数据分析报告怎么写?本质是用数据讲一个能赚钱的故事 | 帆软九数云

现在常说“数据驱动决策”,但现实却是很多数据分析报告,看起来专业,却没人愿意看,更没人能看懂。为什么?因为你把报告当成了数据的堆砌,而不是一次用数据讲清一个问题的过程。
一份真正有价值的数据分析报告,应该像一个好故事:清楚交代发生了什么、为什么会这样、然后怎么办。不是展示你有多少华丽的数据或者炫酷的图表,而是让大家知道:你从数据里发现了什么,接下来怎么用它帮公司赚钱或避坑。
一、8个环节打造一份“会讲故事”的数据分析报告
要写出有逻辑、有结论、有启发的数据分析报告,首先要明确报告的结构框架。下面这8个方面,你写数据分析报告时可以参考:
1. 提出背景
报告开头不要放官话,枯燥劝退又没有实际价值。而是要抛出一个问题,让别人知道你分析的起因。并且,需要考虑报告的对象,不同对象的关注问题可能不一样。
比如,“618结束,公司销售额破纪录,订单数猛涨,但财务复盘时却发现毛利率比去年同期还低了两个点。明明卖得更多,怎么反而赚得更少,到底是哪一环出了偏差?”几句话,就把为什么做这份数据分析报告说清楚了。
2. 简述进展
不用赘述所有流程,但要让大家清楚你现在到哪个阶段,已经做了哪些工作,这有助于他们跟上节奏。尤其对于连续分析项目,这更是必要的说明。
3. 明确定义
留存率用哪个?GMV是否含退款订单?每个团队对指标的理解和计算方式可能存在不同,把关键指标的含义写清楚,可以免去很多不必要的争议。
4. 数据来源和处理方式
简单说明这份数据分析报告的数据来源、预处理流程和存在的局限性,比如数据不全、样本偏差等。这样客观的介绍有助于大家建立信任,增强数据分析报告的真实性和说服力。
5. 核心发现
这是整份数据分析报告的关键部分,要用最简单直白的语言,把数据背后真正的发现讲出来。可以结合可视化图表,发挥不同类型图表的呈现优势。一个图表能讲清一个核心问题即可,别在一张图里塞进一堆信息,让人分不清重点,最后谁都看不明白。
6. 深度拆解
在第5步的基础上,把这些核心发现按照不同维度进行拆分,用细分维度的数据来支撑你的发现。
比如,企业GMV上涨,把这一指标按店铺、渠道、地区、商品、用户类型等维度拆解,观察是不是所有细分维度的数据表现都一致,结果发现只是某一爆款拉动,其它商品表现平平。这种拆分得到的细节,往往会比整体结论更加具有实践指导意义。
7. 总结结论
围绕开头的问题,回答清楚“发生了什么,原因是什么”。你需要在这一环节把前面提到的核心发现进行归纳总结,形成最终结论,实现逻辑闭环。
8. 给出建议
数据分析报告的终点不是“看懂了数据”,而是“知道怎么做”。一份好的数据报告,必须输出可落地的建议,不要假大空,要能执行、能评估、能复盘。
二、善用提升制作数据分析报告效率的工具
在做数据分析报告前会有大量的数据准备工作,比如每次都要从平台手动下载数据,每月要花几个小时做对账,每周要重复改图做报表。这些重复工作和可视化任务其实都可以交给工具完成,节省时间,把精力投入到真正的分析逻辑上。
九数云BI作为帆软旗下一款零代码的在线数据分析工具,用户可以通过简单的拖拽操作,就能完成数据的导入、清洗、分析和可视化,尤其适合财务、运营、电商团队做数据分析报告的场景。九数云BI可以帮你:
1.自动采集数据
支持多数据源,对接主流平台、ERP、数据库等,一次配置,定时更新,告别人工导数。
2.一键生成可视化图表
九数云BI提供了丰富的图表类型,满足不同的数据展示需求。做一次图表模板,以后每月数据自动更新,图表实时联动,不需要你再手动拖拉。
3.智能分析模型
九数云的计算模型可以预置销售、财务、库存等不同业务的分析逻辑,一键复用,结果自动计算。
4.动态报表和看板
九数云可以自定义仪表板的布局和样式,模板中心也提供各行业不同业务场景的报表模板。看板和报表支持多维钻取、联动和筛选器等功能,可以实现数据的动态展示和分析。比如一个企业利润分析面板,你可以点击任意商品,追踪到大区、门店、客户层级,真正讲出背后的故事线。
5.团队协作与分享
九数云BI 支持多人协作,用户可以与团队成员共享报表和仪表盘,报表可以多端查看。
数据本身不会说话,但你可以。希望数据分析报告写作的这8个环节和辅助工具,可以对大家有帮助。

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