怎样编写数据分析调查报告？

1.1 架构清晰、主次分明

数据分析调查报告要有一个清晰的架构，层次分明能降低阅读成本，有助于信息的传达。虽然不同类型的分析调查报告有其适用的呈现方式，但总的来说作为议论文的一种，大部分的分析调查报告还是适用总-分-(总) 的结构。云表格

1.2 核心结论先行、有逻辑有依据

结论求精不求多。大部分情况下，数据分析是为了发现问题，一份分析调查报告如果能有一个最重要的结论就已经达到目的。精简的结论能降低阅读者的阅读门槛，相反太繁琐、有问题的结论100个=0。调查报告要围绕分析的背景和目的以及要解决的问题，给出明确的答案和清晰的结论；相反，结论或主题太多会让人不知所云，不知道要表达什么。

分析结论一定要基于紧密严谨的数据分析推导过程，尽量不要有猜测性的结论，太主观的结论就会失去说服力，一个连自己都没有把握的结论千万不要在调查报告里误导别人。

但实际中，部分合理的猜测找不到直观可行的验证，在给出猜测性结论的时候，一定是基于合理的、有部分验证依据前提下，谨慎地给出结论，并且说明是猜测。如果在条件允许的前提下可以通过调研/回访的方式进行论证。云表格

不回避 不良结论 。在数据准确、推导合理的基础上，发现产品或业务问题并直击痛点，这其实是数据分析的一大价值所在。

1.3 结合实际业务、建议合理

基于分析结论，要有针对性的建议或者提出详细解决方案，那么怎样写建议呢？

其次，要结合业务实际情况提建议。虽然建议是以数据分析为基础提出的，但仅从数据的角度去考虑就容易受到局限、甚至走入脱离业务忽略行业环境的误区，造成建议提了不如不提的结果。因此提出建议，一定要基于对业务的深刻了解和对实际情况的充分考虑。

再进一步，如果可以给出这个建议实施后的收益，下单转化提升多少、交易提升多少、能节省多少成本等，把价值点直接传递给阅读对象。

Tips：尝试站在读者的角度去写分析调查报告，内容通俗易懂，用语规范谨慎。如果汇报对象不是该领域的专家，就要避免使用太多晦涩难懂的词句，同时调查报告中使用的名词术语一定要规范，要与既定的标准（如公司指标规范）以及业内公认的术语一致。

Part2数据使用及图表

数据分析往往是80%的数据处理，20%的分析。大部分时候，收集和处理数据确实会占据很多时间，最后才在正确数据的基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么保证数据准确就显得格外重要，否则一切努力都是误导别人。云表格

2.1 分析需要基于可靠的数据源

用于鉴别信息/数据的可靠性，主要有四种方法：同类对比、狭义/广义比对、相关对比和演绎归谬。

2.1.1 同类对比云表格

与口径相同或相近，但来源不同的信息进行对比。

示例：最常见就是把跑出来的数据和报表数据核对校验。

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