在(zai)現代(dai)商業環境中(zhong)(zhong)(zhong)，數據(ju)分析報告已成為決策(ce)過(guo)程中(zhong)(zhong)(zhong)的重要工具(ju)。透過(guo)數據(ju)分析，你(ni)能(neng)更準確地(di)掌(zhang)握市場(chang)趨勢(shi)，理解(jie)消費(fei)者行為，並預測(ce)潛在(zai)挑戰。這些(xie)洞(dong)察幫助企業靈活應(ying)對市場(chang)變化，制(zhi)定更具(ju)競爭力的策(ce)略。相比傳統報告形式(shi)，數據(ju)可視化能(neng)讓複雜資訊以直觀方式(shi)呈現，提升溝(gou)通效率。結(jie)合人工智能(neng)與(yu)機器學習(xi)等(deng)技術，你(ni)還能(neng)從海量數據(ju)中(zhong)(zhong)(zhong)提取關(guan)鍵洞(dong)察，快速識別影(ying)響(xiang)市場(chang)的主(zhu)要因素，為決策(ce)提供(gong)有力支持。

一、數據分析報告是什麼？

1、數據分析報告的定義

數據分析報告是一種通過整理、分析和解釋數據來提供決策支持的工具。它的核心在於數據的準確性和有效性，這直接影響報告的可信度與實用性。透過數據分析，企業能夠深入理解市場趨勢和消費者行為，進而制定更具針對性的策略。例如，分析(xi)歷(li)史(shi)數據可以幫助(zhu)企(qi)業識(shi)別(bie)受歡(huan)迎的(de)產品，並根據這些洞察優化(hua)營(ying)銷(xiao)計劃(hua)。隨著數據量的(de)快(kuai)速(su)增長，越(yue)來越(yue)多(duo)的(de)企(qi)業採(cai)用(yong)大數據技術，從(cong)多(duo)樣化(hua)的(de)數據源(yuan)中獲取更(geng)深入的(de)見解。

2、數據分析報告的分類

數據(ju)分析報告根據(ju)用(yong)途和目(mu)標的不(bu)同，可以分為(wei)以下幾種類型：

描述類報告

這類報告主要用於描述現狀，幫助(zhu)你了解當前(qian)的業務(wu)情(qing)(qing)況。比(bi)如上月(yue)的銷售額是多(duo)少；平(ping)均每天的使用者流(liu)失(shi)是多(duo)少，這(zhe)種報告(gao)就像記敘文，描繪(hui)發生了什麼事情(qing)(qing)，不求最深但求最全。

因果類報告

在描述類報告的基礎上，多了一個「為什麼」，通常是對某一(yi)現(xian)場(chang)出現(xian)的(de)原因進行研究，比如老(lao)闆發現(xian)這(zhe)個(ge)月的(de)銷售額下滑明顯，讓(rang)你找(zhao)出背(bei)後的(de)原因。

預測類報告

預測類報告透過對事實的現象和原因進行分析和判斷，預測未來會發生什麼。

咨詢類報告

諮詢類報告，類似推理小說，像小馬過河，投石問路，在得出分析結論的基礎上給出有價值的建議，指導企業一路前行(xing)。

無論(lun)是哪種類型的(de)數(shu)據分析報告，選擇合適的(de)工(gong)具(ju)和(he)方(fang)法(fa)至(zhi)關重要。同(tong)時，跨部門協(xie)作(zuo)和(he)持續追(zhui)蹤(zong)行業趨勢也能提升(sheng)報告的(de)實用(yong)性和(he)可(ke)操作(zuo)性。

