数据分析师，如何写好分析报告来体现数据价值

对数据敏感

数据分析，从名字中就能看出来，数据是数据分析师实际工作中的核心。

对数据敏感是对数据分析师的要求，也是数据分析师在日常工作中培养出来的独特技能，相对于其他岗位的员工，他们会更容易眼发现数据信息中潜藏的规律、判断数据中的异常，这就是对数据敏感的能力。

曾经看到有人说，数据分析每个人都能做，为什么需要数据分析师呢。我想，对数据敏感的能力就是一个有力的证明。

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因为数据是庞杂交错的，大多数人只能根据固定范围的规范数据分析，而数据分析师可以从各种来源的数据中总结规律，更好的进行分析。而且数据分析师本身也拥有专业的数据统计和分析能力，这些加上对数据敏感的能力，就能保证数据分析师能用更全面、更开放的视角来判断企业的状况，得出对企业发展有利的信息。

解决问题的能力

“你有没有遇见过什么难题，又是怎么解决的。”想必很多刚刚走出校园的同学在面试后很困惑，为什么这么多面试官会问这么一个与岗位没什么关系的问题，其实，他要看的就是你解决问题的能力。

不过，数据分析师需要掌握的解决问题的能力可要大得多，因为数据分析师这份工作就是通过数据分析能力，帮助企业和业务来发现问题，解决问题的。

业务和企业发展过程中遇到的难题又多又复杂，举个例子，企业某个门店本月销量相比上月销量下滑了一半，这时数据分析师要把前几个月销量状况与去年状况一起拿出来对比，确定是不是正常情况。

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确定出现问题后，需要把供应链、生产、运营等等的数据都调取出来确认问题，还可能要探寻市场，看看是不是竞品在附近新开了门店，或者某个大公司搬走了......

各种情况的可能性使得数据分析师日常工作中遇到难题成为了一件常事，也让数据分析师学会了提前对比数据预估风险，针对不同的分析主题规划处不同的应对方法和分析模型，灵活处理想得到想不到的各种问题。

可视化分析能力

数据分析师能发现企业发展问题，提出解决方案，但真正处理企业问题的还是管理决策人员，这就要求数据分析师要熟练掌握总结汇报的方法，让管理人员相信自己的方案。

对于时间繁忙的管理人员来说，他们根本没有时间详细查看拥有着各种繁杂数据，大量EXCEL表格的方案，数据分析人员需要把这些晦涩的内容转换成清晰明了的可视化图表。

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数据分析人员可以通过派可数据商业智能BI进行分析，通过丰富多彩的可视化图表格式和联动、钻取等深入功能进一步展示，这样能节省大量时间，还可以代入管理视角从图表上直接判断企业问题，通过更直观的方式总结汇报。

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随着信息化、数字化的到来，越来越多的企业走向了数字化转型的道路，数据分析师的发展前景越来越广阔。

数据分析报告有哪些类型

数据分析是一个复杂的流程，并且在企业中数据分析人员进行分析都是根据企业需求和业务需求来进行数据分析工作的，所以不能只按照自己的想法来撰写数据分析报告。

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实际上，企业的数据分析工作中，数据分析人员通常会根据报告需求方的要求来安排相应的报告类型，比方说是日报、周报还是销售分析、市场分析等，根据分析需求的不同，数据分析人员会将报告分为日常工作类、专题分析类以及综合研究类报告。

1、日常工作类报告

其实日常工作类报告从名字上我们就能看出这种分析报告的需求，一般来说日常工作类报告会根据分析时间的不同，划分为日报、周报、月报、季报、年报等不同的模板形式。至于不同时间模板里的内容，更多的是用于限定场景和限定时间内对业务情况进行分析，一般不会有太多的变动，主要输出业务信息，相对来说分析过程比较固化，偏向于展现业务数据、核心指标等。

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数据分析人员在制作日常工作类报告时，不需要为分析过程进行过多旁白式的描述，更多是根据数据作出判断，探究企业业务有没有出现异常，是增长还是下降等简单的逻辑信息判断。举几个例子，日常销售报告、账号运营周报、产品市场月报等都属于此类。

2、专题分析类报告

专题分析类报告其实就是我们常说的主题性质的报告，这种分析报告通常会以企业某个部门、某条业务线、产品线和事业群等作为分析目标，比如销售业务分析、运营部门发展分析等，选定一个符合业务需求的专题进行分析，有较高的信息增量，能够辅助业务和管理人员对发展规划进行调整。

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数据分析人员在制作此类报告时，需要和业务人员提前进行沟通，调研企业业务基本状况，了解相关的业务指标、业务市场及业务需求等深度信息，结合数据对业务进行深入分析。举个例子，企业电商部门销量出现了异常状况，数据分析人员需要及时根据业务情况，用专题分析报告来分析问题原因。

3、综合研究类报告

不同于日常工作类报告和专题分析类报告都是有一定限制的，偏向于分析展示单一业务情况的报告，综合研究类报告所用的数据比较全面，都是选择整个企业的数据全面评价一个地区、部门、业务线、事业群或其他方面发展情况的一种数据分析报告。

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数据分析人员在制作综合研究类报告时，首要考虑的就是全面性，哪怕是进行销售部门的综合研究类报告，也要把生产部门的商品数量、市场部门的推广展现数据统一进行汇总分析，从宏观角度反映不同业务指标之间的关系，并站在全局视角反映总体特征，做出总体评价。

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