如何完成一份高质量数据分析报告

一、你是在完成一份数据分析报告吗？
真正数据分析报告：既然是分析，一定是结果，也就是必须有结论，有观点
1）一定要把你的结论呈现，哪怕是错误的结论。“结论是基于当前的数据，基于你做出的逻辑推理而得到的。”没有结论的分析报告，不应该叫数据分析报告。

2）当你要下结论，意味着你必须要去深入的分析解读数据背后的业务意义，隐藏的规则。可能由于你的业务知识不具备，得到的结论不对或很“明显”（有时往往业务会说，你的报告给出是常识）

二、一定要知道你的报告受众是谁
高层关注方向，中层关注策略，员工关注执行
1）高层关注是方向，基于数据分析或者数据洞察中发现机会。因为他们要决定是方向，基于方向投入相关资源，它们是用来做决策
2）中层关注策略制定。基于数据可以制定什么样的策略。例如，如果用户流失下降，更关注流失用户特征是什么，从而制定对应策略
3）员工关注执行，例如，针对什么样的用户发送什么样的优惠券，根据数据结果来对应发券。

不管针对什么对象，有几点是共通的：
1）数据好理解。好的报告一定是有比较强的逻辑，报告中不会出现太多难以理解的概念，指标的定义也比较清晰，不会一个指标定义要人理解半天。所以现在报告最好的形式是以图为主。
2）直接告诉用户价值点，报告可以帮助你解决什么问题？转化为很具体的数字，例如，可以提供你销售100万，提升10%，获取多少新用户，挽回多少会员。

三、一定在关注数据质量
数据质量是生命线，常见数据质量可能有几个地方：
1）数据来源有问题，所以一定要核对你的数据来源，谁提供的，是如何产生的，是否做过处理；
2）指标定义逻辑，数据分析过程中的指标定义是否正确，是否满足你要分析的问题；
3）数据提取处理。在写SQL、python或者R等工具处理过程中，一定要反复核对代码逻辑，看结果是否异常；
4）在excel加工的时候，更需要注意细节，可能在各种数据复制、图表制作时出现小问题，错行与列、少了一行之类的；
5）在PPT中一定要对数据的口径说明，也许你做的都对，但是到了用户不是按你定义来理解数据，按他自己理解，也会导致他对你的结论理解错误。

四、数据分析的价值是什么
  分析   + 数据  + 报告            =    解决方案
定义问题     准确的数据       沟通表达            把问题解决
逻辑结构     完整的数据       信息传递
假设检验     有意义的数据     快速决策
分析方法     数据处理技术     形成方案