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分步解析：数据分析报告到底该怎么写?
作为一名数据分析师，大家早晚需要根据自己的发现结果撰写报告。很明显，由于很多朋友对数字的熟悉程度要远高于文字，因此撰写报告就成了最令人头痛的难题。
作者：核子可乐译来源：51CTO| 09:37
【快译】 作为一名数据分析师，大家早晚需要根据自己的发现结果撰写报告。很明显，由于很多朋友对数字的熟悉程度要远高于文字，因此撰写报告就成了最令人头痛的难题。
除了模板与工具之外，我们还应当从更为根本的角度审视整个报告撰写流程。而这正是本篇文章的核心所在&&分步解析数据分析报告的撰写方式。
了解人们尚不了解的内容
事实上，大家必须做好准备，即报告受众压根不了解报告中要表达的含义。将数字翻译成词汇往往相当困难，其中涉及多个学科与知识体系。不过无需担心，下面我们将分步加以阐述。
确立报告的核心目标
首先需要明确报告的核心目标，并根据受众的具体情况加以调整。他们是单纯只对结果感兴趣，抑或希望了解如何通过一步步分析得到最终结论?具体答案能够帮助大家更好地确立报告定位。
决定具体报告介绍类型
报告开篇一般为介绍性内容(有时候我们会在正文完成后再转回来编写)，其可以摘要、概述或者抽象形式完成。摘要型介绍通常面向目标明确的决策者，概述型介绍比较通用，而抽象型介绍则面向其他数据分析师。
注意格式正确
通过各类模板，大家会发现报告的实际格式千差万别且各擅胜场，即每一种都适用于特定需求，具体包括行政简报、信件报告、期刊文章或者白皮书等。具体格式没有优劣之分，一切以您的需求为基准。
选择了格式之后，接下来则是建立一份报告草案。这里我们需要记录各个章节、对应标题(可随时修改)并用几句话概括大体内容。这将帮助大家了解工作量与复杂性，且避免在不必要的话题身上浪费时间。
注意截稿期限
一定注意可供撰写报告的时间周期，并想尽一切办法在截止时间内完成。记住，这段时间除了用于撰写本体外，还需要有余量进行编辑、校对以及交付。另外，大家还需要利用可视化资源让您的数据更清晰且更易于理解。总之，这一切都要在时间投入层面有所体现。
马上开始动笔
别指望着第一稿就能完美过关，因此作为初稿，我们应当高度关注与数据意义相关的部分，暂时忽略语法、拼写或者语言风格。这是知名作家们的心得所在，也值得大家加以借鉴。
休息一下换换心情
在推进下一步之前，大家可以暂时休息换换心情。如果长时间工作，我们可能意识不到其中的可改进空间。
换个角度进行报告编辑。请注意，报告不是为我们自己而写，而是面向其他特定受众。他们应当在无需借助谷歌或者词典的前提下即可顺畅阅读报告内容。因此，大家应以此为基础调整表达方式，并随时添加可能对受众有意义的部分。
加入有价值的可视资源
没有可视资源，不成分析报告。但是，大家亦需要保证其中的全部表格、图形等元素与受众有所关联。一味添加视觉元素只会让人感觉没有重点且难以理解。因此，请认真考虑色彩与格式搭配，让这些图形更具效果。
现在我们开始检查报告中的语法与拼写问题。同样的，大家应当先把报告放几天再回来检查，以免被既有思路所影响。
最终建议：请他人阅读
万事俱备之后，大家应邀请他人对报告进行阅读。最好是找一位既定受众，但其他人士亦可。通过这种方式，我们可以结合其反馈对内容进行调整、改进或者补充。好了，到这里大功告成，提交报告吧!
原文标题：How to Write a Data Analysis Report
原文作者：Janet Anthony
【51CTO译稿，合作站点转载请注明原文译者和出处为】【责任编辑： TEL：（010）】
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如何写好一份数据分析报告
先说说写一份好的数据分析报告的重要性,很简单,因为分析报告的输出是你整个分析过程的成果,是评定一个产品,一个运营事件的定性结论,很可能是产品决策的参考依据,既然这么重要那当然要写好它了.
