輯關系，以及數據之間的勾稽關系。

值得說的一個點在于，不管通過數據分析得出來的結果如何，都會對應一套說辭。如果數據呈現的結果是趨好的，那為什么好，在哪些層面上做的比較好，為什么？

是因為產品做了一部分改動，發(fā)了新的版本、優(yōu)化了部分模塊、改善了用戶體驗？還是因為運營做了一部分活動，強化了用戶的感知?；蛘呤且驗槭袌霏h(huán)境發(fā)生了變化，促使了用戶不得不去使用。

如果數據呈現的結果是不好的，那為什么不好，在哪些細節(jié)上可以體現出來，為什么？

是因為產品做了一部分改動，發(fā)了新的版本、模塊改造、鏈路變化。還是因為運營做了一部分活動，但是活動的人群樣本選錯了?；蛘呤且驗槭袌霏h(huán)境發(fā)生了變化，用戶的選擇性更多了。

6）策略

大部分情況下，分析報告到小結部分就結束了。到決策這個層，本質上來說已經超出了普通分析師的職責。因為策略本身，應該是數據歸屬管理部門該去干的事情，通過暴露出來的問題，判斷每個問題對問題的影響程度，做不同的決策，數據部門本身不具備決策權。

資深一些的分析，會根據自己對業(yè)務過程的理解，擬定各種差異化的策略，供業(yè)務團隊去選擇，增加解決問題的可能性，這個過程在企業(yè)里面的落地，就是數據驅動業(yè)務的過程。

針對分析過程中發(fā)現的問題，能夠制定且落地的手段和方法。

策略的制定過程，很大程度上是需要依賴于多團隊協同的，所以這時候就需要去搞人際關系，尋找各個業(yè)務團隊的切入點，這樣才能拉到更多的資源支持。

人際關系的過程是一套腹黑管理學，也不在報告本身這個層面體現，后面會有單獨的環(huán)節(jié)去介紹。

7）需求和資源

不可否認，這是絕大多數數據分析從業(yè)人員都會忽略的一個主體。

花了大量的時間，去做需求的溝通對接，反復的拆解需求，找準數據來源，做繁瑣的清洗和處理，最后統計分析出核心的問題所在，匯報完就結束了。

這里只需要問幾個問題：

① 如果要評論這份報告的意義，誰可以給你做后盾；

② 如果要評價這份報告的影響，哪些人可以來支撐它的合理性；

③ 如果要評估這份報告的價值，它應該值多少錢。

意義、影響、價值，這三個層面分別對應了做這份報告的背景，即誰是需求方。

報告的協同部門，即誰參與方，無論是確定數據來源的部門，還是核對數據口徑的部門，或者是參與數據解讀的部門，都是協同方，應該事先去做好溝通確認的工作，避免數據結果被質疑。

做報告所花的人力、精力，即從有想法開始、到策劃框架、到數據采集、到報告發(fā)布，一共投入了多少人日，每個人一天大概多少錢，總體成本，就是這份報告的基礎價值體現；再對數據的應用范圍進行估值，大致上就是報告的全部量化產出了。

8）跟進計劃表

做完匯報，常規(guī)來說，分析的事情就告一段落了，逐項的策略執(zhí)行需要一段時間的沉淀。主動一點的人會去關注事后action的部分，誰在什么時間節(jié)點應該要交付什么內容，通過數據監(jiān)控進行業(yè)務反饋。

做到這個部分，才是真正的數據閉環(huán)，雖然這個部分可能不是全權由自己負責，但是必須關注整個過程中，數據的流向，所做的策略，以及落地的方式。

9）價值評估

最后一層就是價值評估，前面說了報告本身的量化過程，這個部分的主要點在于數據本身的價值、分析的影響層面、策略的適用范圍、跨部門協同過程建設、虛線團隊管理等幾個方面。

#4寫在最后

第一層【前言部分】背景 目標

第二層【分析內容】重要結論 問題vs論點vs論據 小結（合，分層級，為了使重要結論更清晰）

第三層【決策部分】策略

第四層【資源整合】需求和資源

第五層【數據管理】跟進計劃表 價值評估

在報告主體之前，最好能明確報告的業(yè)務適用范圍，內容中涉及到的指標，數據采集的渠道，抽取樣本的時間，作為說明頁，插入到內容之前。

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