年底前，写一份好的数据分析报告的重要性不言而喻(就我所写，年终奖离不开我)。
众所周知，数据分析报告的输出是整个业务分析流程的成果，是评定一条业务线的参考依据，既然如此重要，当然要写出来。
接下来，我将分享我写数据分析报告的五个步骤。 请作为参考。
一.明确分析目的
果然是句老话，在做某事之前，我想弄清楚做这件事的目的是什么。 写数据分析报告，如果一开始就目的不明确，盲目开始分析，结果分析了半天也很可能远离目标。 所以，了解研究这件事的目的是开始数据分析的第一步。
二.分解指标发现问题
明确我们的分析目的后，要对我们的分析目标进行指标的分解，通过对指标的分解来发现问题。 这样说有点虚浮，举个例子说明吧。
背景：由于某制造业公司需要在年底前进行销售线的业务再造，需要检查各销售线人员的年度目标实现进度并提出建议。 另据统计，今年公司毛利率下降，需要数据分析师从数据中找出影响毛利率下降的原因。
分解过程：
明确分析目标确定问题分解问题扩大分解指标纬度配置
步骤1 :明确分析目标
背景显而易见，我们需要实现两个目标。 在此，以指南的形式罗列
步骤2 :确定问题
明确分析目标后，为了实现该目标，有必要确定围绕该目标提出需要解决的问题。 可以使用思考脑图写出看到该目标后产生的问题。
第三步：分解问题
确定问题后，需要找到可以量化衡量这些问题的指标及其计算方法。
步骤4 :展开维度
计算方式确定后，通过分析构成这些计算式的指标，可以找出其影响的原因。 例如，如果销售额=单价*数量，则可以根据单价、数量分析销售额变动，以一个指标为定量，分析比较其他指标的变化。
另外，以计算公式的结果为指标，拓展地域、时间、类别等维度，探索不同维度上的指标差异。
三.得出结论
同样，我们得出的结论需要与分析目的密切联系。 例如：
目的是了解业务的现状，其结论是，该业务存在问题x重要指标，各指标数值为xxx，存在哪些异常；
目的是了解掌握数据到什么样的情况比较好。 其结论是，某一指标可以以xxx为判断标准。 理由是.
旨在找出业务发生异常的原因，其结论，经分析，有x的各种原因，其中重点原因是…；
需要注意的是，如果是判断业务的情况，就有必要决定结论=数据判断标准这一判断标准。
在分解和分析数据的过程中，我们已经可以察觉到一些数据的异常。 但是，这些异常是好是坏，需要用一个标准来判断。
例如，如果10月份的销售额数据下降，可以增加与去年比较的数据。 如果去年也下跌的话，就意味着是普通的月度下跌。 如果去年没有下跌的话，今年的下跌是异常的现象，需要再生解决。
四.结合工作，提出建议和方案
如果数据不能使业务发展，那就没什么用了。
得出结论后，可以结合对业务的理解，对分析结果提出建议或方案。
建议，能够解决业务问题的行动方向，是几个潜在可行的范畴。
方案制定具体的行动计划，方案满足5w2h需要具体的执行者、完成时间等因素。
五.编写分析报告
以上准备完成后，如何生成分析报告以提高可读性呢？
框架清晰：借鉴经典金字塔结构，结论先行。 以上，首先重要，后面是次要的。 以上统一的顺序也符合数据分析中分解指标的顺序，便于读者理解你的分析思路
报告制图：用图表代替大量堆积的数字，人们更容易形象，直观地清楚地看到问题和结论，更容易变得合理
精细制作
规范化：统一整个文档的图表样式，统一名词
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