如何写好数据分析报告和提出建议【精选】

下面是好好范文网小编收集整理的如何写好数据分析报告和提出建议【精选】，仅供参考，欢迎大家阅读！

数据分析报表怎么做？这是一个很笼统的问题，所以这篇尝试从数据分析报表的3个方面来说下，准备了3天，内容较长，心急的小伙伴先看索引：

数据分析报表的原则

数据分析报表的数据来源

数据分析报表的可视化展示

一张报表中涵盖的信息很丰富，字段很多，并不代表这就是一个好的数据分析报表。

把用户最需要的东西放在最显著的位置，并且进行突出显示，尽量不要让用户自己去分析，自己去从一大堆杂乱的内容中找数据。

有必要的话也可以把报表进行拆分。

（2）❌指标与衍生指标取舍不合理

很多数据指标都有一些衍生指标，比如最常用的：同比，环比，占比，累计占比等等。

并不是只有后台数据库里面存在的指标才能展现，也不是一定要展现绝对量。

实际上有时候相对量更能反映事物的本质。不要为了页面的效果简单的罗列指标。

（3）❌指标设计与业务不符

在做报表数据分析的过程中，不少指标单纯从指标的合理性角度看是没有问题的，但是结合业务逻辑，有些就是不合理的。

举个例子：

最近一年用户量的日趋势图，每天的用户变化可能是波动比较大的，一年的趋势变化正常不会有太大波动。

所以更关注的是最近几天用户量的变化情况，从而起到预警的作用，对于长时间的趋势（一年），更应该采用的是月趋势或者是周趋势，而不应该是日趋势图。

（4）❌数据自相矛盾

随着报表的不断增加，很多指标会出现关联交叉等等，有时会出现同一个指标在不同的地方值不相同，或者出现逻辑矛盾的情况。

同样举个例子：

1.各省一年内12个月的每个月流量的和≠全国每个省一年流量的和

2.当期的用户数≠上期用户数 + 新增用户 – 流失用户

这类问题其实是非常常见的，具体的解决办法可以参考：

1.模型设计上相同指标统一规则，尽量统一出处，减少出错概率。构建数据中间层，实现指标复用。

2.加强维表完备性监控和缺失值处理，因为绝大部分数据逻辑问题是由于维表或者缺失值引起的。

3.加强开发人员与业务系统人员的沟通，避免业务逻辑理解错误，提高开发人员的谨慎处理数据的能力，时刻检查数据的完备性。

（5）❌把报表做成一个查询系统

部分人喜欢把报表的功能做的很全面，用户想要什么数据都可以自己来查询。

但实际上，这恰恰说明数据分析报表没有做到位！

什么都可以查意味着查完以后要用户自己进行二次组织和分析。我们还有很大的分析空间没有给用户做完，还没有把我们的专业性体现出来。

（6）❌按照客户的要求做，却不能满足客户的需求。

这一点在实际应用中也时常会发生，造成这一情况的原因也非常简单——

“用户”有时提的要求本身就不能满足自己的实际需求。

要想解决这个问题，一方面要从源头出发，挖掘用户的需求，做用户想要的，从而避免这种现象的出现；

另一方面要加强监控，并及时发现用户不适用报表的原因，和用户沟通反馈，及时修改。

最后，看起来我说了这么多，但也确实只是皮毛，数据报表的制作是一个需要长期学习的过程，既要理解业务，又要有严谨的逻辑思维，不是简简单单靠一篇几千字的内容就能说通讲透的！