报告撰写：怎样高效地写一份数据分析报告？

业务数据分析的流程需要解决这样五个问题：

• 问题是什么

• 为什么要分析这个问题

• 问题的表面原因是什么

• 问题的根本原因是什么

• 怎么办？

现在整个分析思路都已经完成，就差最后把这个结果（分析报告）汇报给业务同事了。

很多同学在学校里写论文，基本的顺序就类似上面的分析过程，论文里一步步说清楚推导的逻辑，就是一篇合格的论文。所以他们写分析报告的时候，也根据分析流程按照顺序写出来，写自己当时怎么拆解的，得出了什么结论，然后如何继续深挖，等等。我甚至还见过有人把自己过程中一些已经被验证是错误的假设也搬出来的，结果这样的报告讲了 10 分钟大家还不知道你要说什么，领导则会问题“然后呢？结论是什么？”。

之前的章节提到过，企业和学校的区别是，学校追求真理，企业追求效果。别人花时间看你写的报告，是要为业务决策提供支持，不是来听你讲论文的。所以这种流水账式的分析报告沟通效率太低，肯定是不对的。

那究竟分析报告该怎么写呢？今天，我们就来讲一下，如何高效地写出一份数据分析报告。

组织报告的步骤

写一份业务数据分析报告究竟有哪些步骤呢？首先，完成了整个分析过程之后，我们不能马上开始写报告，而是要先做好以下四个准备工作。

• 这份报告的目标是什么，大家看完报告之后要做什么？

• 为了达成上面的目标，大家需要知道哪些结论？

• 哪些数据可以支持这些结论？

• 找出关联性，大家为什么要重视这件事？

这四个问题考虑清楚，就能很快写出一份数据分析报告，我们一个个来看。

找出报告的目标

首先我们要搞清楚这个报告要达成的目标。做每件事都要有目标，写分析报告一样要有目标。

我们写分析报告，不是为了说自己有多厉害找到了问题的原因，而是要让大家看了报告之后，要做出一些改变。如果你写的报告大家看完之后，该做什么还做什么，那这份报告也就没必要看。

我们写报告的目标，就是推动我们之前分析流程中的最后一步“提出建议”当中的建议落地。所以只要提出建议这一步你做好了，报告的目标就找到了。

报告要让业务有所改变，不单单是指看了报告之后，会落地具体方案或调整业务方向，有些是改变了业务人员对业务现状的理解。

比如，业务人员最近在做渠道获客，工作重心放在找到更多优质渠道上，但是业务部门一直很纠结到底要不要提升新用户的留存率。

如果你的分析报告建议业务人员暂时不用关注留存率，应继续开拓优质渠道。那么这份报告分享完之后，看起来业务同学还是做着和之前同样的事情，似乎什么都没有改变，但其实业务方已经不再纠结新用户留存这件事了，可以把更多的精力放在渠道获客上，这也是一种改变。

但如果业务人员原本没有这种顾虑，那么你这个建议就完全没必要说出来了，所以，建议也要筛选一下，找出那些对业务人员真正能起到改变作用的建议。

支持建议的结论有哪些

找到了报告的目标，第二步我们要搞清楚，为了达成这个报告的目标，我们要让业务方知道哪些结论？

假设我们写这个报告的目标是希望调整业务方向，让业务方从原来的流失用户召回策略，转变成预流失用户挽回策略。我们需要哪些结论和数据来支持这个建议？

我们提出的建议，必然是从之前的分析中逐步推导出来的，所以支持这个建议的结论并不难找。不过我们不能把原来的推导过程重新复述一遍，这样的沟通效率太低，我们需要把得出结论提炼一下，只选择和最终建议相关的结论。

我见过新人写分析报告，一份四五十页的 PPT，内容非常全面，把所有得出过的结论全部拿出来说。比如面对一个问题，提出了 ABC 三个假设，然后验证假设 A 发现是错的；然后验证假设 B 也是错的；最后终于证明假设 C 成立。然后又因为 C 成立，又提出了 EFG 三个假设，再重复这个过程。

我们在分析过程中肯定会找到很多的结论，有些结论和最终的建议没有太大的关系，这种结论就可以不放，只挑选跟建议相关的结论。因为没有人关心你分析的过程中发现的其他不重要的结论， 如果大家真的对这些假设很有兴趣，可以把这些不重要的结论放在报告的附录部分。报告的主线穿插太多无关内容，很容易让看报告的人走神。

支持结论的数据有哪些

确定了需要的结论，接下来就要整理数据了。

结论，都是通过数据和逻辑推演出来的，所以上一步确定了要有什么结论，也就基本确定了需要什么数据。

不过，分析师在分析问题的时候，喜欢用明细数据，因为这样可以一次找到多种不同类型的问题。比如看一个落地页的停留时长是不是相比其他落地页更短，我们一般会按照日期提取每天的停留时长数据，做出这样一个图形。

