数据分析师怎么写报告

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分析工具无非就是那几种，就像菜刀，有人用来切菜都困难，有人用来雕花都得心应手。这是需要时间积累的过程，不是一蹴而就。当然，分析的目的是为了解决问题。

不管是管理者还是员工，解决问题都需要以“分析报告”的方式呈现。把过程展示出来，把结果最终呈现给大家，只有大家认同的原因，才会得到顺利的执行。

1、量化规范

数据分析报告，当然要“以数据说话”，所使用数据单位、名词术语一定要标准统一，前后一致。

所使用指标的数据来源要有清晰的说明，从数据管理系统采集的，要说明系统名称。

现场测量的要说明抽样方式、抽样量和测量时间段等。

2、突出重点

结构上，数据分析报告应根据项目目标，对确定优化事项进行重点分析，详尽展示，对优化事项可能造成的边缘性影响进行辅助说明，条理清晰，重点突出。

内容上，在对同一类问题分析描述时，也要按照问题的重要性分级，重要在前，次重要在后。

3、严谨

在对于问题的现状分析中，务必以流程管理要求测量的实际——注意是实际流程运行数据为基础，数据要真实、准确、完整。

分析方法我们之前都介绍差不多了，就那么几个，没看的童鞋可以翻一下。

建议内容的撰写要结合企业内部环境和外部环境的实际状况、区分重点、实事求是地提出，因为流程优化本身就是一个持续改进、不断追求卓越的过程，不能一蹴而就。

4、关于创新

创新之与分析报告而言，一是一些新的分析方法和研究模型要适时地引入进来，在确保数据真实的基础上，提高数据分析的多样性，从而提高质量；二是要倡导创新性思维，提出的优化建议在考虑企业实际情况的基础上，要有一定的前瞻性、操作性、预见性。

5、优化建议

针对分析发现的问题，首先确定要解决的主要问题，然后针对要解决的问题，项目团队要尽可能多地提出解决方案，再通过因果矩阵、失效模式与后果分析等优先排序工具，选择出一个能够实现预期目标的最优方案。同时，正如前文所讲，优化方案要：结合实际、有操作性、前瞻性、预见性，各种措施切实可行，可以执行具体。