数据图表和数据分析报告的区别是什么？

完成数据分析工作后，需要将工作成果与同事领导分享。

如何让他人快速了解数据分析全流程，掌握核心信息？

此时就要用到数据分析报告，而数据分析报告才能科学、全面地展示整个数据分析项目。

所以只是会做数据图表是很难在工作中取得成绩的！

让报告阅读者来评估项目的可行性，为决策提供严谨的依据，也正是数据分析报告的要点。

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数据分析报告要点

数据分析报告系统地将数据分析的过程进行输出，是评估项目可行性的参考依据。

为了避免在写作分析报告时出现不必要的错误，下面来看看分析报告的写作要点。

1.用语规范、统一

数据分析报告中的名称、术语要规范统一。

首先要选择书面规范用语，例如使用“聚类分析”而不是“差异和相似性分析”。

其次整份报告中，指代相同内容的用语要统一，不能报告前面使用的是“商业智能”，后面使用的是“Business Intelligence”，虽然语义相同，但是形式不统一。

2.逻辑缜密、条理清晰

数据分析报告是一项系统性工程，前后内容的衔接应当是有逻辑缜密，经得起推敲的。

通过有条有理、实事求是的分析过程，推导出站得住脚的结论。

为了使报告逻辑缜密，有必要在写作报告前，列一个详细的写作框架。

框架可以帮助分析，这份报告是否存在疏漏、结构间是否逻辑流畅。

如果想确认报告中某部分的内容是否符合逻辑，可以将这部分内容做成示意图，帮助从全局的角度进行分析。

如下图所示，是推导过程的示意图，表示由数据A推导出结论1和2，由数据B推导出结论3，再由结论1、2、3推导出结论4。

根据这个示意图可以分析这个推导过程是否存在逻辑漏洞。

3.可读性

由于人与人之间的思维模式不同、认知不同，对信息的理解方式也不同。

在写作数据分析报告时，要站在他人的角度，用他人能理解的逻辑来进行分析。

最好的方法是，思考报告的阅读者是谁、他们的文化水平怎么样、他们最关心什么内容。

4.图表化

让数据分析报告容易理解的秘诀之一就是使用图表，将抽象的数据转化成直观的图表形象，让阅读者一目了然地接收报告信息。

尤其是在描述分析结论时，使用图表呈现结果比较理想。

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数据分析报告的类型

数据分析报告的目标、对象、时间等内容的不同，其形式也不同。

报告的形式决定了报告的内容结构，定位报告的类型是报告写作的首要步骤。

一般来说，数据分析报告可以分为四大类：

1.描述类报告

描述类报告的重点是将事件、项目的情况陈述清楚。这类报告不要求对项目进行太深入的分析，但是要求做到全面分析。写作方向可以如下图所示。

描述类分析报告的内容要求从需求出发，对项目进行全面的数据分析。

报告内容应该由几个方面组成，每个方面代表了事件或项目一个侧面，所有方面综合起来能共同说明项目现状。

例如分析企业运营情况的分析报告，可以从如下图所示的方面进行描述。

2.因果类报告

因果类报告要求事件、项目描述清楚，并找到问题、现状的原因所在，其写作方向如下图所示。

因果类报告在描述发生了什么事或当前情况时，应该聚焦重点项目、问题项目。

而不是像描述类报告那样，将所有情况都描述一遍。

因果类报告在描述完重点项目后，会继续拓展，进行因果分析，直到找到症结。总的来说，因果类报告要聚焦于一点，进行探索深挖。

3.预测类报告

预测类报告需要对现状进行陈述，再通过合理的数据分析推断出未来可能发生的情况。

预测类报告是可行性决策的重要依据。

预测类报告可以在描述完现状后，进行因果探索，也可直接分析未来的状况，写作方向如下图所示。

4.策略类报告

策略类报告是四种报告类型中，最有难度的报告类型。

不仅要描述现状，探索因果，分析未来发展，还要找到应对策略。

策略类报告要求分析全面且深入，对每一个问题点都进行详尽而深刻地分析，最终通过对比法、预测法，等方法，找到最佳策略。

其分析方向如下图所示。

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数据分析报告的结构

一份优秀的数据分析报告需要有特定的结构，合理的报告结构不仅能保证报告逻辑的清晰无误，还能保证各部分内容紧密相连，不分散。

数据分析报告的结构不是固定的，根据报告的目的不同、对象不同、分析项目不同，其结构会有所不同。

但是总的来说，数据分析报告的内容框架要遵循结构化思维，让报告内容主次分明、有条有理、重点突出。

在数据分析报告中，总分总结构是常用的结构类型，其框架如下图所示。

总述部分是对整份报告的背景、目标进行概述，中间分述部分对各项目进行数据分析详述，最后会根据整个数据分析过程，产生一个结论和建议。

随堂评测：

下面是一份数据分析报告的目录，其内容结构是否存在问题？应该如何修改？