汇调研认为一份好的分析报告,有以下一些要点:
首先,要有一个好的框架
跟盖房子一样,好的分析肯定是有基础有层次,有基础坚实,并且层次明了才能让阅读者一目了然,架构清晰,主次分明才能让别人容易读懂,这样才让人有读下去的欲望;
第二,每个分析都有结论,而且结论一定要明确
如果没有明确的结论那分析就不叫分析了,也失去了他本身的意义,因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的,所以千万不要忘本舍果;如何写好一份数据分析报告_汇调研吧_百度贴吧来自：
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网络上关于写产品竞品分析的文章很多，做运营类竞品分析的文章比较少，所以今天抛砖引玉和大家分享一下，我在分析竞品运营中的思考和心得。
每天发生在我们 APP 里各种变化都是值得运营学习的最好材料，尤其是竞品的变化，更是有许多与自己直接相关的经验可以学习。
通过观察和分析竞品，能够帮助我们了解动态变化，市场格局，找到细分机会；获取灵感，吸收经验，策划优质活动。当竞品出现杀手级功能或病毒型活动的时候，也能够迅速跟进，被对手验证不成功的活动，我们也可以少走弯路。
要想写好一份竞品运营分析报告，就需要先知道好的标准是什么。
在我看来，好的标准主要是和写报告的具体目的有关，能不能实现写报告的目的才是衡量是不是好报告的唯一标准。
比如领导让你去研究一下竞品的用户运营情况写份报告：
● 有可能是为了寻找可借鉴学习之处；
● 有可能是为了摸查竞争对手情况做好应对策略；
● 也有可能是作为融资计划的参考数据；
● 还有可能是看你最近工作量不饱和给你找点事做（囧）。
……
以上几种不同的目的，需要的分析报告非常不同，有可能满足其中一种目的的优秀报告，换到另外一种目的下，就会变得参考价值很低。
▌常见的竞品运营分析主要目的和侧重点有哪些呢?
1. 学习优点
需要独立思考，通过表象看到内在的本质原因，多问自己几次为什么。
2. 开拓市场
在没进入这个领域之前，想看看有哪些竞争者，重点通过多维度的横向对比判断全局。也要把竞品及用户群重合的潜在竞争对手考虑进去。
3. 竞争策略
重点分析优缺点，细分人群的需求满足情况，竞争策略一般会从对方的弱点及未满足的细分需求主要着手点。
4. 预防性策略
重点通过分析过往运营活动节奏和类型，推测竞品的可能动向，同时这个需要定期观察更新。
5. 用于求职加分
至少在一个维度上分析透彻，可以包含一些对产品层面的分析研究，适当地表示出对产品和行业的乐观和喜爱。
明确了做这个报告的目的，接下来就可以更具体的操作了。
确定竞品分析对象的方法，是先全面后精选: “先全面”就是尽可能找到竞品和潜在竞品，是为了对行业全面了解；“后精选”是为了聚焦关键竞品。
如果是比较主流，常见的直接搜索关键词就会出来比较多的产品了。因为主流产品都会认真地优化 ASO，尽量让自己的产品在热门核心关键词能够被搜到，所以这个方面找起来还是比较容易的。
如果是新的领域和行业，可以到这几个新产品发现平台去搜索看看。
Producthunt 是新产品曝光平台的鼻祖，可以看到每天新产生的各种新产品。
36氪旗下的 Next 是国内类似平台的追随者，更多国内的产品会在这平台发布。
mind 和 today 分别是爱范儿和IT桔子旗下的平台，也还不错，可以作为一个补充。
另外，也要看看用户群有重合的产品，即使不是直接竞品也可以考虑进来分析，就像牙膏和牙刷，彼此之间不是竞品，但用户群是一样的，在很多市场策略、运营方法上也是类似的。
▌怎么样可以把需要的产品找全面呢？
关键词搜索延展法
通俗来讲，就是通过一个关键词搜索出来的结果，找到其他相关的关键词。
举个例子：
比如，我尝试一下我不太熟悉的一个婴幼儿领域，搜索“婴幼儿”后就会发现很多相关的关键词，比如“早教”、“胎教”、“启蒙”、“宝贝”、“宝宝”、“萌宝“；
通过搜索“早教”又收获了一些关键词，比如：“识字”、“认水果”、“学数字”、“拼音”、“讲故事”等；
通过搜索“胎教”又发现了“母婴”、“妈咪”、“儿歌”、“起名字”、“亲子教育”、“辅食”、“育儿”等关键词。
通过一个关键词，搜出来的信息提取更多相关的关键词，在通过关键词继续搜索信息，再提取关键词，直到这些关键词能够形成一个看起来相对完整的信息图谱，就对这个领域大概有哪些东西有一个相对完整的了解。
另外，通过搜狗微信搜索，朋友圈搜索都是个很好的信息补充，有的时候可以惊喜地发现到一些一般搜索引擎搜不到的东西。
竞品分析找全面了之后，还是要回归最初开始做竞品运营分析的对象去选择，如果是为了学习优点，一般选择竞品里比较领先的几款产品，如果是为了开拓市场，就要多选几款进行横向比较。