二、撰寫數據分析報告的核心要素

1、明確目標與受眾需求

無論寫什麼型別的(de)(de)(de)數(shu)據分(fen)析(xi)報告(gao)，都要先(xian)搞清楚(chu)報告(gao)給(gei)誰看，不同(tong)的(de)(de)(de)受眾對(dui)(dui)(dui)一(yi)(yi)份(fen)數(shu)據分(fen)析(xi)報告(gao)的(de)(de)(de)期待是不一(yi)(yi)樣的(de)(de)(de)。比方說一(yi)(yi)份(fen)對(dui)(dui)(dui)集(ji)團零售(shou)業務(wu)(wu)毛利額下滑原因的(de)(de)(de)分(fen)析(xi)報告(gao)，集(ji)團領導(dao)(dao)更想看到(dao)資料分(fen)析(xi)的(de)(de)(de)結論和建議，而各個業務(wu)(wu)部門更關注(zhu)導(dao)(dao)致下滑的(de)(de)(de)具體業務(wu)(wu)原因，所(suo)以針對(dui)(dui)(dui)不同(tong)的(de)(de)(de)受眾，我們撰寫報告(gao)的(de)(de)(de)側重點也不同(tong)。

其實就(jiu)是要清晰(xi)報告(gao)的分析目的，解(jie)決什(shen)(shen)麼(ma)問(wen)題，想要達到什(shen)(shen)麼(ma)預期。

2、框架、思路清晰

作為數據分析結論輸出最重要的部分，一份優秀的數據分析報告要能夠準確體現你的分析思路，讓讀者充分接收你的資訊，所以在製作報告時，框架和思路要清晰。這裡的框架不單指報告的行文邏輯，更多是指數據分析過程的框架，比方說我們拿到一個分析問題，不可能一下子就找到問題背後的原因，需要利用各種手段將問題拆解分析，直到得出最終結論，這時候就可能會用到我們常提到的MECE、PEST、AAARRR等分析框架。

3、保障數據準確

寫一份報(bao)(bao)告(gao)，獲取和整(zheng)理數(shu)(shu)(shu)據(ju)往往會佔據(ju)6成以上的時(shi)(shi)間。要規劃數(shu)(shu)(shu)據(ju)協調相(xiang)關部門組織數(shu)(shu)(shu)據(ju)採集(ji)、匯出處理數(shu)(shu)(shu)據(ju)，最(zui)後才是寫報(bao)(bao)告(gao)，如果數(shu)(shu)(shu)據(ju)不(bu)準確，那分析的結果也沒有意義，報(bao)(bao)告(gao)也就失(shi)去價(jia)值，因此在收集(ji)整(zheng)合(he)數(shu)(shu)(shu)據(ju)時(shi)(shi)需要注(zhu)意數(shu)(shu)(shu)據(ju)是否靠譜，驗證數(shu)(shu)(shu)據(ju)口(kou)徑(jing)和數(shu)(shu)(shu)據(ju)範(fan)圍。

4、讓圖表傳達更加直接

數據圖表化這個概念已經不稀奇了，大部分人都知道利用圖表傳達資料資訊。但是圖表的利用並不簡單，不是簡單把一堆的餅圖、柱狀圖、散點圖放到PPT上就能行的，從業這麼多年，我見過的大大小小、各種形式的分析報告不下百份，50%的報告都存在過度堆砌圖表、錯誤使用圖表的現象。圖與圖之間的聯絡如何闡述，反映出的問題如何表達，這些都(dou)是在做數據分析圖表(biao)就(jiu)要弄明白的。很多細心的領導及(ji)專(zhuan)門會針對你的資(zi)料(liao)分析以及(ji)結論來(lai)提問，因為(wei)現(xian)狀和未(wei)來(lai)是他(ta)們最關心的。

所以(yi)數(shu)據圖表展(zhan)現(xian)也要(yao)體現(xian)你的(de)分析(xi)思路(lu)，而不單單是(shi)為了展(zhan)示資料。

