数据分析报告，就该这么写 - 永洪社区

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请大家看上图，然后自己先作答：

昨天的销售业绩是多少？
明天的销售业绩是多少？
今天的销售业绩是多？

思
考
一
分
钟
.
.
.

▌问题1解读

大家记得这个标准：一问一答，正面回答，简单清晰。昨天的销售业绩这个数很清楚的，答出来就行了。

答1：昨天的销售业绩是1000万。OK，过关。

▌问题2解读

注意时间状态。明天，是还没有发生的，因此是个预测值。涉及预测，就得讲清楚：预测方法、预测依据、预测结果。预测方法有很多种，需要的数据量也不同，看菜下饭就好了。没理由领导随口问一下，你大喝一声：“呆！给我定住，三个月后我的超牛逼精准人工智能模型就好了……”所以可以简单回复，

答2：根据上周规律来看，明天预计1200万，比今天多20%。

当然，这种简单推测也是有前提的，见下：

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▌问题3解读

回答问题3之前，先想一想，今天的数值，是预测值还是实际值？3点前的是实际值，3点后的是预测值。所以回答的时候要区分状态，

答3：截止下午3点，实际值是700万，按趋势推算，预计1400万。

初级报告的场景在办公室里很常见，常常是领导或业务部门随口要个数。这时候没有分类维度，只是单一指标，因此只要区分清楚时间状态，就能解答好。

02 中级报告
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请看上图作答：

上个月业绩情况如何？
为什么第三周业绩较前两周下跌了？

▌问题1解读

回答问题1前，先思考：

这里有几个指标？
这里有几个维度？
第一问有几个问题？

这里只有一个指标：业绩，但是有3个分类维度：周、日、产品。很多新人会脱口而出：两个分类维度，时间和产品。请注意，时间是又分成周和日的，不区分清楚，后边回答就很混乱。因为这个指标很明显有周循环趋势，因此周这个维度是不能省略的。

这里显然不止一个问题。因为有了分类维度，所以有了整体和部分的区别。我们不能像初级汇报时候那样丢一个“总业绩是XXX”交差。遇到整体和部分，大家记得这个顺序：整体-局部-个案的顺序。在解释局部的时候，如果有多个分类维度，一般说完一个再说另一个。比如眼前这个例子，可以这么说：

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▌问题2解读

回答问题2前，先思考：

我要答的是一个数字，还是一件事？

问题2问的是原因。注意，原因指的是一个具体影响业绩的问题，不是数字本身。很多新人在这里会犯错误，直接回答个：“下跌是因为周二、周三、周四业绩很少呀”。这么回答等于废话。要找到数字背后的问题才行。这里往往需要做一些深入的调查研究，比如当时天气如何，发生了什么事，业务做了什么控制一类。仅依靠一条数据肯定回答不了。

当然，分析出原因需要具体分析方法，但作为报告，不管中间方法有多少，最后汇报的结果得是清晰的。“因为XX原因，导致该问题。”

在我们收集过真实原因以后，我们可以做答了。注意，作为数据分析报告，单纯说：“因为第三周下雨了”是难以服众的，需要对问题原因做量化考核，具体指出每个影响因素的大小，才能服众。类似的，如果是数据错误，要指出正确的数据是什么。如果是业务有控制举措，要指出控制举措的开始，结束时间。常见的情形如下，大家可以参考：

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03 高级报告

我们常说：在数据分析领域，没有高级的方法，只有高难度的问题。如果所有的问题，都能像初级、中级汇报那样清晰明了，自然解答也是清晰明了。但，实际工作是：问题本身含糊不清，南辕北辙，莫名其妙。这就一下把报告的难度从初级提到高级了。比如下边这些问题：

为什么这个月业绩很差？
我们的产品体验有什么问题？
为什么我的领导会听到顾客不满意的抱怨？

新人特别容易在这里栽跟头！这些问题都是看似清晰，实则一塌糊涂。和中级报告的最大区别是：中级报告是基于数据谈问题，而以上根本连基础的事实、数据都没有。这种情况下要牢记：先问是不是，再问为什么。因为：脱离概率谈个案、脱离整体谈细节、脱离数据谈现状、脱离标准谈判断，统统都是耍流氓！我们做数据分析，就是要用理性对抗感性，用逻辑性对抗情绪化，这些感觉、情绪、冲动都是我们的大敌，要坚决消灭！

▌问题1解读

回答问题1，要先摆事实，再树标准，最后再分析。

可以回答：

这个月业绩数值是XXX
判断好和差的标准是（上月、去年同月、KPI指标……）
和标准对比，差的程度是（不存在，轻，中，重）
这个（轻，中，重）级别的差，是因为……
如果问题不存在，干脆就不答了

▌问题2解读

回答问题2，要先明确数据指标，再树标准，再分析。

用户体验的考核指标是XXX
这些指标好/坏的标准是XXX
和标准对比，有问题的地方是XXX
问题的程度是（不存在，轻，中，重）
这个（轻，中，重）级别的问题，是因为……
如果问题不存在，干脆就不答了

▌问题3解读

回答问题3，套路也是一样的。只不过问题3更不靠谱。

面对问题3，先落实：

我的领导是谁
我的领导在什么时间、地点、以什么方式
听到了哪一个用户，关于什么问题的抱怨

落实到具体的问题，先看看是真的有这个事，还是主观臆断，还是道听途说，还是空穴来风，还是无风起浪，之后再做分析。
04 小结

我们常说：高质量的问题带来高质量的答案。针对我问你答类报告，最大的问问往往是问题本身不清楚，相互混合，真假难辨，导致报告怎么做都很别扭。

文章来源：公众号爱数据LoveData

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