如何才真正算一篇好的数据分析报告？

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写分析报告是每个分析师的必备功课之一，无论报告是简单还是复杂，正式还是非正式，都少不了它的身影。

那么分析报告是什么？怎样才能算一篇分析报告呢？

只要围绕特定主题，经过一定分析过程，并得出结论的文档，都可以算作分析报告，表现形式其实可以不拘一格。

每个数据分析师可能都有自己的一套标准，比如：报告要对业务有帮助、数据要准确、逻辑要严密，这些标准都很重要。不过，报告的最终目的是为了给人看，因此从读者的角度出发来衡量报告的优劣可能更为客观。

既然要从读者的角度来看问题，首先就要明确读者的分类。根据我的经验，可以将读者分为几个简单的类别：按职级不同，可以分为决策层和执行层；按业务了解程度，可以分为了解和不了解两类。这样，我们就有了四类读者，具体如下：

这些读者通常对业务有较深的理解，并且具有较高的视野。针对这类读者，选题应该聚焦于宏观层面，并且能直接反映出业务的痛点。例如，公司整体或一级部门的KPI目标完成度分析，或者相对于竞争对手的主要业务指标表现分析。数据方面要选择较大的、粒度较粗的指标，不适合用那些多维度交叉且定义复杂的指标。

分析过程要简单明了，将数据变化和业务解读紧密结合，并且重点关注时间维度上的变化。结论要清晰明了，包含对业务方向的诊断和预判。在报告发布时，将结论放在前面会更合适，业务背景描述可以简洁一些。可视化方面，重点放在趋势性的图表上。

这类读者一般是经理及以下的运营人员。报告的选题应聚焦于具体的运营问题，范围限定在二级或三级部门的职责范围内。可以选择某个业务环节及上下游的微观数据，分析过程中要将统计方法或机器学习方法与业务规则结合，挖掘各指标之间的因果关系。报告结构的重心在于分析过程和结论，可视化方面则要注重细节数据的呈现。

对于这类读者，选题应偏重于业务诊断和监控，选择宏观的、与KPI或目标相关的重点指标，甚至可以包含行业和竞争对手的数据。分析方法以对比和预测为主。结论应以对业务方向的定性总结为佳。报告结构应在业务背景介绍、选题依据、结论建议等方面多下些功夫，分析过程可以相对简略。报告的呈现应以精简为主。

这类读者通常是新人或者刚接触新业务的人员。选题应集中在业务发展细节中的痛点或瓶颈。数据方面要选择微观但较为简单的指标，分析过程重点关注指标的历史趋势、相关指标的对比和变化，结论应侧重于发现和定义业务问题。报告结构应着重于业务背景描述、数据选择和指标定义。可视化方面则需要在业务逻辑展示上多花些心思。

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