统计剖析报告范文（怎么写好一份数据剖析报告）
1 我以为一个好的剖析报告应当要的构造
#2所有的剖析报告都有一个大前提 --- 懂得报告的受众
知道他们是谁，爱好什么样的作风，怎样的叙事进程，才好断定报告的载体和形态。
是用excel，还是用word，或者PPT和key note ？
是爱好鲜艳的比较色，还是庄重的商务色 ？
是总分，还是总分总，还是总分分 ？
是爱好开门见山，还是爱好先扬后抑 ?
是愿望逻辑严整，还是爱好单点突破依照模块去拆解？
是爱好专业的词汇，还是通俗易懂的大白话？
依据受众的数据懂得才能，去断定用哪种图表进行出现，做适合的解读。
——如何懂得？
在日常对接的琐碎数据需求进程中，带入以下几个层面的懂得：
① 需求的业务方是谁，他们为什么须要这些数据，怎么用这些数据（看 or 读）；
② 通过周期性的需求对接，在哪些业务团队内可以拥有话语权，在哪些场景下可以拥有数据的驱动决策权；
③ 摸清一个企业的组织架构，哪些高层会真正用数据，看数据的习惯和偏好。
#3 汇报的9大要素
1）背景
脱离了业务背景的剖析进程，很容易被质疑，站不住脚。
为什么要做这件事情？谁的需求？做完这个事情之后能干什么？资源分配如何？
2）目的
可以把目的拆解成为几个阶段，本期的目标是什么，之后的筹划是什么。
因为在实际业务进程中，剖析的进程往往是循循渐进的，不可能一次性的就把一个问题分析的特殊清晰，分阶段分步骤的完成某一个事情。
3）主要结论
依照写议论文的方法，总分总，是最常见的构造，总的部分，就是结论了。通过哪些数据去抽象成为问题、异常、趋势，站在业务侧的角度进行具象，形成典范的案例，凝练语言和话术。
结论前置的利益，是赞助读/看报告的人节俭时光，迅速聚焦到结论事项上。
如果本身的话语权足够大的话，还能减少决策链路，直接进行策略决定，少了很多环节。
举百思特网个例子：通过对各省用户在客服部门的诉求信息剖析，发明湖南和吉林两省的用户体量大（x），新用户的占比高（x%），在平台入驻、协定签署、百思特网商品宣布几个环节的问题量，高于平台平均水准x%。
原因：经过对数据的拆解，在两省的培训材质少、知识库笼罩面比拟低，语料素材匹配度不高；
策略：建议培训部门增强对知识库、语料的建设，并针对两省用户的问题，制订相应的策略；
价值：通过对知识系统的完美，能够减少客服人员在基本问题上的人力投入，加快问题响应解决率，从而晋升用户的应用满意度。
4） 问题vs论点vs论据
大部分情形下，一般的数据剖析到这里就停止了，因为是总分的关系，只须要裸露问题，至于问题的解决，是依附于其他的团队，或者部门的引导去拍板。
针对前面的结论，对每一项离开进行论述，支持起主要结论的论点分离是什么，以及对应的论据。
在这个环节进程里面，所须要组织的内容就是一套尺度的数据剖析进程，即：
数据采集-数据处置-数据统计-数据可视化-数据成果
须要强调的是，在全部剖析的进程里面，最好能够提前明白好统计的核心指标和维度。
对待问题的视角有很多，所以须要提前定下来一个框架，从主视角、第二视角去对指标进行分析。
剖析的办法，就不在报告层面上展开了，会在另外一个部分里面体现。
5）小结
熟习业务多一点的剖析师，会看的更远一些，从业务的视角尝试进行数据解读，即根因剖析，先定义异常，然后去说明异常，再之后去论述异常。
针对主要结论中的其他次要成果进行归纳。如果说主要结论是给老板看的，那小结的部分是给中高层的管理者看的，他们必需要明确数据的构成，前后的逻辑关系，以及数据之间的勾稽关系。