選擇正確的圖表

選擇(ze)合適(shi)的(de)(de)圖(tu)表(biao)類型是提升(sheng)數(shu)(shu)據(ju)(ju)傳遞效(xiao)(xiao)(xiao)率的(de)(de)關鍵。例如，當你需(xu)要比(bi)較不同(tong)類別的(de)(de)數(shu)(shu)據(ju)(ju)時，柱狀圖(tu)是理想的(de)(de)選擇(ze)；而在展示(shi)時間序列變化(hua)時，折線圖(tu)則更具效(xiao)(xiao)(xiao)果。此外(wai)，動(dong)態圖(tu)表(biao)能(neng)豐(feng)富數(shu)(shu)據(ju)(ju)體驗，讓(rang)受眾(zhong)更容易理解數(shu)(shu)據(ju)(ju)背後的(de)(de)故事。圖(tu)表(biao)的(de)(de)選擇(ze)應考慮數(shu)(shu)據(ju)(ju)特性(xing)、受眾(zhong)背景以及數(shu)(shu)據(ju)(ju)點的(de)(de)數(shu)(shu)量。根據(ju)(ju)這些因素，選擇(ze)適(shi)合的(de)(de)可(ke)視化(hua)方法，能(neng)顯著提升(sheng)數(shu)(shu)據(ju)(ju)的(de)(de)解讀(du)效(xiao)(xiao)(xiao)果。

關於圖表的選擇有三個原則：

• 明確目標受眾：他們對該問題有何瞭解？
• 確定要傳遞的資訊：資料說明了什麼？需要傳達多個資訊嗎？
• 確定資訊的特點：是要進行專案比較、顯示時間趨勢，還是分析資料關係？

不要放棄圖表的標題

圖(tu)表(biao)的(de)(de)(de)(de)標(biao)題是引導(dao)讀者理解數(shu)據的(de)(de)(de)(de)第(di)一步(bu)。清晰的(de)(de)(de)(de)標(biao)題能幫助受眾快速掌(zhang)握圖(tu)表(biao)的(de)(de)(de)(de)核心(xin)信(xin)息(xi)。例如，在展(zhan)示銷量趨勢(shi)時，標(biao)題可以直(zhi)接點出「2025年(nian)產品銷量季度變(bian)化趨勢(shi)」。此外，標(biao)籤和顏色的(de)(de)(de)(de)搭配(pei)也能進一步(bu)強化數(shu)據的(de)(de)(de)(de)可讀性。避免使用(yong)過於模糊的(de)(de)(de)(de)標(biao)題，確保(bao)每個圖(tu)表(biao)都能清楚(chu)傳遞(di)其目(mu)的(de)(de)(de)(de)與(yu)意義。

視覺展現

從視覺展現形式上來說一說數據分析報告常規的做法就是Excel+ppt，數據先用excel進行數據分析和視覺化，然後再將圖表複製或者截圖貼上到ppt中，一份報告少說也得10張ppt。但是一頁ppt只能呈現有限個圖表和結論，且圖表多以靜態形式呈現，難以直觀表達兩個分析圖表之間的聯絡，所以在形式上，我們可以選擇更加新穎的視覺化分析報告形式來(lai)展現(xian)分析結論，比如(ru)下面這(zhe)樣的(de)：

這是我用製作的(de)銀行理財產(chan)品使用者(zhe)分(fen)(fen)析(xi)，利用FineBI的(de)聯動鑽取和螺旋式(shi)分(fen)(fen)析(xi)功能，透(tou)過圖表(biao)聯動鑽取，給領(ling)導詳細拆(chai)解彙報不同性別(bie)，年齡段的(de)使用者(zhe)特徵，各類特徵分(fen)(fen)析(xi)資料一目瞭然，比起(qi)一頁(ye)(ye)頁(ye)(ye)的(de)翻ppt，這樣的(de)彙報方式(shi)更(geng)加直觀、簡潔，領(ling)導更(geng)加喜歡。

