数据分析怎么写总结？

想要写好一份数据分析报告，看完这篇内容基本能搞懂90%以上，前方干货预警。

为了方便大家一眼便知本篇干货内容，小编还准备了一个“电梯”直达入口：

1.想清楚你要写的数据报告属于什么类型2.了解数据分析报告的基本架构3.数据报告分析报告要注意的一些细节

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一、数据分析报告分为哪几种类型？

由于数据分析报告的对象、内容、时间和方法等情况不同，因此存在不同形式的报告类型。

我们常见的几种数据分析报告有专题分析报告、综合分析报告和日常数据通报等。

1、专题分析报告专题分析报告是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，它的主要作用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。

2、综合分析报告综合分析报告是全面评价一个地区、单位、部门业务或其他方面发展情况的一种数据分析报告。

比如世界人口发展报告、某企业运营分析报告等。

3、日常数据通报日常数据通报是以定期数据分析报告为依据，反映计划执行情况，并分析其影响和原因的一种分析报告。

它一般是按日、周、月、季等时间阶段定期进行的，因此也叫定期分析报告。

它包含进度性、规范性、时效性3个特点。

二、数据分析报告的基本架构

数据分析报告会有一定的结构，但是这种结构会根据公司业务、需求的变化而产生一定的调整。

但是最经典的结构还是“总—分—总”结构。

以下是数据分析报告的组成部分：1. 架构清晰，主次分明推荐学习金字塔原理，中心思想明确，结论先行，以上统下，归类分组，逻辑递进。

行文结构先重要后次要，先全局后细节，先结论后原因，先结果后过程。

对于不太重要的内容点到即止，舍弃细枝末节与主题不相关的东西。

2.结合实际业务，建议合理基于分析结论，要有针对性的建议或者提出详细解决方案。

首先，要搞清给谁提建议。

不同的目标对象所处的位置不同，看问题的角度就不一样。

其次，要结合业务实际情况提建议。

提出建议，一定要基于对业务的深刻了解和对实际情况的充分考虑。

再进一步，如果可以给出这个建议实施后的收益。

如下单转化提升多少、能节省多少成本等，把价值点直接传递给阅读对象。

三、数据报告分析报告要注意的一些细节

1、分析需要基于可靠的数据源用于鉴别信息/数据的可靠性，主要有四种方法：同类对比、狭义/广义比对、相关对比和演绎归谬。

（1）同类对比：与口径相同或相近，但来源不同的信息进行对比。

（2）相关对比：通过与具有相关性、关联性的信息进行对比。

（3）演绎归谬：通过对现有证据的深入演绎，推导出结果，判断结果是否合理。

对此，建议是每日观测核心业务的数据情况，并分析波动原因，培养业务理解力和数据敏感度。

2、尽量图表化，提高可读性用图表代替大量堆砌的数字，有助于阅读者更形象直观地看清楚问题和结论。

以上可视化报表来源于伙伴云。

首先，避免生出无意义的图表。

决定做不做图的唯一标准就是能否帮助你有效地表达信息。

第二，不要把图表撑破。

最好一张图表反映一个观点，突出重点，让读者迅速捕捉到核心思想。

第三，只选对的，不选复杂的。

第四，一句话标题。

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Excel数据可视化

每到年末，最让人头疼的是做数据报告和工作汇报。

作为一名经常和数据打交道的Excel爱好者，今天给大家分享一下，我日常总结出来的经验。

如果你是职场小白，我们可以学习官方是如何做数据报告的，我们跟着抄作业，肯定错不了。

我们以国内疫情数据看板为例子，和大家系统复盘数据报告的内容。