值得说的一个点在于，不管通过数据剖析得出来的成果如何，都会对应一套说辞。如果数据出现的成果是趋好的，那为什么好，在哪些层面上做的比拟好，为什么？
是因为产品做了一部分修改，发了新的版本、优化了部分模块、改良了用户体验？还是因为运营做了一部分运动，强化了用户的感知。或者是因为市场环境产生了变更，促使了用户不得不去应用。
如果数据出现的成果是不好的，那为什么不好，在哪些细节上可以体现出来，为什么？
是因为产品做了一部分修改，发了新的版本、模块改革、链路变更。还是因为运营做了一部分运动，但是运动的人群样本选错了。或者是因为市场环境产生了变更，用户的选择性更多了。
6）策略
大部分情形下，剖析报告到小结部分就停止了。到决策这个层，实质上来说已经超越了普通剖析师的职责。因为策略本身，应当是数据归属管理部门该去干的事情，通过裸露出来的问题，断定每个问题对问题的影响水平，做不同的决策，数据部门本身不具备决策权。
资深一些的剖析，会依据自己对业务进程的懂得，拟定各种差别化的策略，供业务团队去选择，增长解决问题的可能性，这个进程在企业里面的落地，就是数据驱动业务的进程。
针对剖析进程中发明的问题，能够制订且落地的手腕和办法。
策略的制订进程，很大水平上是须要依附于多团队协同的，所以这时候就须要去搞人际关系，寻找各个业务团队的切入点，这样能力拉到更多的资源支撑。
人际关系的进程是一套腹黑管理学，也不在报告本身这个层面体现，后面会有单独的环节去介绍。
7）需求和资源
不可否定，这是绝大多数数据剖析从业人员都会疏忽的一个百思特网主体。
花了大批的时光，去做需求的沟通对接，重复的拆解需求，找准数据起源，做繁琐的清洗和处置，最后统计剖析出核心的问题所在，汇报完就停止了。
这里只须要问几个问题：
① 如果要评论这份报告的意义，谁可以给你做后盾；
② 如果要评价这份报告的影响，哪些人可以来支持它的合理性；
③ 如果要评估这份报告的价值，它应当值多少钱。
意义、影响、价值，这三个层面分离对应了做这份报告的背景，即谁是需求方。
报告的协同部门，即谁参与方，无论是肯定数据起源的部门，还是核对数据口径的部门，或者是参与数据解读的部门，都是协同方，应当事先去做好沟通确认的工作，避免数据成果被质疑。
做报告所花的人力、精神，即从有想法开端、到谋划框架、到数据采集、到报告宣布，一共投入了多少人日，每个人一天大概多少钱，总体成本，就是这份报告的基本价值体现；再对数据的运用规模进行估值，大致上就是报告的全体量化产出了。
8）跟进筹划表
做完汇报，惯例来说，剖析的事情就告一段落了，逐项的策略履行须要一段时光的沉淀。自动一点的人会去关注事后action的部分，谁在什么时光节点应当要交付什么内容，通过数据监控进行业务反馈。
做到这个部分，才是真正的数据闭环，虽然这个部分可能不是全权由自己负责，但是必需关注全部进程中，数据的流向，所做的策略，以及落地的方法。
9）价值评估
最后一层就是价值评估，前面说了报告本身的量化进程，这个部分的重要点在于数据本身的价值、剖析的影响层面、策略的实用规模、跨部门协同进程建设、虚线团队管理等几个方面。
#4 写在最后
第一层【前言部分】1、背景 2、目的
第二层【剖析内容】3、主要结论 4、问题vs论点vs论据 5、小结（合，分层级，为了使主要结论更清楚）
第三层【决策部分】6、策略
第四层【资源整合】7、需求和资源
第五层【数据管理】8、跟进筹划表 9、价值评估
在报告主体之前，最好能明白报告的业务实用规模，内容中涉及到的指标，数据采集的渠道，抽取样本的时光，作为解释页，插入到内容之前。