数据分析报告是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。
一份高质量的数据报告，需要满足以下几点要求：
1、好的分析框架。首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂、层次明晰，能够让阅读者一目了然。
2、明确的结论。没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的，所以千万不要舍本求末。
3、建议或解决方案。作为决策者，需要的不仅仅是找出问题，更重要的是建议或解决方法，以便他们在决策时作参考。
一、数据分析报告的价值与写作原则
数据分析报告本质上是一种沟通与交流的形式，主要目的在于将分析结果、可行性建议以及其他价值的信息传递给管理人员。它需要对数据进行适当的包装，让阅读者能对结果做出正确的理解与判断，并可以根据其做出有针对性、操作性、战略性的决策。
数据分析报告的类型
1）专题分析报告
单一性：主要针对一个方面或一个问题进行分析。
深入性：需要剖析问题，找到问题答案并给出建议。
2）综合分析报告
全面性：需要站在全局进行分析，并需要反映总体的方方面面。
联系性：考察现象的内外部联系，可使用恰当的数据分析方法论模型进行分析。
3）日常数据报告
进度性：定期反映计划的完成情况，判断计划完成好坏并进行策略调整。
规范性：保持结构的一致性，内容主要随时间变化而数值变化。
时效性：定期进行成果展示，一般在时间周期的下一周期内完成并使用。
数据分析报告的写作原则
规范性：全篇用词一致、名词术语一致、颜色一致、字体一致、字号一致等。
重要性：按照内容重要性、指标重要性等的高低优先级进行阐述。
谨慎性：数据真实可靠、内容实事求是、数据观点经得起推敲。
创新性：运用新方法、新模型、新成果，同时观点要创新新颖。
二、数据分析报告的内容模板
主题封面及要求
主题封面可添加报告的主办机构、报告的完成时间等信息，具有如下的要求：
直接：直接了当、开门见山地表达基本观点，让读者一看标题就能明白数据分析报告的基本精神，加快对报告内容的理解。
确切：要做到文题相符，宽窄适度，恰如其分地表现分析报告的内容和对象的特点。
简洁：具有高度的概括性，用较少的文字集中、准确、简洁地进行表述。
封面写作方法：
1、反映分析主题：反映分析的对象、时间、内容、范围等，如：《2020年中国移动互联网用户研究》。
2、反映核心问题：以提问的方式吸引读者的注意和思考。如：《中国互联网黑产为什么屡禁不止？》。
3、反映核心内容：反映报告最核心的内容和数据。如：《中国互联网市场规模持续增长》。
4、反映核心观点：点明报告的基本观点。如：《中国互联网应用服务走向智能化、数据化》。
目录
目录可以帮助读者快捷方便地找到所需内容，因此要在目录中列出报告主要章节的名称。
背景与目的
对数据分析背景进行说明主要是为了让报告阅读者对整个分析研究的背景有所了解，主要阐述此项分析的主要原因、分析的意义、以及其他相关信息，如行业发展现状等内容。报告的目的是为了让阅读者了解开展此次分析能带来何种效果，可以解决什么问题。有时将研究背景和目的意义合二为一。对外的行业报告，可不加目的。
研究方法
可添加研究对象界定、研究范围界定、专有名词解释、数据来源说明等内容。
以艾瑞咨询某报告为例
正文观点架构
正文是数据分析报告的核心部分，它将系统全面地表述数据分析的过程与结果。撰写正文报告时，根据之前分析思路中确定的每项分析内容，利用各种数据分析方法，一步步地展开分析，通过图表及文字相结合的方式，形成报告正文，方便阅读者理解。
结论与建议
异常数据：上周销售额下降15%。
总结结论：主要是华北大区A客户下架了我们的产品。
给出建议：建议加强与A客户的联系，尽快上架产品。
制定方案：总部派出销售主管赴华北大区与客户代表进行沟通。
附录
附录提供正文中涉及而未予阐述的有关资料，有时也含有正文中提及的资料，从而向读者提供一条深入数据分析报告的途径。它主要包括报告中涉及的专业名词解释、计算方法、重要原始数据、地图等内容。每个内容都需要编号，以备查询。
撰写数据分析报告注意事项
1、不要试图面面俱到，一定要有重点，可以聚焦在关键业务以及受众的关注点上；
2、不能写成记叙文，要写成议论文，要有论点、论据、论证。记叙文是叙事，议论文是有观点的，是有力量的。其次要注意的是同一个主题下面的论点不能太多，建议最好不超过三个；3、既要关注点，还要照顾线和面。何为点、线、面？线就是扩大对比范围，和同类型的其他店铺对比，甚至有的时候还需要和竞争对手的店铺数据作对比；
4、报告需要有逻辑性。一是报告各部分内容之间的逻辑性，二是某一个内容的逻辑性。前者可以利用业务间的逻辑来串联，后者一般遵照发现问题、解读问题、解决问题的逻辑；
5、数据分析报告要有很强的可读性，尽量图表化；
6、不要回避“不良结论”，有时候做数据分析也是一个良心工程；
7、报告中务必注明数据来源、数据单位、特殊指标的计算方法等，尽量少用或不用专业性强的术语。
三、数据报告的故事技巧
下面分享几个数据报告叙事的小技巧。
1、叙述方式随着时间改变：倒叙/正叙，趋势，异常值。
2、由大及小，由小及大。
由大及小：引导读者具体深入到一个聚焦的点。宏观发现问题，微观解决问题；
由小及大：引导读者从一个聚焦的点观看对全局带来的影响。微观聚焦行为，宏观评测影响。
3、突出对比。
突出对比：部门、职能、友商、对标品牌、跨行业等。但要注意合理对比，而非“苹果”和“橘子”进行比较。
4、探究交叉点。
两条线相交点让人关注，是什么导致了这种变化？
5、描绘出异常值。
读者会喜欢非比寻常的因素，想要知道这些异常值背后隐藏的原因和原理。
例如：散点图-SWOT象限分析、热力图-异常热力点、箱线图-异常统计指标。
6、剖析原因。
寻找并探究问题背后的可能因素，想强调该因素？可以先铺垫再反转。
四、数据分析报告中的图表配色
配色会影响我们的理解力，色彩会提升我们想要表达的内容效果。数据图表的可视化也是如此，但并不是所有的色彩方案都适用于可视化图表。
生成柔性调色板的三条规则：
首先为了确保调色板非常易于辨认，在亮度上有足够的变化，亮度差异是明显的。同时在调色板中获得的反差越大，用户将数据系列映射到可视化的效果就越容易。
比如美丽的落日中，看到明亮黄色变为深紫色，当我们在可视化中看到相应的调色板时，会感到熟悉和愉悦。类似的，还有浅绿色到藏蓝色、鹅黄色到深绿色、棕红色到蓝灰色等等。
融合不同色调的渐变色板可以提供两全其美的效果。无论需要2种颜色还是10种颜色，都可以从这些渐变中提取颜色，以生成感觉自然的可视化效果，同时色调和亮度也有足够的变化。
本文作者:DataHunter 来源:知乎专栏
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