在這個人人都是數據分析師的時代，寫好一份數據分析報告的重要性不言而喻。但一份靠譜的數據分析報告都有哪些套路呢?
一、清晰的分析目標
這是結果導向的數據分析工作的出發點。只有明確分析目標，才能有一個良好的驅動過程。無論是目標驅動還是分析過程驅動，後續的數據分析工作和分析報告裡所要呈現的全部內容事項都是緊緊圍繞著這個目標主題而服務的。在開始數據分析之前明白要做什麼很重要，如果你是主動要做一份數據分析報告，目的自然很清楚;但這樣的主動性，在職場裡並不多見，當製作一份數據分析報告的時候，就需要和領導做一次開放而愉快的溝通。在溝通之前，需梳理好自己的問題和疑問，溝通的目的最終也是為了明確分析的目標。同樣在數據分析報告製作完畢以後，也需要檢查這份報告有沒有達到上司的預期。如果更努力一點兒，做的更出彩一些，是否能超出他的預期給他一個大的驚喜呢?
二、 簡約的分析框架
和軟件系統的架構思維是一致的，在開發動工之前，架構和框架要先行。一份貼切而簡約的框架(或者稱作提綱)就是數據分析報告的骨骼，它能夠很好地闡釋數據分析報告的“有形”。一份有形也有範兒的報告，不用聚焦到內容和結論，就足以讓管理者心動和驚歎。如果分析框架有：數據基礎、分析層次、架構夠清晰、主次夠分明。也一定會讓上司一目瞭然，並且對你刮目相看。
三、精煉的分析知識和信息
這需要回顧年少時，做數學證明題目的經歷。首先沒有結論，只有論證過程，肯定拿不到滿分。這是一個基本的常識和準則，但工作了又有太多人就把這樣的知識交還給數學老師啦。其次，節省文字也是一種美德。要知道自己不是在寫小說、散文，不需要演繹過程和情節。數據分析報告是一種嚴肅而沒有情調的工作，在開始之前就需要先收起，那顆追求文藝，追求文案優美的心。分析結論一定是要在分析結果上的提煉，把分析結果提煉成分析的知識和信息，這樣傳達給上司的東西才是有價值、有意義的。另外，分析知識和信息一定是在有數據支撐的基礎之上進行提煉，不容忍有任何主觀的臆斷和“拍腦袋”的做法。所以，最後，在將分析結果精練為分析知識和信息後，需要再次審視數據支撐和分析知識的匹配與吻合程度。如果在報告裡對某一觀測值做了預測分析，就請也一併列出這個觀測值的數據趨勢;否則，就安靜謙遜一點，不要沒事在報告裡胡編亂造，這是一個數據分析師的基本素養，也是避免上司將自己的數據分析報告重新返工。
四、嚴謹而簡要的分析過程
在分析過程或許比較艱難和凌亂，但這樣的過程就千萬不要表現在分析報告裡了。比如，使用了什麼樣的數據源，使用了什麼樣的分析工具、採用了什麼樣的數據分析方法等等這一切，只需要簡明扼要、嚴謹而綜述地說明分析過程的概要就好。因為常見而易用的數據分析過程和方法其實並沒有太多，愛讀書的人都會懂得。所以，不用擔心管理者看不懂，也沒必要花太多時間和精力、浪費文字介紹自己遇到了什麼問題，使用了什麼樣高大上的數據分析方法。
五、 流暢的分析綜述文案
數據分析報告裡最忌諱的是，以自己磕磕碰碰的思維邏輯，製作了一份同樣拖泥帶水、蜿蜒曲折的報告。分析過程因為是自己做的，所以只有自己能看得懂。那麼，在撰寫報告的時候是否站在管理者的角度去思考，他會怎樣閱讀。所以，首先需要積極轉變思路和視角，需要站在管理者審閱的角度去製作一份數據分析報告(如果可以的話，找出那份他曾經公開稱讚過的某人制作的分析報告，在開始之前好好拜讀它)。並且他只願意花10多分鐘的時間讀完這份報告，自己轉達的分析知識和信息能夠讓領導輕鬆瞭解。所以，報告對數據的解讀流暢性十分重要。通過什麼樣的數據分析過程和結論，來表達什麼樣的數據分析觀點和知識。自己的解讀語句要能夠很好地駕馭和覆蓋住這一切。否則數據分析報告讀起來依然會很累。
六、 可視化的分析結論
在商務智能領域，很流行一句話：讓數據來自我解釋或者讓數據來說話。所以，在這個大數據時代，有太多可視化的分析工具，優秀的數據分析師，從來不會停下學習的腳步，擅於用可視化圖表、用更優良的數據分析編程語言來讓分析過程和結果更具有競爭力。有大部分免費的PC版本分析工具可以使用。再者，退一步講，若精通SQL和EXCEL，其實也基本用不著其他可視化的分析工具。如果僅僅是製作一份精美的數據分析報告，EDW權限和EXCEL就足夠用啦。因為數據分析的套路其實都蠻簡單，難的是不熟悉使用SQL、EXCEL技能也略懂一點點，又不願意去學習新的數據分析編程語言。作為數據分析師的高度是要同時在數據庫開發和報表開發人員之上;否則沒有一點點拿得出手的軟實力，自己被取代的可能性就越高。
用圖表代替大量堆砌的數字會有助於管理者和上司更形象更直觀地看清楚運營的現狀和問題以及數據分析報告裡所呈現的分析結論、知識或者信息。當然，凡事都需要有度，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從。需要注意的另外一點是，使用合理而貼切的圖表進行數據可視化的闡釋，該用折線圖的時候就折線圖，該用雷達圖的時候就雷達圖…如果這樣的問題區分不清楚，可視化圖表只能是畫蛇添足而不是錦上添花。
七、 反應現狀和問題，提出方案與建議
去考量一個數據分析師有沒有潛力的最直接的方式，在基礎的數據之上做了深入的分析，那麼這個過程就決定了自己比別人都更清楚數據分析報告所呈現出來的現象和本質，以及他們的來龍去脈。要做的不僅僅是解讀數據分析的結果，如果只做到這一步，可能也就算是一名合格的數據分析師。優秀的數據分析師，通常都會在分析結果之上，進一步深入挖掘、探索和研究： 導致分析結果現狀和問題的真正原因，並給出的分析知識和信息之上給出建議和解決方案。要憑藉自己的經驗和認識成為解決問題的人。而且這是大多數管理者或者上司常常都會期望看到的結果。
閱讀更多 知於大數據分析 的文章