查看一些这个领域的分析文章，了解一些这个领域的专家是怎么看行业发展，获取一些优质的观点和认知，以及拓展下看问题的角度，还能收获一些行业的数据和发展预测。
这种资料一般在科技媒体上比较多，以下是常用网站推荐：
数据一般是一家公司的核心机密，任何时候不会全盘地分享出来。所以对于很多人来说，获取竞品的数据觉得是件非常困难的事情。
尽管一些核心数据我们无法直接获得，但我们也是可以间接获取到一些相关数据。
1. 自己测量统计、抓取数据
可以通过实际体验产品，记录产品的数据变化，从而推断出整个平台的部分产品数据。
举个例子，如果是个社区产品，最核心的数据应该是发帖量、浏览量、回复数、在线时长等，前面3个数据是可以直接通过产品进行手工统计的，以24小时为一个单位，统计一段时间（比如14天）的数据，并进行平均计算等。
有些数据则是可以批量抓取的，尤其是web端的产品，有些数据是显性可见，但手工统计比较麻烦的，可以让开发同事写个脚本跑一下统计出来。
2. 用已知数据进行推测
有一些数据可以利用数据之间的关系，进行推测和估算。比如想知道某款竞品APP的下载量，我们可以查的到是一些安卓市场的下载量数据。
比如应用宝、360、百度、华为应用市场的下载量数据，假设不同手机的下载比例基本一致的情况下，加上自己家产品在不同应用商店的下载量，就可以推断出这个竞品在没有公开下载数据的应用市场（苹果、小米）里的下载量了。
如果自己并没有相对应的产品已知数据，那就用公开报告里的手机市场份额进行推断，比如微信的手机终端型号分布数据，推断出竞品的总体下载量。
3. 获取公开的数据报告、文章报道
这部分可以到研究机构专业的数据报告里去看，比如艾瑞、易观、199it、Talkingdata、企鹅智库、爱知客等，虽然大部分需要付费，但也有不少有价值的免费内容可以参考。
如果公司规模大一些了，还是可以考虑付费买一些数据的，比如Appannie里的，可以看到更多直接的数据，比用推测的方法准确多了，而且是动态变化的。
4. 混入竞品的种子用户群
种子用户群里的用户相对活跃，可以主动和其他用户聊天，了解用户想法和需求，且和对方工作人员沟通起来也很容易，通过混种子群，一点一点地也能够知道不少竞品最新的动态、数据等信息。
注意事项：
现在刷数据的行为非常多，公开数据很多不准确，不要全信，始终保持对数据的怀疑！对得出的结论，也要保持谨慎，有可能的话多用其他角度进行交叉验证。
判断不要过于主观，尽可能深入问题本质，多问自己几遍为什么？真的吗？还有什么原因？
有什么可以佐证？
产品和运营是紧密结合的，运营是需要基于产品的，所以我认为在做运营竞品分析的时候，离不开对产品的理解和分析。
所以在选择分析维度的时候，有时候也要加上产品的维度。
下面我列出了综合类、产品类、运营类的一些维度：
实际分析中，结合竞品分析的目的，选取几个（不是全部！！！）作为分析的维度。
不同的维度在不同类型的产品中重要性也不同，怎样知道哪些维度会比较重要呢？
从产品的核心流程相关的维度就会比较重要，比如电商产品，浏览和下单是最核心的流程，所以和浏览、下单有关的，如UV、跳出率、下单率、SKU、GMV就肯定会在电商产品中比较重要，需要作为重点分析的维度。
要做分析，先从体验开始。体验一款产品或活动，可以分别从小白用户视角、忠实用户视角、产品设计视角来看，完整地走完整个流程，去感受整个被引导过程中的心态变化，包括困惑、冲动、烦躁、愤怒、喜悦、诱惑。
通过对产品的整体体验，对产品有个基本的认知，是运用所有方法的基础。
分析方法中最重要的就是对比法了，因为对比之后发现的差异，最能发现有价值的信息。 对比中既可以是A产品和B产品进行对比，也可以是同一产品不同时期的对比。
不同产品之间的对比，有一个技巧，就是用表格将不同的产品、不同的维度列出来，逐一填充不容易遗漏，最终形成一个看起来非常直观的表格。
下面有个图示，可以参考一下：
▲ 图片截图自一份网易团队很早之前的一份分析报告
如果上面这个表，用纯文字进行表述，你可以想象下写的人和看的人都会有多累。 在同一产品不同时间阶段的对比上，多结合不同时间段的背景和产品特点，深入思考变化的具体原因。
另外提醒一个非常重要的操作方法，就是一定要把流程图画出来，分析产品务必要画出产品流程图，分析运营活动就画运营流程图，把流程图画出来，就能看到很多表面上看不到的区别。
如果不信的话，你们可以试着去画一下，京东、美团、唯品会3个产品的下单流程，然后就会发现不少意外的收获。
同一产品不同时期的对比，我举一个我日常经常分析的例子，比如我想了解过去1个月虎嗅的公众号哪些文章很火，哪些没人看，从而帮助我了解科技阅读爱好者的喜好，从而对我下一步写出用户更喜欢的文章会有帮助。
我是这么操作的，首先统计一下虎嗅网过去1个月的206篇文章标题、阅读数和点赞数，然后看阅读数最高的前20篇文章，而阅读数最低的10篇文章，并分析和研究，造成这样差异的原因在哪里。
