很多人喜欢问我有没有数据分析报告模板可以给他们抄，套模板对新手来说还是有些用处的，可以借鉴一下结构和大体思路，但是等我做多了分析就会发现，很少有模板是完全贴合自己分析需求的，与其找模板借鉴，还不如自己写。

所以今天这篇我们就来讲讲如何才能写出一份优秀的数据分析报告：

在写数据分析报告之前，对于报告首先要有一个概念性的认识，按照报告陈述思路，可分为四类：

描述类报告：通常是对业务数据的日常展现，比如上月的销售额是多少；平均每天的用户流失是多少，这种报告就像记叙文，描绘发生了什么事情，不求最深但求最全

因果类报告：在描述类报告的基础上，多了一个为什么，通常是对某一现场出现的原因进行研究，比如老板发现这个月的销售额下滑明显，让你找出背后的原因预测类报告，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咨询类报告，类似推理小说，像小马过河，投石问路，在得出分析结论的基础上给出有价值的建议，指导企业一路前行

无论写什么类型的数据分析报告，都要先搞清楚报告给谁看，不同的受众对一份数据分析报告的期待是不一样的。比方说一份对集团零售业务毛利额下滑原因的分析报告，集团领导更想看到数据分析的结论和建议，而各个业务部门更关注导致下滑的具体业务原因，所以针对不同的受众，我们撰写报告的侧重点也不同

其实就是要清晰报告的分析目的，解决什么问题，想要达到什么预期。

作为数据分析结论输出最重要的部分，一份优秀的数据分析报告要能够准确体现你的分析思路，让读者充分接收你的信息，所以在制作报告时，框架和思路要清晰。这里的框架不单指报告的行文逻辑，更多是指数据分析过程的框架，比方说我们拿到一个分析问题，不可能一下子就找到问题背后的原因，需要利用各种手段将问题拆解分析，直到得出最终结论，这时候就可能会用到我们常提到的MECE、PEST、AAARRR等分析框架

写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、导出处理数据，最后才是写报告，如果数据不准确，那分析的结果也没有意义，报告也就失去价值，因此在收集整合数据时需要注意数据是否靠谱，验证数据口径和数据范围。