数据分析报告的三个层级

从内容的深度来看，数据分析报告可以分为三个层级，即：是什么、为什么、怎么办。

第 1 层级：是什么

第 1 层级的数据分析报告，通常是对业务数据的日常展现，目的在于发现问题。

比如说，昨天的销售额是多少？是好还是坏？判断的标准是什么？

第 2 层级：为什么

第 2 层级的数据分析报告，是在第 1 层级的基础上，通过对比、细分等分析方法，找出问题产生的原因。

比如说，为什么昨天的销售额下降了？为什么有些渠道的销售额下降更为明显？为什么有些产品的退货率明显上升？

第 3 层级：怎么办

第 3 层级的数据分析报告，是在第 2 层级的基础上，找到解决问题的办法，提出合理的行动建议。

比如说，想要提升销售额，怎么办？如何提升客户的满意度？建议从哪些方面进行改进？

以上 3 个层级，层层递进，只有先知道问题是什么，才好分析问题为什么会产生；只有先知道问题产生的原因，才好提出怎么办的建议；只有前面的认识到位，后面的建议才能真正有效，最终找到解决问题的应对策略。否则就容易停留在问题的表面，抓不到问题的本质，提出的建议也就如同空中楼阁，无法落地执行。

无论是哪个层级的数据分析报告，都要考虑受众。 同一个主题内容，面对不同的受众，在表达方式上可能会有很大的差异。

比如说：

（1）对高层领导：尽量不用专业术语，重点突出数据分析的结论和建议；

（2）对业务人员：尽量少用专业术语，重点突出分析结果对业务的价值；

（3）对专业领导：可以适当使用专业术语，重点突出技术的深度和广度；

（4）对同行交流：多用大家都懂的专业术语，重点突出技术的心得和思考。

写好数据分析报告，是数据分析师的一项重要技能，关键不在于技术工具，而在于对业务的思考和分析。 这就如同写诗，写好诗的关键，不在于修辞技巧，而在于对生活的观察和领悟。

数据分析是技术和艺术的结合体，数据分析工具是技术，数据分析思维的合理应用是艺术，作为一名数据分析师，如果不能在报告中提出能落地执行的建议，那么终将被机器取代。 因为随着人工智能的快速发展，用算法能完成大部分简单重复的工作。

End.

作者：林骥

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