年中时节，大家都在写各种各样的报告。按理说，写数据剖析报告是数据剖析师最基本的技能，大家都该会。恐怖就怕在，自己辛辛劳苦写完的东西没！
人！
看！
没人看还是好的，更怕的是图片
估计每个做数据or想做数据的同学，都看过类似的说法：
数据剖析报告分为六步
明确目的和思路数据准备数据处理数据剖析数据可视化结论与建议问题便是从这里开始的。
这个毒瘤误导了无数新人。
一、数据剖析报告的缺点姿势
之以是说这个玩意是毒瘤，是由于丫用并排6点的样式，严重滋扰了人们的视野，形成一种错觉：这6个东西是按1-6的顺序，且事情量是一样的。实际上，真实企业事情中，他们的关系该当是：
为啥是毒瘤还这么盛行？一个有趣的原形是：一样平常教诲培训机构是把hadoop，BI，python 的课拆开卖的。而这两年主打卖的又是python，以是基本不怎么提数据管理这茬事。
二来，新人最喜好的，才不是这些搬砖的根本事情呢，是模型！
最好是人工智能模型！
！
以是两者一拍即合，教诲机构准备一个数据集，新人按照样例把模型的代码敲进去，运行，体验节制了人工智能模型的快感。大家都得到了极大知足，只剩下看报告的人忧郁：这尼玛也是剖析？
想破局，当然是得回到真实事情中。本文篇幅有限，就先不讲根本培植，先聚焦谈论：如何从数据中创造真正企业关心的问题，做有代价的报告。
二、数据剖析报告的实质
数据剖析报告，实质是报告。所谓报告者，就有人说，有人听，于是形成两种基本的报告模式：
在做报告时，第一步，确认本次报告是什么模式，包括：
我们是要主动说，还是回答问题我们要对谁说/回答谁的问题我们要说的是什么问题不要笑！
很多同学连这点基本事情都做不到。只是机器、麻木地对着模板，把数据填一遍。然后憋出吃奶力气，写下：“本月环比上涨2%”几个大字。然后按着上一次邮件的发送名单，群发出去。还美其名曰：这这天常报告。
至于报告了啥？报告给谁？说了什么？一概不知。这种日常报告便是空耗体力，还不如直接建个dashboard谁爱看谁看呢。
三、我说你听型报告的写法
我说你听型报告，看起来最大略，可想做好，要知足两个条件：
这两点看似大略，实则麻烦。比如下图：
很多数据剖析师就只会写：
月均GMV 720最大值1000最小值500中间值700胆肥的，还会写一句：
然而下跌不代表问题呀，很有可能人家业务的趋势便是长这样的（如下图）。
这种情形，叫：无固定标准下判断。无明确KPI、指标哀求、领导命令情形下。做出“有问题”的判断，须要综合考虑发展趋势、增长动力、行业环境等多方成分。在提笔写报告前，实际上已经须要做大量繁芜的剖析了。
有固定标准下判断，会相对随意马虎点。比如本月KPI是550，实际做了500，那本月是有问题的。但是很有可能这是业务的战术安排，（如下图）。以是纵然有固定标准，还得理解业务战术、业务策略，才好下精确的判断。
做出判断仅仅是第一步。第二步“说别人不知道的”难度更大。指标不达标，对数据剖析师只是一个数字，对业务部门可是结结实实的挨骂、扣奖金、滚蛋走人。以是业务部门对问题也是很敏感的。如果只是絮絮叨叨的赘述：“这个月古迹不好，连续仨月都不好”，铁定被人批：“你丫跟个报丧鸟似的，能讲点有用的不！
！
！
”
这个时候须要做的，便是理解：到底业务节制多少。常常有同学抱怨，说业务早就知道问题了，觉得没啥好写的。把稳，这里大家已知的，只是一个结果。至于为什么有这个结果，往后会咋样，没人敢打包票说我很清楚（如下图），这便是可以剖析的机会。
有的同学会说：基于这一张表也剖析不出来这么多东西呀。废话，当然剖析不出来。这里实际上已经把问题引入深入了。从表面的：“指标没达标”变成了“我该做什么才能旋转局势”，变成了“这里有个更深的问题你没有把稳到”这些才是真正有代价的、深入的、须要专业剖析的地方。
所谓业务策略，核心便是轻重缓急，进退取舍。涉及精确打算，应对不愿定的，才是数据剖析的真正代价。如果古迹指标都像汽车速率表一样，一脚油门就提高，一脚刹车就降落，还须要剖析啥。你看谁家副驾驶上坐个数据剖析师，走一起哔哔一起：“您的速率为每小时45公里，比刚才提高了5公里”，哈哈。
小结，我说你听型报告，精确写作姿势是：
明确受众部门明确受众部门关键KPI指标理解指标过往趋势，找判断标准判断指标是否有问题（如无）不做提示，结束（如有）提示问题，理解业务关注点/行动操持针对行动操持，提示尚不为业务理解的问四、你问我答型报告的写法你问我答型报告，最大的坑点在于问题本身。高质量的问题，带来高质量的答案；低质量的问题，把剖析带沟里。提问是否清晰准确，是混职场的核心能力（有之一）。专门讲内容太多，这里聚焦数据剖析问题，大家记得这五个基本问题（如下图）.
把稳，只有经由专业演习的人，才能用这五句描述问题。大部分人都是稠浊在一起吐出来的。比如领导说：“最近转化率低落了，我疑惑是低质量用户太多，看看是不是最近的匆匆活活动搞的”，这里看似是一个问题，可拆解一下，实在隐蔽了一堆问题（如下图）。
人们总是随意马虎被最近发生的、群众热议的、自己情绪上喜好/厌恶的事滋扰判断。以是脱口而出的每每是一个觉得，一个盛行词，一个态度。
数据剖析的代价，正是剥丝抽茧，层层深入，去伪存真。越大略的逻辑才越随意马虎验证，因此在回答问题的时候，拆解繁芜问题为大略问题，层层验证是非常非常主要的。不然总是混一锅粥，啥都讲不清楚。
这里要特殊把稳，业务上的很多问题，不是数据剖析直接办理的，须要专业的业务能力。作为赞助，我们须要把这些业务问题，转化为可操作的数据剖析，再给支持（如下图）。不然一来我们的业务能力不一定够直接给建议；二来业务的活我们都干了，要业务何用！
！
（好爽！
终于能理直气壮怼回去一次了）。
以是在吸收问题的时候，要清晰的区分：到底业务上须要的是什么。他们短缺的是数据还是一个详细实行操持。在我们可做的范围内，供应专业见地，才有好效果。
小结，你问我答型报告，精确写作姿势是：
网络问题梳理、拆分问题（针对缘故原由、预测）理解业务假设（针对综合评估）理解领导意图对拆分出的二级、三级子问题，逐一验证讲二级、三级结论收拢，归纳总结论呈报结果。本文由大家都是产品经理作者【接地气的陈老师】，微信公众年夜众号：【接地气的陈老师】，原创/授权 发布于大家都是产品经理，未经容许，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。