【数据分析干货】如何高质量地交付数据分析报告

数据人学习平台上线通知及分析报告编写指南

作者介绍

郝笑笑是一位数据分析师，拥有负责DAU流量增长策略与数据监控的职责，并希望通过“数据人创作者联盟”与大家交流学习。

前言

许多数据分析师在业务方难以理解报告结论、分析方向不符业务需求或数据分析工作价值感不明确时会感到困惑。本文分享旨在提供实用建议，帮助解决这些问题。

报告编写前的准备

在着手编写报告前，应先对业务需求进行充分理解和沟通，防止错误的分析方向。建议了解业务方的原始目标和长短期目标，并基于专业知识提供最优数据解决方案。同时，需拆解和梳理需求，并与相关同学会议对齐目标和思路。

数据分析报告模板

报告应包含清晰的标题、前言、摘要、报告说明、数据来源、瑕疵说明和目录。摘要应简洁明了，报告说明需包括名词解释、统计周期和指标说明。目录可以帮助读者快速定位信息，提高阅读效率。

报告撰写的基本标准

撰写报告时应确保解读充分、逻辑严密、清晰易懂，并简洁表述。应主动解释数据与业务预期不符的原因，并通过对比等方式提炼有价值的洞察。避免结论错误和常见低级错误，比如样本数不足和未控制干扰变量。

报告宣讲

宣讲前，准备工作包括明确会议目标、主要内容、讲故事框架和节奏，以及预想的听众问题和答案。汇报时应注意时间控制、确保问题理解一致、记录待办事项，并形成会议纪要。

分析结论的持续跟进

分析师在报告交付后应持续跟进报告的业务收益，并记录分析结论在业务策略、决策及AB策略上线中的应用。这有助于建立分析师的职业成就感和年底绩效复盘。

总结

文章总结了数据分析报告编写的关键步骤和技巧，旨在帮助数据分析师提高报告的质量和业务影响力。作者也推荐了一本有关数据产品经理的书籍，并鼓励读者点赞或收藏本文。

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文章来源：

一个数据人的自留地

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