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数据分析报告的框架——既要懂分析，也要会讲故事 项⽬到收尾关头，总要出⼀份数据报告。 按照项⽬类型，可能是产品投放市场的效果评估；⽇常报表数据汇总；活动数据分析。⽽报告也分多种情况，有的需要给项⽬组⼀个交代， 有的需要和业务组⼀同评估分析，有的则是邮件抄送领导向上级汇报。 数据报告⽆论是⽂本、PPT还是数据图表，都得展⽰分析的核⼼思路和结果，本质都是相同的。 1.好的分析师要会讲故事 ⼀个数据报告的核⼼不是⾯⾯俱到的内容，⽽是让读者读懂"问题——假设——原因——验证过程——结论——背后现象——可推⾏的决 策"这样⼀个脉络的故事。类同于咨询和投资机构，在做BP之前会先花时间理清楚storyline。其实各种报告都应该这样，先理清楚思路， 就有了故事。 2.数据分析报告的框架 这⾥列出⼀个我惯⽤的报告框架（针对不同业务场景可能会有所调整，增删或再细分）： 项⽬背景 &项⽬进度 项⽬背景，需要简述项⽬相关背景，项⽬需求、分析⽬的、市场情况、为什么做，⽬的是什么，以让读者了解项⽬的前因后果。项⽬进度， 需要综述项⽬的整体进程，以及⽬前的情况。 指标定义&数据获取 核⼼指标如何定义？公式是什么，为什么这么定义，这点是很重要也是很容易被忽略的，很多时候的误解都是没有对指标进⾏统⼀定义。举 个例⼦，⽐如服装"断码"。从领导层来讲，公司仓储的服装全部尺码如果不完整就是断码；从仓库的仓管员⾓度来讲，仓库内的服装尺码 不全就是断码；从门店的业务员⾓度来讲，客户需要的尺码当前门店⽆货就是断码。定义不同，在会员系统、库存系统、订单系统中这个断 码的数据就不对应。主数据管理可能并没有覆盖到所有指标，所以分析指标时要考虑这⼀点。 数据概览 &数据探维 数据概览是对指标的发展趋势和变化情况，例如最⾼最低点做成因解释。⽽数据探维是对某指标按照不同的维度做分析，做细节补充。这也 是数据分析时常的⽅法，多维度分析。这⼀点常常⽤等BI⼯具来操作，制作好模板，以后就可以按照特定的维度来分析了。这⾥需要注意的 是，核⼼指标要少⽽关键，拆分指标要有意义并有清晰地逻辑来说明。如果涉及的维度较多，不建议⽤PPT来⼀个⼀个描述。⼀些BI⼯具可 直接在web上展⽰，切换维度，动态的展⽰更加⽣动，容易说明。 结论汇总 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。 最后附上详细的数据，尤其是那些没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。⼀个项⽬/业务，如果你不能衡量它就不能了解他， 也就⽆法改进它，说的就是数据。 我们都不可能提前知道数据的结果，也不能报纸中⽴的态度去判断。任何从事数据⼯作的⼈，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。 数据分析报告是项目结束时必不可少的总结工具，无论其目的是评估市场效果、汇总日常数据还是分析活动成果。报告的形式可以是文本、PPT或是数据图表，关键在于清晰展示分析的主线和结果。一个优秀的分析师不仅需要掌握分析技巧，还应具备讲故事的能力，确保读者能跟随报告的脉络理解“问题—假设—原因—验证—结论—现象—决策”的故事线。 报告的基本框架通常包括以下几个部分： 1. 项目背景与项目进度： - 项目背景介绍：这部分简要概述项目相关背景，明确项目需求、分析目的、市场状况以及实施的原因，使读者了解项目的起因和目标。 - 项目进度概述：概述项目整体进展，描述当前状态，以便读者了解项目的实施进度。 2. 指标定义与数据获取： - 指标定义：清晰地定义核心指标，包括其计算公式和定义依据，避免因理解差异导致误解。例如，"断码"这一指标在不同角色中可能有不同的定义，需要统一标准。 - 数据获取：说明数据来源和采集方法，确保数据的准确性和完整性。注意，主数据管理可能未涵盖所有指标，分析时需考虑这一点。 3. 数据概览与数据探维： - 数据概览：呈现指标的趋势和波动，对异常点进行成因分析，帮助读者理解数据变化背后的意义。 - 数据探维：通过多维度分析深入研究指标，这通常借助BI工具完成，建立模板便于按需分析。选择合适的展示方式很重要，尤其在涉及多个维度时，动态展示往往更直观。 4. 结论汇总： - 结果提炼：基于数据分析阶段得到的信息，总结出全面的结论，形成对项目的评价。 - 后续改进：根据结论提出迭代和改进措施的方向，这是分析的目的之一，旨在推动项目的持续优化。 5. 附录与详细数据： - 详细数据提供：尽管某些数据可能不直接体现在报告中，但它们对于理解项目和推动改进至关重要，因此应作为附件提供。 在处理数据时，保持客观和尊重数据结果至关重要，不要预先设定立场，而是通过分析形成结论。数据驱动的决策比依赖固定方法论更能反映实际情况。因此，分析师在工作中应始终以数据为依据，用事实说话。