细节一：恰当使用可视化图表

1.关键指标数据，使用大号字体呈现。

2.重点详细数据用表格形式，近期重点地区放置在前面行。

3.关于整体地理位置强的区域使用区域地图展示。

4.趋势类，使用折线图呈现。

细节二：严谨性

1.数据来源说明。

报告开头呈现数据来源，不同数据来源的图表特殊标注。

对数据来源进行详细说明。

2.数据更新时间。

由于数据都是收集各地区卫健委的通报，而通报的形式、格式均有所差异。

需要人工检核才能录入数据库，数据会有所滞后。

细节三：全球视野，行业分析。

一般在分析，我们都会对行业进行分析，还有关注重点竞品。

在疫情，就是全球主要的人口国家，主要经济体的情况。

细节四：总结结论。

在数据展示后，总结出让大家都做得更好的结论或者措施。

1.个人措施

2.政府措施

除了个人措施以外，还有政府实施的措施，如警示中高风险地区，交通管制、核酸排查、居家隔离、追踪密接人员……

通过层层措施，细分各类人员，在保障人民安全的前提下，最小影响每个人的正常生活。

3.疫苗预防

还有重要的打疫苗预防措施。

在我们日常工作中可以总结出，自己计划如何去做、请求公司给予哪些支持等进行总结。

自研自宇

写好报告的技巧先不细说，什么是一份好的数据分析报告是要明确的首先，好的数据报告一定是有观点的报告，而不是一份平铺直叙的数据流水账。

数据分析师通过报告是要阐述，分析，解构甚至是回答业务的问题，而不是用一堆数据堆砌出来一些现象。

其次，好的数据报告页数不能多，甚至有极端的要求是不管什么报告都必须十页之内。

这就要求数据分析师能够精炼自己的观点，每一页都能把观点、论据和相互之间的关联讲清楚。

另外，好的数据报告是要能用业务语言把数据和问题、答案讲出来，从而能够顺利的跟业务同事达成共识，从而起到推进业务或是项目的作用。

一份好的数据报告不是为了数据而数据，数据只是为了讲清楚观点和结论的工具和依仗，并不是唯一。

科创17

到年底，写一份好的数据分析报告的重要性不言而喻（只要我写的好，年终奖就少不了我）

大家都知道，数据分析报告的输出是整个业务分析过程的成果，是评定一条业务线的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。

接下来我就分享我写数据分析报告的5个步骤，供大家学习参考。

一、明确分析目的

还是那句老话，在做任何事情之前，先想清楚做这件事的目的是什么。

写数据分析报告也是，如果一开始就没有明确清楚目的，盲目开始分析，最后的结果很可能就是，分析了半天却离目标越来越远。

所以搞明白研究这个事情的目的，是开始数据分析的第一步。

二、拆解指标发现问题

在明确清楚我们的分析目的后，就要针对我们的分析目标进行指标拆解，通过拆解指标去发现问题。

这么说有点虚，举个例子说明一下。

背景：某制造业公司到年底，需要进行销售线的业务复盘，因此需要检查各销售线人员的年度目标完成进度，并给出建议。

同时，通过统计发现，今年公司的毛利率有所下降，需要数据分析师通过数据去找到影响毛利率下降的原因。

拆解流程：

①明确分析目标 ②确定问题 ③拆解问题 ④拆解指标&拓展纬度布局

第一步：明确分析目标

通过背景我们可以清楚知道，我们有两个目标需要去完成，这里我用导图的形式罗列出来

第二步：确定问题

在明确分析目标后，就需要确定为了达成该目标，提出围绕该目标需要解决的问题。

可以使用思维脑图，写出在看到该目标后产生的问题。

第三步：拆解问题

在确定问题后，就需要找到能够数值化衡量这些问题的指标，以及它们的计算方式。

第四步：拓展维度

计算方式确定，就可通过分析组成这些计算公式的指标来探究影响其的原因，比如销售额=单价*数量，那么就可从单价、数量来分析销售额变动，以一个指标为定量，分析对比其他指标变化。

