随着大数据时代的到来，各行各业都呈现出高度数字化的趋势。许多部门和职位需要处理数据，因此有必要掌握一些数据分析技能。许多对数字不敏感的人一听说要做与数据分析相关的工作就开始瑟瑟发抖。别担心，数据分析没那么难，没有困难的工作，只有勇敢的打工人！现在让我们从最常用的数据分析报告开始。

相信很多人被分配到写数据分析报告的时候，都会说我为什么要写数据分析报告的疑问。数据分析报告本质上是一种沟通的形式，主要目的是将分析结果、可行性建议以及有价值的信息传递给管理者。数据分析报告主要包括三个方面：展示分析结果、验证分析质量和为决策者提供参考依据这三个方面的作用。

制作数据分析报告的主要前提是明确分析目的。漫无目的地去做数据分析，得出的结论往往是非常分散和简单，这无疑是在浪费大量的时间和精力。这不仅影响了自己的其他日常工作，而且很可能得不到令领导满意的结果。

一般来说，数据分析报告的最终结论和目的是为某一方面的决策提供可靠的建议和指导。

因此，在撰写数据分析报告时，必须明确领导者希望从报告中获得哪些信息和建议，参考哪些数据指标，以及数据的时间跨度等。

让我们来总结一下写数据分析报告的六个常用原则。

原则一：寻找准确的数据源和数据描述

数据质量是决定数据分析报告质量的前提。数据分析的结果和生成的报告只有在数据质量得到保证后才具有指导意义。并在相应的数据源中，找到数据特征并进行描述。

原则二：明确数据分析报告的框架

明确数据分析报告的框架也是非常必要的。数据分析报告一般包括三个部分：结论总结、报告背景和分析目的描述、数据收集和数据特征描述、分析和讨论。

原则三：数据结合个人分析业务逻辑

数据分析报告不是做数学或统计计算，整个数据分析过程必须结合分析师个人对业务逻辑的主观理解，否则数据分析也脱离现实，没有实用价值。

原则四：结论有来源，分析有结论

要保证整个分析过程的严谨性，做到每一个结论都有痕迹可循，有证据可循，分析与结论环环相扣，从根本上保证报告的逻辑性和科学性。每一部分的分析都能对应有价值的结论，从而保证报告整体节奏的紧凑性和效率的提高。

原则五：结论要有深度。

写结论时，表面数据结果不能作为结论。我们必须结合我们对业务的理解，交叉分析不同类别的数据，如比较成本的增加与供应商变化的关系等，以发现问题和诱因，并给出解决方案和建议，这是一个真正深刻的结论。

原则六：善用数据可视化

俗话说“字不如表，表不如图”。单靠文字支持的数据分析报告很无聊，报告让读者也会很累。以图形和图表的形式显示数据分析的结果，方便读者观察和理解数据的内在趋势和规律。

不要觉得制作图表很难需要花费时间。只要使用合适的工具可以事半功倍，省力省心。目前市场上有很多优秀的数据分析工具，其数据可视化效果也很强。

举个例子：思迈特软件Smartbi具有可复用性、动静结合独特的显示效果，数据可视化非常灵活。整个过程只需要简单的鼠标拖动维度和指标，就可以快速生成可视化的大屏幕，并支持自定义维度和指标。两者可以一键切换，分析方法灵活简单，方便用户进行猜想式和求证式的数据探索。

数据分析报告其实只要掌握了这些原则，就能很熟练的做出效果出众的数据可视化图表，让老板对你的成果有直观的感受，留下好印象。所以说数据分析做得好，升职加薪不是梦！