[分享] 數據分析報告的框架——既要懂分析，也要會講故事

數據分析項目到收尾關頭，總要出一份數據報告。

按照項目類型，可能是產品投放市場的效果評估；日常報表製作數據匯總；活動數據分析。而報告也分多種情況，有的需要給項目組一個交代，有的需要和業務組一同評估分析，有的則是郵件抄送領導向上級彙報。

數據報告無論是文本、PPT還是數據圖表製作，都得展示分析的核心思路和結果，本質都是相同的。

1.好的分析師要會講故事

一個數據報告的核心不是面面俱到的內容，而是讓讀者讀懂「問題——假設——原因——驗證過程——結論——背後現象——可推行的決策」這樣一個脈絡的故事。類同於諮詢和投資機構，在做BP之前會先花時間理清楚storyline。其實各種報告都應該這樣，先理清楚思路，就有了故事。

2.數據分析報告的框架

這裡列出一個我慣用的報告框架（針對不同業務場景可能會有所調整，增刪或再細分）：

項目背景 &項目進度

項目背景，需要簡述項目相關背景，項目需求、分析目的、市場情況、為什麼做，目的是什麼，以讓讀者了解項目的前因後果。項目進度，需要綜述項目的整體進程，以及目前的情況。

指標定義&數據獲取

核心指標如何定義？公式是什麼，為什麼這麼定義，這點是很重要也是很容易被忽略的，很多時候的誤解都是沒有對指標進行統一定義。舉個例子，比如服裝「斷碼」。從領導層來講，公司倉儲的服裝全部尺碼如果不完整就是斷碼；從倉庫的倉管員角度來講，倉庫內的服裝尺碼不全就是斷碼；從門店的業務員角度來講，客戶需要的尺碼當前門店無貨就是斷碼。定義不同，在會員系統、庫存系統、訂單系統中這個斷碼的數據就不對應。主數據管理可能並沒有覆蓋到所有指標，所以分析指標時要考慮這一點。

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數據概覽 &數據探維

數據概覽是對指標的發展趨勢和變化情況，例如最高最低點做成因解釋。而數據探維是對某指標按照不同的維度做分析，做細節補充。這也是數據分析時常的方法，多維度分析。這一點常常用FineBI等BI系統工具來操作，製作好模板，以後就可以按照特定的維度來分析了。這裡需要注意的是，核心指標要少而關鍵，拆分指標要有意義並有清晰地邏輯來說明。如果涉及的維度較多，不建議用PPT來一個一個描述。一些BI工具可直接在web上展示，切換維度，動態的展示更加生動，容易說明。

結論匯總

結論匯總，基本是對之前數據分析階段的數據進行匯總，形成完整的結論。後續改進，需要在數據分析的結論和問題的基礎上，對後續的迭代和改進措施作出方向性的說明。這部分其實很多時候也是分析的根本目的。

最後附上詳細的數據，尤其是那些沒有必要在數據報告中體現但是仍然有價值的數據。一個項目/業務，如果你不能衡量它就不能了解他，也就無法改進它，說的就是數據。

我們都不可能提前知道數據的結果，也不能報紙中立的態度去判斷。任何從事數據工作的人，尊重數據結果，並分析形成結論，遠比相信一些所謂的方法論的條條框框好得多。