同时以计算公式结果为指标，拓展维度（比如地区、时间、品类等等）来探究不同维度下的指标差异。

三、 给出结论

同样的我们给出的结论需要和分析目的紧密相连，比如：

目的是了解业务的现状，那结论可以是：该业务有问题x关键指标，每个指标的数值是xxx，有什么样的异常；

目的是了解数据到什么情况算好，那结论可以是：某指标可以以 xxx 作为判断标准，原因是......；

目的是找出业务出现异常的原因，那结论可以是：经分析，有x各种原因，其中重点原因是...... ；

需要注意的是，如果是判断业务的状况，需要确定一个判断标准：结论=数据+判断标准

在对数据进行拆解分析的过程中，我们已经可以察觉到一些数据异常。

但是这些 异常到底是好是坏，我们需要通过一个标准来确定。

比如说十月份销量数据下滑，我们可以增加比对去年的数据。

如果去年也下滑了，说明是正常的月度下滑。

如果去年没有下滑，那么说明今年下滑是个不正常现象，需要复盘解决。

四、结合业务，给出建议和方案

如果数据不能驱动业务成长，那它毫无用处。

下了结论以后，再结合对业务的理解，就可以就分析结果提出建议，甚至给出方案：

建议是：能解决业务问题的行动方向，是若干个潜在可行的范畴。

方案是：制定一个具体行动计划，方案要满足 5w2h ，要有具体的执行人、完成时间等等要素。

五、撰写分析报告

以上准备工作完成，如何撰写一份分析报告增加它的可读性呢？

架构清晰：参考经典的金字塔结构，结论先行，以上，先重要后次要。

以上统下的顺序也符合数据分析过程中拆解指标的顺序，更容易帮助读者理解你的分析思路；

报告图表化：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，更容易做到有理有据；

FineBI制作

规范化：整篇文档的图表风格统一、名词统一；

IT技术管理那些事儿

其实没有什么数据分析报告，我接下来要讲的，就是写好每一次报告，让老板拍手叫好的秘诀。

先来看看什么是好的数据分析报告？既然是分析，一定是结果，也必须有结论，有观点。

但很可惜的是，很多人往往做的是：数据报告。

最重要的特征是，一堆表格，一堆图的堆砌，恨不得把相关的内容都放上去，就怕PPT页数不够似的。

不说什么长篇大论的文字了，就说一些注意点吧：数据分析报告的内容模板：报告架构：利用工具做数据分析报告：其实，很多人都觉得excel/ppt是可以做报告的，再不济还有python，其实对于普通人来说，BI工具才是最好的选择，我们的分析目的是什么？就是把这个过程和结论说清楚，越简单越好。

工具的话，FineBI可以用，是一个分析利器，内置图表和操作方式都是很不错的。

如果对数据分析工具有兴趣，私信我回复“BI”就可以有工具了。

户如乐9318

1、分析报告一般都要写一段导语,以此来说明这次情况分析的目的、对象、范围、经过情况、收获、基本经验等,这些方面应有侧重点,不必面面俱到。

或侧重于情况分析的目的、时间、方法、对象、经过的说明,或侧重于主观情况,或侧重于收获、基本经验,或对领导所关注和情况分析所要迫切解决的问题作重点说明。

如果是几个部门共同调查分析的。

2、还可在导语中写上参加调查分析的单位、人员等。

总之,导语应文字精练,概括性强。

应晌凳码按情况分析主旨来写,扣住中心内容,使读者对调查分析内容获得总体认识,或提出领导所关注和调查分析所要迫切解决的问题,引人注目,唤起读者重视。

3、主体是分析报告的主要部分,一般是写调查分析的主要情况、做法、经验或问题。

如果内容多、篇幅长,最好把它分成若干部分,各加上一个小标题。

4、结尾的写法灵活多样,一般有以下几种：(1)自然结尾。

如果主体部分已把观点阐述清楚,作出了明确结论,就不必再硬加一条尾巴。

(2)总结性结尾。

为加深读者的印象,深化主旨,概括前文,把调查分析后对事物的看法再一次强调,作出结论性的收尾。

(3)启示性结尾。

在写完主要事实和分析结论之后,如果还有些问题或情况需要指出,引起读者的宴哪思考和探讨,或为了展示事物发展的趋势,指出努力方向,就可以写一个富有启示性的结尾。

(4)预测性结语。

有的报告在提出调查分析情况和问题之后,又写出作者的预测,说明发展的趋向,指出可能引粗宴起的后果和影响。

这是在更广阔的视野上来深化主题。

数据分析不是个事儿

一份完整的数据分析报告，通常包括 7 个模块，但这些模块并非一成不变，不同的领导、不同的客户、不同的数据，都有可能会影响到数据分析报告最终呈现出来的结果，不同模块所花费的时间和精力也不一样。

根据数据分析报告的情景，有些模块是可以省略的，比如说，附录并不是必须的。

下面我们逐一介绍数据分析报告的 7 个模块。

1. 标题封面一个好的标题，能让读者在看到报告的一瞬间就产生阅读的欲望，也能让读者迅速理解报告的主旨。

标题一般要符合 SPA 原则：（1）简单明确 Simple（2）利益相关 Profit（3）准确客观 Accurate有时候，可以在标题中加入部分关键性的结论词语，以增加吸引力。

