如何写好一份数据分析报告？
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
实验数据分析怎么写？
1.1、确定报告框架
先确定分析报告的主体架构，只有清晰的架构，才能规划好整个报告的主题，结构才能让阅读者一目了然。同时要找准论点、论据，这样能够体现出强大的逻辑性。
2、数据源的获取
数据源是数据分析的基础，很多分析报告在进行数据的挖掘收集时，缺乏科学依据性，逻辑性差，保证正确全面的数据源很重要。
3、数据处理
数据处理的目的：从大量的、杂乱无章的数据中抽取出对解决问题有价值、有意义的数据。将多余重复的数据筛选清除，将缺失数据补充完整，将错误数据纠正或删除。
4、数据分析
结论明确精简：结论要根据数据说话，力求结论做到严谨、专业。每个分析都有结论，而且结论—定要明确，分析结论不要太多要精，—个分析对应—个最重要的结论就好了，分析就是发现问题，只要发现重大的问题就达到目的了。
