資料分析專案到收尾關頭，總要出乙份資料報告。
按照專案型別，可能是產品投放市場的效果評估；日常報表資料彙總；活動資料分析。而報告也分多種情況，有的需要給專案組乙個交代，有的需要和業務組一同評估分析，有的則是郵件抄送領導向上級匯報。
資料報告無論是文字、ppt還是資料圖表，都得展示分析的核心思路和結果，本質都是相同的。
1.好的分析師要會講故事
乙個資料報告的核心不是面面俱到的內容，而是讓讀者讀懂「問題——假設——原因——驗證過程——結論——背後現象——可推行的決策」這樣乙個脈絡的故事。類同於諮詢和投資機構，在做bp之前會先花時間理清楚storyline。其實各種報告都應該這樣，先理清楚思路，就有了故事。
2.資料分析報告的框架
這裡列出乙個我慣用的報告框架（針對不同業務場景可能會有所調整，增刪或再細分）：
專案背景 &專案進度
專案背景，需要簡述專案相關背景，專案需求、分析目的、市場情況、為什麼做，目的是什麼，以讓讀者了解專案的前因後果。專案進度，需要綜述專案的整體程序，以及目前的情況。
指標定義&資料獲取
核心指標如何定義？公式是什麼，為什麼這麼定義，這點是很重要也是很容易被忽略的，很多時候的誤解都是沒有對指標進行統一定義。舉個例子，比如服裝「斷碼」。從領導層來講，公司倉儲的服裝全部尺碼如果不完整就是斷碼；從倉庫的倉管員角度來講，倉庫內的服裝尺碼不全就是斷碼；從門店的業務員角度來講，客戶需要的尺碼當前門店無貨就是斷碼。定義不同，在會員系統、庫存系統、訂單系統中這個斷碼的資料就不對應。主資料管理可能並沒有覆蓋到所有指標，所以分析指標時要考慮這一點。
資料概覽 &資料探維
資料概覽是對指標的發展趨勢和變化情況，例如最高最低點做成因解釋。而資料探維是對某指標按照不同的維度做分析，做細節補充。這也是資料分析時常的方法，多維度分析。這一點常常用finebi等bi工具來操作，製作好模板，以後就可以按照特定的維度來分析了。這裡需要注意的是，核心指標要少而關鍵，拆分指標要有意義並有清晰地邏輯來說明。如果涉及的維度較多，不建議用ppt來乙個乙個描述。一些bi工具可直接在web上展示，切換維度，動態的展示更加生動，容易說明。
結論彙總
結論彙總，基本是對之前資料分析階段的資料進行彙總，形成完整的結論。後續改進，需要在資料分析的結論和問題的基礎上，對後續的迭代和改進措施作出方向性的說明。這部分其實很多時候也是分析的根本目的。
最後附上詳細的資料，尤其是那些沒有必要在資料報告中體現但是仍然有價值的資料。乙個專案/業務，如果你不能衡量它就不能了解他，也就無法改進它，說的就是資料。
我們都不可能提前知道資料的結果，也不能報紙中立的態度去判斷。任何從事資料工作的人，尊重資料結果，並分析形成結論，遠比相信一些所謂的方**的條條框框好得多。
大資料分析框架
spark 是在 hadoop 的基礎上進行了一些架構上的改良。spark 與hadoop 最大的不同點在於，hadoop 使用硬碟來儲存資料，而spark 使用記憶體來儲存資料，因此 spark 可以提供超過 ha?doop 100 倍的運算速度。由於記憶體斷電後會丟失資料，spark不能用於處理...
資料分析報告怎麼寫（上）
大資料和人工智慧迅猛擴充套件的時代，很多的企業崗位都需要進行資料分析。對於資料分析行業來說，做好資料分析是本職工作，不過在做好資料分析工作之後還需要會寫出乙份清晰明了的資料分析報告。資料分析報告可以體現出乙個資料分析師的綜合素質，那麼資料分析報告到底應該怎麼寫呢？下面好好看看！一般來說，資料分析報告...
資料分析報告格式zz
分析報告的輸出是是你整個分析過程的成果，是評定乙個產品 乙個運營事件的定性結論，很可能是產品決策的參考依據，既然這麼重要那當然要寫好它了。我認為乙份好的分析報告，有以下一些要點 首先，要有乙個好的框架，跟蓋房子一樣，好的分析肯定是有基礎有層次，有基礎堅實，並且層次明了才能讓閱讀者一目了然，架構清晰 ...