比如说，春节期间内推奖励翻番。

但是，强烈建议大家不要做「标题党」，如果文不对题，那么就是在浪费读者的时间，次数多了以后，你将会失去读者的信任。

在数据分析报告的标题封面页，可以注明报告的制作者、所在单位或部门、完成日期等信息。

2. 目录导航目录主要是将报告的各模块呈现给读者，方便读者快速了解和查找报告的内容，起到一种导航的作用，让读者在看报告的过程中不迷路。

当报告的篇幅比较长时，可以对目录进行细分。

比如说，按照 4P 和 4R 营销理论，我们可以把分析正文细分为 8 个部分：相应的目录导航如下：一、背景说明二、思路方法三、结论建议四、分析正文1、产品分析2、价格分析3、渠道分析4、促销分析5、顾客关联6、市场反应7、关系营销8、利益回报五、附录3. 背景说明背景说明页，一般用于阐述项目需求、分析目的、市场情况、前提假设、概念定义、适用范围、数据来源等，以便让读者知道项目的前因后果，了解分析报告的严谨性和数据来源的可靠性。

为了让背景说明更具有吸引力，可以采用讲故事的 SCQA 模式：（1）描述情景 Situation（2）引发冲突 Complication（3）提出问题 Question（4）给予解答 Answer比如说，去年销售额增长 20%，然而，利润却下降了 5%，如何提高利润率？请看下面的结论建议。

4. 思路方法思路方法页，是为了便于读者理解报告的逻辑线索，可以包括分析的理论和框架、研究方法、算法模型等等。

比如说，在「腾讯00后研究报告中」，包含社会化理论、研究分析框架和研究方法等：5. 结论建议结论建议页，经常放在分析正文的前面，尤其是当报告给高层领导看时，因为这样可以大幅度节省高层领导的时间，毕竟，高层领导的时间是最宝贵的资源。

如果你能更加快速地传递有效的信息，那么就是在创造价值。

数据分析报告的价值，在于给决策者提供参考和依据，而决策者需要的不仅仅是找出问题，更重要的是解决问题。

所以，结论建议一定要简明扼要、抓住重点，得出的结论一定要严谨慎重、有理有据，给出的建议一定要合情合理、能落地执行，应该注意 3 个要点：（1）搞清楚要建议的对象；（2）符合业务的实际情况；（3）不要回避不好的结论。

6. 分析正文分析正文通常是数据分析报告中篇幅最长的模块，包括用来支持结论建议的论据和论证，一般符合金字塔原理，采用「总 - 分 - (总)」的结构。

在《结构化写作》这本书中，介绍了构建金字塔结构的 4 个原则：（1）论：结论先行，强调的是一次表达一定要有清晰明确的结论，一次表达只支持一个核心观点或中心思想，并且要放在开头的位置；（2）证：以上统下，强调上下层级之间的论证关系，上一层结论是对下一层信息的概括和总结，下一层信息则是对上一层结论的解释和说明；（3）类：归类分组，强调分类的重要性，把具有相似性或相互关联的信息要按照一定的标准进行分类，归为同一个逻辑范畴；（4）比：逻辑递进，强调同一层次、同一组信息之间要进行比较，同一逻辑范畴的信息必须按照一定的逻辑顺序进行排列。

7. 附录封底附录中可以包含关键代码、元数据、参考文献等，以便让分析过程更加透明化，保证分析结果的可追溯性。

封底页还可以展示版权等信息，也可以配上一张美观的图片，写一些感谢之类的话。

根据需要，这部分内容也可以省略。

小结

本篇总结了数据分析报告的 7 个模块，分别是标题封面、目录导航、背景说明、思路方法、结论建议、分析正文和附录封底，根据业务的实际情况，其中有些模块是可选的。

数据分析报告的好坏，能够反映出数据分析师水平的高低。

无论分析方法多么先进，如果不能将分析结果有效地组织和展现出来，就无法体现数据分析的价值。

因此，每一个数据分析师都应该高度重视数据分析报告。

在实际工作中，可以结合业务的实际情况，学习优秀的数据分析报告，并且学以致用，多加锻炼，从而不断提升制作数据分析报告的能力，做出更多更好地数据分析报告。

文章作者：林骥