这个图形可以看出该落地页的停留时长普遍低于其他落地页。但这个图形有很多的冗余信息，因为每天的停留时长波动并不大，图形中放出不同日期的停留时长，反而会让看报告的人陷入图形细节中去。实际上要想说明该落地页的停留时长相比其他落地页更短，且每天波动并不大的话，可以用平均停留时长做一个对比。

这样的图形简单清晰，配上结论“该落地页的平均停留时长较短”，一下就能看懂。

到这里为止，我们整理出了非常符合结构化思维的内容结构：建议、支撑建议的结论、支撑结论的事实和数据。

如何让业务重视这些建议

最后，我们要思考我们的建议为什么很重要。

我们写报告的最终目标是为了推动建议落地，那么有一个很重要的问题，那就是大家要有足够的兴趣关注这份报告，并且认为建议的内容很重要，这样才能推动落地。否则你的建议虽然正确但无关紧要，大家也没有动力去执行这个建议。

这个问题放在最后，是因为只有前面的步骤都确定了，知道最后要提哪些建议，我们才能思考这些建议跟谁有关？可能会改变哪些指标？有哪些风险和机会？如何和关联人的绩效挂钩？类似这些问题。

如果按照用户思维的角度来思考，这一步是用来吸引关联业务方的兴趣，以及提高落地的动力。

如何吸引业务方的兴趣呢？比如你的分析报告是关于如何提高某产品的销售额的，那么分析报告的标题用《关于如何提升某产品销售额的数据分析报告》，就不如写成《提升某产品销售额的三点建议》这种标题，业务人员最喜欢看，因为和自己业绩挂钩，而且标题一看就知道内容要说什么，有直接的落地建议，值得一看。

还可以说明一下问题的背景，说说这个问题的严重性，如果不解决会带来怎样的影响，等等。

如何提高落地的动力呢？比如你告诉业务方采纳了这个建议，按照历史数据推算能带来多少业务增量，算出一个具体的数值比如提升 100 万元收入。那业务领导看了肯定会催着他们尽快落地。

报告的基本结构

说完了组织报告的步骤，我们来看看思考了这么多之后，我们如何组装出一份数据分析报告。

首先，一份业务数据分析报告的基本结构应该是怎样的呢？它应该有这样几个部分组成。

1. 分析背景

在刚才介绍的组织报告步骤中，最后一步是“如何让业务重视这些建议”，我们会思考为什么我们的报告很重要，把那一步思考的结果放到这页PPT中来。

2. 结论/建议

这部分我们说清楚这次报告的目的，最终的建议是希望大家做哪些事，以及支撑这个建议的一些结论。

3. 分析框架

这就是建议、结论之间的金字塔结构，让看报告的人知道你整个报告的逻辑结构是什么样的。

4. 支撑建议的结论和事实

这一步就是展现我们整理出的结论和支撑的数据，也是占用整个报告篇幅最大的部分，大体结构是这样的。

写好这样一页 PPT 有一些技巧。

• 每一页只讲一个结论。 不要在一页 PPT 上放太多的内容，只保留一个结论，并且这一页 PPT 上的所有信息都应该是围绕着这一页的结论的。不要把几个结论放到一起说，否则看报告的人就不知道这一页到底要说什么。

• 标题要用具体的结论。 每一页的小标题不要用“新用户的渠道分布情况”这样的标题，这不是结论，结论应该类似“A 渠道是新用户的主要入口”这种有明确意义的内容。如果看报告的人没时间仔细阅读，那么他把 PPT 每一页的小标题读一遍，就能理解所有内容，做到这种程度，说明你提炼的结论和整体的逻辑结构非常清晰。

5. 重申结论/建议

为什么最后还要重申一遍结论/建议呢？最开始不是已经讲过了吗？没错，我们报告一开始就是建议的部分，但是等到看了十几页的论证过程，大家早就忘了之前说的结论和建议到底是什么了，所以在看完了报告的主体部分的时候，我们要重新强调一下这份报告的目的。

小结

写报告绝对不是分析完问题就能马上开始动笔，经过以上内容的学习，你会发现，写报告的顺序和分析问题是完全相反的。

分析问题是从问题一步一步向下推导，推导出结论，然后再推导出建议。而报告则是先提炼出建议，再筛选出需要的结论，最后才是支持结论的事实和数据。

新人分析师觉得写数据分析报告很难，往往是因为他们没有经过思考，就想要把分析出来的所有结论都写在分析报告上，导致整个分析报告没有结构。我们做一件事，一定要想清楚目标，确认分析报告的目标，并根据这个目标组织整个分析报告的思路能大大加快我们写报告的效率。目标思维永远是我们解决事情的关键因素。