值得注意，如果问题都界定不清楚，这份数据分析报告基本也就失去“价值”（在界定问题的时候往往也需要一定的数据进行参考 。而且对数据进行分析与解读过程中，可能对问题的界定还会有改变） 。
比如，需要为一个门店的运营情况做分析，我们首要明确分析到底是想解决什么问题，养成“先谋而后动”的习惯 。
进而，思考有什么样的数据可以使用，要分析什么维度的数据，要得到什么结论 。
最终，分析结论解决了什么问题，从而形成“闭环” 。
我们就可以围绕客流量、各个门店销售额、人效、坪效、客单价、促销活动等数据去做分析，常见的我们就用5W2H、人货场理论、4P等方法论 。
总之 ，好的分析框架，有明确的目标 ，数据报告能够让阅读者一目了然 。
3. 要有明确的判断标准和结论，明确数据指标没有标准就无法判断好坏，没有明确结论的分析也可以说失去了报告的意义 。所谓的标准就需要对业务的深刻理解，以及过往的经验来制定 。
比如，某个门店连续三天销售额下跌，累计下跌5%，其原因就有可能是促销活动以后的自然下跌或者是月底、周末等周期性下跌 。这时我们就需要多方位的考虑，参考过往的经验和数据，来制定一个标准的指标 。
总之，数据+判断标准才能得出明确的结论 。不要有猜测性、可能性的结论 。
4. 要尽量图表化，异常数据、重要数据、发现的亮点一定要重点标注用图表有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从 。而一些重点的数据，用颜色、大小等来区分，让传达变得更加明显 。
值得注意的是，要明确图表使用原则、场景 。
比如 ，饼图、环形图、百分比堆积柱形图等通常用来展现数据的分类和占比情况，而环形图的可读性更高；柱形图、条形图、雷达图通常用来比较类别间的大小、高低；折线图、面积图通常用来对比关系，表示随时间变化的情况、趋势情况；散点图、气泡图通常用来相关性对比 。
一般红色代表增长，绿色代表下降等 。
总之，合适的图表比文字更加生动形象 。
5. 分析结论不要太多要精一个分析一个最重要的结论就好了，做分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0 。
比如，每页PPT表达一个内容 。不要想在一页PPT内表达太多，特别是大多数人对着一堆数字往往就晕了，把想表达的观点和内容都写在标题上，“吸引眼球”！
总之，直接地、精要地告诉受众报告价值，抓住需求点甚至痛点 。
6. 要有可行性的建议和解决方案，正视问题，敢于指出，并随时跟进作为决策者，需要看到真正的问题，才能以便他们在决策时作参考，切记不要假大空，无法落地 。
值得注意的，报告做出来后，一定要和受众对象进行沟通，收集反馈，快速调整 。
当然在实际工作向上汇报中，也要懂得变通，来美化数据，来争取后续的可能的更多资源 。美化数据并不是做假数据，而是一种技巧，这里就不展开说了，可根据具体场景随机应变哦！
总之，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现问题，正视问题也是数据报告价值所在 。
7. 小结以上几点是我们做实际工作中容易忽视的 。其实，一份优秀的数据报告，有很多细节需要大家注意，需要大家在实际操作中，逐步完善、熟悉了解 。
而对于一些刚入门的新人，建议前期套用一些数据分析报告的模板，但切忌不能总是套用，要结合自己的业务场景，做出一份符合自己业务线的数据报告 。
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