而且利用BI工具製作視覺化圖表和報告的步驟比Excel簡單的多，拖拖拽拽就能生成視覺化圖表，自由佈局生成視覺化報告：

5、分析結論

數據分析(xi)報告的結論部分是一份報告的精(jing)華，也最(zui)能體(ti)現一個資料分析(xi)師的水(shui)平。

如果把(ba)一份數據分(fen)(fen)析(xi)報告比做一個人，那(nei)我們上(shang)面講的(de)都是(shi)穿著和搭配的(de)部分(fen)(fen)，而且分(fen)(fen)析(xi)結論就是(shi)這個人的(de)內(nei)涵。在(zai)給出分(fen)(fen)析(xi)結論時(shi)，要根據讀者的(de)角色和業務(wu)方向，透過(guo)你(ni)對資料的(de)解讀，讓讀者短時(shi)間內(nei)能夠get到資訊。

低段(duan)位(wei)的(de)表達(da)就是(shi)描述(shu)資(zi)(zi)料(liao)之間的(de)對比(bi)(bi)、趨勢和結構關係，比(bi)(bi)如“在(zai)市(shi)場佔有(you)率方面(mian)，ABC三家公司已佔據(ju)92%的(de)市(shi)場份額，其(qi)中(zhong)A佔70%”這種表達(da)其(qi)實就是(shi)把資(zi)(zi)料(liao)又讀(du)了一遍，並沒有(you)分析(xi)出(chu)更深(shen)層次的(de)意義，一般(ban)的(de)業務和領導(dao)也能看出(chu)來(lai)，體現不出(chu)資(zi)(zi)料(liao)分析(xi)師的(de)價值而高段(duan)位(wei)的(de)表達(da)應該是(shi)在(zai)資(zi)(zi)料(liao)描述(shu)的(de)基礎上結合對業務的(de)分析(xi)和理解的(de)，比(bi)(bi)如：

“市場佔有率方面，ABC三家公司已佔據92%的市場份額，其中A佔70%，進一步分析得知，A公司的市場份額驅動主要來自：政策引導、市場投放、使用者私域運營三個方面，對標發現，我們在使用者私域運營方面的收入僅增長了X個百分點，而A在這方面的增長為XX%,是我們的X倍。”

這(zhe)樣的(de)分析結論才能發現(xian)問(wen)題，讓讀(du)者感受到(dao)價值。

三、數據分析報告的製作過程

推薦技術小白使(shi)用(yong)BI工具來做視(shi)覺化報(bao)告(gao)，操作簡(jian)單，上手(shou)快，這(zhe)裡我以來給(gei)大家詳細介紹一下數據分析報(bao)告(gao)的製作過程。

1、數據連接

通常我們用Excel做業務分析，需要從公司的各個系統取數，匯出成Excel表，然後再進行一系列的分析操作，如果用 FineBI的話就省去了這部分取數的麻煩活兒，它可以直接和公司的各種型別的資料庫直接連結，也可以手動(dong)匯入Excel資料集(ji)。

2、數據加工處理

資(zi)料(liao)(liao)拿到手之後，我們要(yao)對資(zi)料(liao)(liao)進(jin)(jin)行加工，進(jin)(jin)行髒資(zi)料(liao)(liao)清(qing)洗(xi)和一(yi)些(xie)資(zi)料(liao)(liao)指(zhi)標的計算，可能(neng)(neng)要(yao)對資(zi)料(liao)(liao)進(jin)(jin)行過濾、分組彙(hui)總、排序、合併等操作，一(yi)般用Excel操作就需要(yao)寫一(yi)大(da)堆函式來實現(xian)，要(yao)是(shi)途中有(you)哪一(yi)步操作失誤，有(you)可能(neng)(neng)就要(yao)一(yi)步步倒(dao)回(hui)去(qu)檢查(cha)，重(zhong)新(xin)再(zai)來一(yi)遍(bian)。

在中是透過自助資料集來進行資(zi)料加(jia)工的(de)(de)(de)，最大(da)的(de)(de)(de)好處是(shi)每一步(bu)的(de)(de)(de)操作(zuo)都會被記錄，可以隨時隨地檢查每一步(bu)的(de)(de)(de)操作(zuo)，直(zhi)接進行修改，不需(xu)要一步(bu)步(bu)撤回(hui)。