▲ 图：虎嗅网 4.17-5.17 阅读数前 20 的文章
▲ 图：虎嗅网 4.17-5.17 阅读数最差的 11 篇文章
受制于篇幅，我这里就不做深入分析了。只从标题和阅读数上简单分析可以发现 2 个结论：
1. Papi 酱、成人用品展、杜蕾斯空气炮、百度莆田系、直播等热门话题的报道和剖析本身就容易带来更高的关注和流量。给我的启发是，如果有机会结合热点写一些深度文章会有不小的传播。
2. 阅读量最低的 10 条中有 6 条都是广告。
上面还只是从标题和阅读数之间的关系去分析，打开每篇文章对应分析，还会有很多有价值的发现。
通过做一定提前规划的动作进行测试，根据实际反馈，得到有价值的结论。
比如想知道一个社区产品竞品的用户内容喜爱倾向，想了解这个产品的用户，到底是喜欢干货、鸡汤、美女、时政还是八卦，提前把每个类别的内容准备3份，每天选3个时间段，每天按预定的时间发，然后看用户反馈得出结论。
这样做每一类内容都至少3份，消除了一些内容质量的差异，3个时间段都有发，消除了时间段不同的差异，最后体现的效果，就会相对准确一些。
下面这个图就是根据上面的计划要求排的一个内容投放时间表，根据表排的时间发内容，并进行阅读量的统计，这样根据实际反馈得到的结论就会更靠谱一些。
通过最后测算出来的阅读量，发现这个用户群比较喜欢鸡汤和美女，对时政内容不感兴趣。
根据现有的数据和资料，做出一定的推断，从而得出结论。
比如想研究某个活动对某个公众号的效果，在这个活动前，该公众号头条阅读平均是1000（7天以上），某个活动后头条平均阅读数增加了200（7天以上），根据公众号打开率一般在10%上下，就可以粗略地估计出来，这次活动增粉大概是2000人左右，实际的话应该会更少一些。
因为会有新增的粉丝打开率高一些，且估算的期间还有非活动带来的增长，所以粗略估计下来，应该是增粉人之间。
再看到竞品做这次活动，送了一台999元的手机，10张电影票，成本大概是1500元，也就是这个活动的平均增粉成本在0.75-1.5元/个，如果觉得这个成本可接受，就可以换个噱头模仿对手，同时在各方面多做些转化率的优化，这样就可以通过借鉴和优化得到一个很好的活动策划了。
有些过往活动信息找不到了怎么办？ 很多APP里的活动主要是通过Push或者Banner进行推广，活动结束之后就很难找到这些信息的如扣了。
有个小技巧，一般比较重要的运营活动都会在APP同名的公众号进行发布，浏览公众号历史消息，获取过往活动运营信息是一个比较好的方式。
▌套用工具、模型
分析问题中常用的分析工具：5W2H 分析法、十字象限分析法、MECE 原则等；市场和战略中常用的方法，如 SWOT 分析、波特五力分析模型、波特价值链分析模型、SCP 分析模型、麦肯锡矩阵等。
这些工具模型都能搜索到，有兴趣可以去学习下。
1. 报告阅读体验要好： 要充分考虑到阅读报告人的体验，能够让他清晰地理解到你的观点、论据。
一般我们在认真看长文件之前，都会先快速拉一遍扫一眼，对于阅读体验差的文件，都会下意识地认为这份文件的质量不会太高。
阅读体验好，有几个具体的注意事项：
要有目录，章节结构明了，规范段落，加上“1.1、1.2”这样的标识。
排版清晰，段距、行距适中，字体大小有层次感。
图文并茂，多用图表，不容易描述的地方要加截图。
2. 一定要有结论： 分析报告不是小说，一定要有结论！不能让别人看了你很长的研究论述之后，还要费尽心思猜你想要得出的结论。
即使分析的对象比较复杂，目前无法准确判断得到推论，也是有一个“结论”，即“情况复杂有待进一步研究”。
分析的结论一般可以包括两大部分，一是对研究对象的分析总结，二是对自己的行动建议。
3. 观点和描述不要过于主观
过于主观的分析，很难让人信服和接受。即使有主观感受，也试着分析一下，是由哪些客观原因造成的？
举例：“这个界面我比较喜欢”就比较主观，可以分析下喜欢的原因是什么？是更简洁？间距合适？色彩更好？效果很酷？
“这个下单流程体验还不错”也比较主观，好在哪里？加载更快？步骤更少？更符合原有习惯？支持支付方式更多? 如果比较复杂的主观描述，可以用打分替代。
比如对于某个模块的体验，描述好不好的如果用词语的话，就会有“还行”、“很好”、“很棒”、“不错”、“牛逼”、“超赞”的话，就不好进行对比，到底是“牛逼”更好，还是“超赞”更好？
这种情况下，就可以对于这个方面用分数进行衡量，比如用0~10分对这个体验进行打分，这样就能够相对客观地得出不同产品更直接的对比了。
4. 求职提交报告的建议
在结构清晰的情况下，字数多、页数多一般代表你的投入了很多，这会在态度上首先赢得一部分加分。
写整体竞品分析比只分析求职产品风险小一些，因为只分析求职的这家产品，不太可能在认知上超过面试官，有亮点也不容易出现，有纰漏却很容易显现，加上竞品一起写就会更容易出彩。
