原标题：如何写一份出色的数据分析报告？
每次一到复盘会，做数据分析的同学就忙了起来，辛苦不要紧，最怕的是吭呲吭呲做了一大堆分析，最后呈现出来的报告没人看......
就算是有人看了，也常常会抱怨“太长了看不过来”“抓不到重点”。
听到这些声音，许多同学感到沮丧无比，明明很用心在做分析，但分析报告总不被认可。其实，分析报告作为数据分析的成果展示环节，是需要我们花费更多时间去打磨的。
本文主要对数据分析报告的背景说明、思路方法、结论建议和分析正文4大内容部分进行梳理，并介绍常用的表达套路，希望能对你有所帮助：
背景说明
这一部分主要包括分析背景和项目说明，让读者对项目的前因后果更加了解，也向读者展示了报告的严谨性。
为了让背景说明更具有吸引力，可以采用讲故事的 SCQA 模式：
S（情景）用来陈述大家所熟悉的事，普遍认同的事，事情发生的背景。由此切入既不突兀又容易让大家产生共鸣，产生代入感，然后引出冲突C。
Q是疑问，是根据前面的冲突从对方的角度提出他所关心的问题，最后A解答，是对Q的回答也是接下来我们要表达的中心思想。
这种表达结构能够将听众带入良好的沟通氛围，然后引发冲突和疑问，最后提出可行的解决方案。
举个例子：去年公司营业额增长了50%，但利润却下降了10%，如何提高利润率呢？下文将给出结论建议。
分析思路
分析思路是整个报告的灵魂，内容包括数据分析的理论框架、研究方法、指标和算法模型等。
在做分析框架时，我们可以采用树状图式的拆分思路。拿到一个问题时常常手足无措，不妨试试把整体问题拆解成一个个小问题，层层拆解，解决完一个个小问题后，就会越来越接近要探索问题的本质，让真相慢慢浮出水面。
例如现在要做一份年度报告，我们需要将年报拆分成几大分析模块，每个模块列出如何分析、分析过程、分析结论、如何去做。
再在每个拆分点上进行梳理，从而确定分析框架，也可以采用MECE、PEST、AAARRR这些经典的模型方法论来进行拆分。
结论建议
结论建议一般放在分析主体前，主要是为了在给高层看时，节省阅读时间，快速传递信息。
数据分析报告的价值，在于为决策者提供辅助意见。在开始做一份报告前，我们需要明确汇报对象，不同的汇报对象关注的点不同，我们在报告上花费的精力也应该有所侧重。
在内容上，结论建议要简单明了，重点突出，要有严谨的逻辑推导过程作为支撑，也要符合业务的实际情况，能落地执行。
同时，不应回避不好的结论。
分析主体
这部分通常是整个分析报告中最长的部分，包括整个结论的推导论证过程。比如放上各种数据表、数据分析图。表与表之间，图与图之间的联系如何，每张图表在论证什么，这些都是在做数据分析图表前需要要弄明白的。
分析主题在编写时要有强逻辑性，可以参考金字塔原理，采用 总 - 分 - (总) 的结构。在《结构化写作》这本书中，介绍了构建金字塔结构的 4 个原则：
（1）论：结论先行，金字塔原理强调先总后分。结论先行正是“先总后分”的体现，先结论后原因，先框架后细节，先重要后次要。通过这样的方式，能帮助听众迅速抓住我们要表达的主旨，提高表达的效率和效果。
（2）证：以上统下，有理由支撑的结论才有说服力，强调上下层级之间的论证关系，上一层结论是对下一层信息的概括和总结，下一层信息则是对上一层结论的解释和论证；
（3）类：归类分组，把具有相似性或相互关联的信息要按照一定的标准进行分类，不但可以提高思考效率，还能把问题想的全面。
（4）比：逻辑递进，同一层次、同一组信息之间要进行比较和排列，这种逻辑顺序符合人们观察事物的习惯，更容易让读者记忆。
当然，如果仅仅图表做汇报也不够生动易懂，这时我们可以用到专业的数据分析工具。就拿我常用的FineBI举例，可以实现多个图表之间联动，我们点到某关键数据，就可以看到关联图表的变化，这样就可以随时对关键数据进行具体分析。这样做出来的报告直观生动，在汇报场合更能吸引阅读者的目光和互动参与欲望，更好地将数据分析报告的结果传达给受众。
再比如地图向下钻取，点击地图中的某个区域，右侧会显示出该区域详细的表格和图表数据。
我们甚至还可以把多张图表拖拽到一起，轻松制作出一张“驾驶舱”报告，让领导快速get到汇报内容，简洁明了的报告，再加上这么一张直观的大屏，还有谁会吐槽报告看不懂呢？
有时，领导对分析报告有意见，不是因为咱们数据分析没做好，而是报告没做好。所以我们做报告要站在领导和受众的角度去思考，少一些专业术语，多一份通俗直观。学会以上这些套路，相信大家都能做出令人惊喜的分析报告！
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