到了年底，写好数据分析报告的重要性不言而喻(只要我写得好，年终奖就少不了我)
众所周知，数据分析报告的输出是整个业务分析过程的结果，是评估一条业务线的参考。既然这么重要，当然要写好。
接下来分享一下我写数据分析报告的五个步骤，供大家参考。
首先，明确分析的目的
老话说得好，做任何事之前，想清楚做这件事的目的。写数据分析报告也是如此。如果你一开始没有明确的目的，盲目的开始分析，最后的结果很可能是你分析久了，离目标越来越远。所以，了解研究这件事的目的，是开始数据分析的第一步。
二、拆解指标发现问题
明确了我们的分析目的之后，就要根据我们的分析目标来拆解指标，通过拆解指标来发现问题。那就有点虚幻了。我举个例子来说明。
背景:年底某制造公司需要重启销售线业务，需要检查销售线人员的年度目标完成进度，并给出建议。同时，通过统计发现公司今年毛利率有所下降，数据分析师需要通过数据找出影响毛利率下降的原因。
拆卸过程:
①明确分析目标②确定问题③拆解问题④拆解指标拓展纬度布局。
第一步:定义分析目标。
从背景中，我们可以清楚地知道我们有两个目标要完成，这里我以地图的形式列出来。
第二步:发现问题
在对目标进行了清晰的分析之后，就要确定为了实现目标需要围绕目标解决的问题。可以用思维导图写下看到目标后出现的问题。
第三步:拆卸。
在确定问题后，我们需要找到可以从数值上衡量这些问题的指标及其计算方法。
步骤4:扩展维度
当计算方法确定后，我们可以通过分析组成这些计算公式的指标来探究影响它的原因，比如销售额=单价*数量，那么我们就可以从单价和数量来分析销售额的变化，用一个指标作为定量来分析比较其他指标的变化。
同时，以计算公式的结果为指标，扩展维度(如地区、时间、类别等。)来探讨不同维度下的指数差异。
第三，给出结论
同样，我们给出的结论需要与分析目的密切相关，比如:
目的是了解业务的现状，结论可以是:业务有问题X个关键指标，每个指标的值是xxx，有什么样的异常；
目的是知道什么数据好，结论可以是:一个指标可以用xxx来判断因为...；
目的是找出业务异常的原因。结论可以是:经过分析，有X种原因，其中关键原因是……；
需要注意的是，如果判断业务状态，需要确定一个判断标准:结论=数据+判断标准。
在对数据进行拆解分析的过程中，已经可以检测出一些数据异常。但是这些异常是好是坏，我们需要用一个标准来确定。
比如10月份的销售数据下降，我们可以加大与去年数据的对比。如果去年也下跌，那就意味着正常的月度下跌。如果去年没有下降，说明今年的下降是不正常现象，需要解决。
四。结合业务给出建议和方案。
如果数据不能推动业务增长，它就毫无用处。
得出结论后，结合对业务的了解，可以对分析结果提出建议，甚至给出方案:
建议是，可以解决业务问题的行动方向是许多潜在可行的领域。
计划是:做一个具体的行动计划，要符合5w2h的要求，有具体的执行者，完成时间等要素。
五、写分析报告
以上准备工作完成后，如何写分析报告增加可读性？
架构清晰:参考经典的金字塔结构，结论第一，以上先重要后次要。上述体系下的顺序也符合数据分析过程中拆解指标的顺序，更容易帮助读者理解你的分析思路；
将报告制成图表:用图表代替大量堆砌的数字，有助于人们更形象直观地看到问题和结论，更容易有理有据；
精细制作
标准化:整个文档的图表样式和术语统一；