报告最好生成在线链接，再用短链接+二维码工具生成一个二维码，嵌入到简历中，方便HR打开。
▌最后说的话
其实要完整看完这篇完整挺不容易的，要实际开始写更不容易，甚至是痛苦的，这是很正常的，因为毕竟对这个行业不够了解，需要消耗大量脑细胞进行学习、思考。
但也正是因为这样，写竞品分析报告是一个很好的学习成长的机会。
不想写、懒得写的人会逐渐落后，相反的，能够沉下心来写的人，能够在职场上逐渐拥有一个差异化的竞争力。
你想什么时候开始写一份呢？
文丨飞鱼船长
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【必看】如何写好一份数据分析报告。
& 我们的工作当中，每天都要面对各种各样的数据分析报告，在众多的报告中，质量参差不齐，那么一份好的分析报告应该具体哪些方面的要素呢？我们在写的过程中要注重哪些呢？下面这些观点原文来源于豆瓣网，写的也是非常的中肯，当属一位数据分析老鸟的经验之谈，分享给各位经常要做数据分析的数据分析师们，希望能有所启发，从理解到领悟，做得真正的蜕变。
笔者认为一份好的分析报告，有以下一些要点：
首先，要有一个好的框架
跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；
第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确
如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；
第三，分析结论不要太多要精
如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；
第四，分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程
不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；
第五，好的分析要有很强的可读性
这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；
第六，数据分析报告尽量图表化
这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；
第七，好的分析报告一定要有逻辑性
通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；
第八，好的分析一定是出自于了解产品的基础上的
做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！
第九，好的分析一定要基于可靠的数据源
其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性，否则一切都将变成为了误导别人的努力；
第十，好的分析报告一定要有解决方案和建议方案
你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义，而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题的人，请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的；
第十一，不要害怕或回避“不良结论”
分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光让你来唱赞歌的，他要的也不是一个粉饰太平的工具，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了；
第十二，不要创造太多难懂的名词
如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词，那么你写出来的价值又在哪里呢，还不如你直接过去说算了，当然如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”；
第十三，最后要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人
包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支持和帮助的人（如果分析的是你自己负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。
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