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1、撰写规范的数据分析报告指导手册能不能写一份优秀的分析报告，是衡量分析师是否合格的重要标准。除了不同场景下特定的分析逻辑，怎么把分析报告写的更好，其实是有成体系方法论的。今天给大家分享一篇关于数据分析报告规范的干货，常看常新,值得收藏和细品。Ol结构规范及写作报告常用结构：报告组成部分总结与建议结论提前标题与目录分析说明分析主体附录LI考文献 元数据一 Ll关键代码1 .架构清晰、主次分明数据分析报告要有一个清晰的架构，层次分明能降低阅读成本,有助于信息的传达。虽然不同类型的分析报告有其适用的呈现方式，但总的来说作为议论文的一种，大部分的分析报告还是适用总-分-（总）的结构。先行lUF归纳分组推
2、荐学习金字塔原理，中心思想明确，结论先行，以上统下，归类分组，逻辑递进。行文结构先重要后次要，先全局后细节，先结论后原因，先结果后过程。对于不太重要的内容点到即止，舍弃细枝末节与主题不相关的东西。2 .核心结论先行、有逻辑有依据结论求精不求多。大部分情况下，数据分析是为了发现问题，一份分析报告如果能有一个最重要的结论就已经达到目的。精简的结论能降低阅读者的阅读门槛，相反太繁琐、有问题的结论100个二0。报告要围绕分析的背景和目的以及要解决的问题，给出明确的答案和清晰的结论；相反，结论或主题太多会让人不知所云,不知道要表达什么。分析结论一定要基于紧密严谨的数据分析推导过程,尽量不要有猜测性的结论
3、，太主观的结论就会失去说服力，一个连自己都没有把握的结论千万不要在报告里误导别人。但实际中，部分合理的猜测找不到直观可行的验证，在给出猜测性结论的时候，一定是基于合理的、有部分验证依据前提下，谨慎地给出结论，并且说明是猜测。如果在条件允许的前提下可以通过调研/回访的方式进行论证。不回避“不良结论”O在数据准确、推导合理的基础上，发现产品或业务问题并直击痛点，这其实是数据分析的一大价值所在。3 .结合实际业务、建议合理基于分析结论，要有针对性的建议或者提出详细解决方案，那么如何写建议呢？首先，要搞清给谁提建议。不同的目标对象所处的位置不同，看问题的角度就不一样，比如高层更关注方向，分析报告需要提
4、供业务的深度洞察和指出潜在机会点，中层及员工关注具体策略,基于分析结论能通过哪些具体措施去改善现状。其次，要结合业务实际情况提建议。虽然建议是以数据分析为基础提出的，但仅从数据的角度去考虑就容易受到局限、甚至走入脱离业务忽略行业环境的误区，造成建议提了不如不提的结果。因此提出建议，一定要基于对业务的深刻了解和对实际情况的充分考虑。再进一步，如果可以给出这个建议实施后的收益，下单转化提升多少、交易提升多少、能节省多少成本等，把价值点直接传递给阅读对象。上面讲了报告的写作原则，举个例子，参考艾瑞网，留存与未来-疫情背后的互联网发展趋势报告：;学习教育一亲斤学期其实已经开始了远程教学促使流量和用户活
5、跃度上升结论希简、通他以上跳下：上一层次上、语言教育等方面居家期间，国人的学习教育却并没有荒废，停课不停学、职电A独立设施数和用户活跃度上升，单机日使用时长超过100分t,环比增长12.1%,学习q必须是对下一层次思想要I提升，在成为疫情期间不停学的重要工Jl,也推动学习教育行业迸入高速发展期. 奈，UxfT“ctorKawmw 及）, C2020 3 iResearc Inc.Tips：尝试站在读者的角度去写分析报告，内容通俗易懂，用语 规范谨慎。如果汇报对象不是该领域的专家，就要避免使用太多 晦涩难懂的词句，同时报告中使用的名词术语一定要规范，要与 既定的标准（如公司指标规范）以及业内公认
6、的术语一致。02数据使用及图表111161B-C-D-E依次递增，实际是DE,要格外小心图表的伪装。图2平面正常展示图13D效果伪装8180Iilll03常见数据分析误区“用数据说话”，已经成为一种流行语。在很多人的心里，数据就代表着科学，科学就意味着真相。“数据不会骗人”，也成了说服别人时常用的口头禅，事实果真如此吗？让我们来谈谈那些常见的误区。1 .控制变量谬误在做A/B测试时没有控制好变量，导致测试结果不能反映实验结果。或者在进行数据对比时，两个指标没有可比性。举个例子,为测试不同营销时间点对下的转化的影响，但A实验使用短信营销、B实验使用电话营销，未控制变量（营销方式），导致实验无法得
7、出结论。2 .样本谬误样本量不够统计学的基础理论基石之一就是大数定律，只有当数据量达到一定程度后，才能反映出特定的规律。如果出现样本量极少的情况,建议把时间线拉长，获得足量的样本。或者将不重要的限定条件去掉，增加样本数。存在选择性偏见或者幸存者偏见统计学的另一大理论基石是中心极限定理。简单描述就是，总体样本中，任意一个群体样本的平均值，都会围绕在这个群体的整体平均值周围。举个例子，在应用升级期间，衡量登录用户数、交易用户数等指标，来判断用户对新版本的喜欢是否优于老版本。听上去非常合理，但这里实际就隐藏了选择性偏见，因为新版本发布时，第一批升级上来的用户往往就是最活跃的用户，往往这批用户的指标较
8、好，但不代表新版本更好。混入脏数据这种数据的破坏性比较大，可能得出错误的结论。通常我们会采用数据校验的手段，屏蔽掉校验失败的数据。同时，在分析具体业务时，也要针对特定业务，对所使用的数据进行合理性限定,过滤掉异常离群值，来确保拥有比较好的数据质量。3 .因果相关谬误会误把相关当因果，忽略中介变量。比如，有人发现雪糕的销量和河溪溺死的儿童数量呈明显相关，就下令削减雪糕销量。其实可能只是因为这两者都是发生在天气炎热的夏天。天气炎热，购买雪糕的人就越多，而去河里游泳的人也显著增多。4 .辛普森悖论简单来说，就是在两个相差较多的分组数据相加时，在分组比较中都占优势的一方，会在总评中反而是失势的一方。业
9、务线女生女生女生男生男生男生i+i+年十申请授信通过率申请授信授信通过通过率申请授信嘘顿通过率AAA业务1004949%201575%1206453%BBB业务2。15%1001010%120119%总计1205042%1202521%2407531%你知道为什么个别业务授信通过率男生皆大于女生，但总体授信通过率男生却远小于女生吗？-当级差别较大时，谨慎给出结论5 .个人认知谬误主观臆断、经验当事实、个体当整体、特征当全貌、眼见当事实。举个主观臆断的例子：某个产品A页面到B页面的转化率30%,直接判断为很低，推导出可以提高到75%。但实际类似产品或者用户行为决定页面的转化率就只有这么高，得出一个错误的结论。标准至关重要，数据+标准=判断。有了判断才能深入分析。通过分组对比找标准（象限法、多维法、二八法、对比法），有标准通过分析对比，找到“好/坏”的点。统计学规律和理论不会错，犯错的是使用它的人。因此，我们在进行数据分析时，一定要格外小心，错误的数据，披上科学的外衣，就很难分辨了。以上。