3、探索式分析

單純的資料陳列對領導來說沒有意義，管理者更想看到透過對某項業務指標資料的分析得出可行性的結論。在FineBI中，進行資料視覺化分析的過程比較簡單，拖拽就可以生成視覺化圖表，非常適合業務人員進行探索式分(fen)析。

4、數據可視化

經過(guo)上面的(de)探(tan)索分(fen)析，我們基本可以知(zhi)道(dao)我們需要在報(bao)告上展示哪(na)(na)些指標，要表達哪(na)(na)些資(zi)料，這時(shi)候我們就要選擇合(he)適(shi)的(de)圖表來展現(xian)資(zi)料，比如線形(xing)圖最適(shi)合(he)表現(xian)與時(shi)間(jian)有關(guan)的(de)趨(qu)勢，亦或是兩(liang)個變數的(de)潛(qian)在關(guan)係(xi)。

當(dang)資料(liao)(liao)集中的(de)資料(liao)(liao)點過多時(shi)(shi)，使用散點圖(tu)進行視(shi)覺化會(hui)比較容(rong)易，直方圖(tu)展示資料(liao)(liao)的(de)分佈等(deng)等(deng)一般(ban)的(de)新手小白在圖(tu)表(biao)選擇上會(hui)糾結很(hen)長(chang)時(shi)(shi)間，還容(rong)易選不對合(he)適圖(tu)表(biao)。

如果用做就容易多了，它會根據你拖拽到橫縱軸的指標數量智慧推薦圖表，還(huan)有進(jin)行緯度和指標數量的提示，幫(bang)助快速找到合適的圖表。

5、數據分析報告製作

視覺化報告的製作主要分這幾部分：視覺化佈局、圖表配色、細節修飾。

視覺化佈局

• 聚焦：透過排版佈局，把重點指標放在核心區域，讓觀看者能夠迅速解讀關鍵資訊。
• 平衡：要合理的利用視覺化的設計空間，在確保重要資訊位於視覺化空間視覺中心的情況下，保證整個頁面的不同元素在空間位置上處於平衡，提升設計美感。
• 簡潔：在視覺化整體佈局中不要使用過於複雜的元素以免影響資料呈現。可以從網上找一些模版進行參考，不過Finebi裡面也內建了很多demo可以參考。

圖表配色

• 數值指標一致性：當根據某一個指標的數值大小進行顏色對映時，建議使用生長色系的漸變顏色。
• 指標顏色一致性：對於相同的度量儘量使用同一色系的顏色方案，避免使用過多的顏色對使用者造成干擾。
• 色系顏色一致性：儘量選擇相同色系的顏色方案，避免撞色。
• 語義顏色一致性：符合語義的顏色可以幫助人們更快地處理資訊，儘量根據指標含義選擇符合人類最直觀感受的顏色。

細節修飾

完(wan)成視覺化圖(tu)表設計和組(zu)合佈局之後，我們的數據分析報告(gao)還沒有完(wan)全(quan)做好(hao)(hao)，光把幾個圖(tu)表的組(zu)合拼(pin)接在(zai)一(yi)起，領導(dao)(dao)也不一(yi)定能看到每個圖(tu)表要(yao)表達的意義，所以(yi)我們需要(yao)給圖(tu)表新增標題(ti)或者一(yi)些文字註釋，也可以(yi)在(zai)報告(gao)中(zhong)體現分析的背景及(ji)結(jie)論，幫助領導(dao)(dao)更(geng)好(hao)(hao)的理(li)解報告(gao)。

數(shu)據(ju)分析報(bao)告不僅(jin)能幫助企(qi)業識別(bie)市場趨勢與(yu)消費(fei)者行為(wei)，還能提(ti)升(sheng)內部協作效(xiao)率。例如，某(mou)金融機構透(tou)過數(shu)據(ju)模型進行風險(xian)評估，成(cheng)功減少客戶流(liu)失(shi)率。實(shi)踐這些技巧，將讓你的報(bao)告更具說服力，為(wei)商業決策提(ti)供強大支持。