隨着大數據時代的到來，各行各業都呈現出高度數字化的趨勢。許多部門和職位需要處理數據，因此有必要掌握一些數據分析技能。許多對數字不敏感的人一聽說要做與數據分析相關的工作就開始瑟瑟發抖。別擔心，數據分析沒那么難，沒有困難的工作，只有勇敢的打工人！現在讓我們從最常用的數據分析報告開始。
相信很多人被分配到寫數據分析報告的時候，都會說我為什么要寫數據分析報告的疑問。數據分析報告本質上是一種溝通的形式，主要目的是將分析結果、可行性建議以及有價值的信息傳遞給管理者。數據分析報告主要包括三個方面：展示分析結果、驗證分析質量和為決策者提供參考依據這三個方面的作用。
制作數據分析報告的主要前提是明確分析目的。漫無目的地去做數據分析，得出的結論往往是非常分散和簡單，這無疑是在浪費大量的時間和精力。這不僅影響了自己的其他日常工作，而且很可能得不到令領導滿意的結果。
一般來說，數據分析報告的最終結論和目的是為某一方面的決策提供可靠的建議和指導。
因此，在撰寫數據分析報告時，必須明確領導者希望從報告中獲得哪些信息和建議，參考哪些數據指標，以及數據的時間跨度等。
讓我們來總結一下寫數據分析報告的六個常用原則。
原則一：尋找准確的數據源和數據描述
數據質量是決定數據分析報告質量的前提。數據分析的結果和生成的報告只有在數據質量得到保證后才具有指導意義。並在相應的數據源中，找到數據特征並進行描述。
原則二：明確數據分析報告的框架
明確數據分析報告的框架也是非常必要的。數據分析報告一般包括三個部分：結論總結、報告背景和分析目的描述、數據收集和數據特征描述、分析和討論。
原則三：數據結合個人分析業務邏輯
數據分析報告不是做數學或統計計算，整個數據分析過程必須結合分析師個人對業務邏輯的主觀理解，否則數據分析也脫離現實，沒有實用價值。
原則四：結論有來源，分析有結論
要保證整個分析過程的嚴謹性，做到每一個結論都有痕跡可循，有證據可循，分析與結論環環相扣，從根本上保證報告的邏輯性和科學性。每一部分的分析都能對應有價值的結論，從而保證報告整體節奏的緊湊性和效率的提高。
原則五：結論要有深度。
寫結論時，表面數據結果不能作為結論。我們必須結合我們對業務的理解，交叉分析不同類別的數據，如比較成本的增加與供應商變化的關系等，以發現問題和誘因，並給出解決方案和建議，這是一個真正深刻的結論。
原則六：善用數據可視化
俗話說“字不如表，表不如圖”。單靠文字支持的數據分析報告很無聊，報告讓讀者也會很累。以圖形和圖表的形式顯示數據分析的結果，方便讀者觀察和理解數據的內在趨勢和規律。
不要覺得制作圖表很難需要花費時間。只要使用合適的工具可以事半功倍，省力省心。目前市場上有很多優秀的數據分析工具，其數據可視化效果也很強。
舉個例子：思邁特軟件Smartbi具有可復用性、動靜結合獨特的顯示效果，數據可視化非常靈活。整個過程只需要簡單的鼠標拖動維度和指標，就可以快速生成可視化的大屏幕，並支持自定義維度和指標。兩者可以一鍵切換，分析方法靈活簡單，方便用戶進行猜想式和求證式的數據探索。
數據分析報告其實只要掌握了這些原則，就能很熟練的做出效果出眾的數據可視化圖表，讓老板對你的成果有直觀的感受，留下好印象。所以說數據分析做得好，升職加薪不是夢！