数据分析思维之数据分析报告_一组数据的思考 文案

一、你问我答型报告

1.1 初级报告

三个问题：

1. 昨天的销售业绩是多少？
2. 明天的销售业绩是多少？
3. 今天的销售业绩是多少？

一问一答，正面回答，简单清晰。

问题1：昨天的销售业绩是1000万。OK，过关。

问题2：注意时间状态。明天，是还没有发生的，因此是个预测值。涉及预测，就得讲清楚：预测方法、预测依据、预测结果。

问题3：今天的数值，是预测值还是实际值？3点前的是实际值，3点后的是预测值。所以回答的时候要区分状态，答：截止下午3点，实际值是700万，按趋势推算，预计1400万。

初级报告的场景在办公室里很常见，常常是领导或业务部门随口要个数。这时候没有分类维度，只是单一指标，因此只要区分清楚时间状态，就能解答好。

1.2 中级报告

两个问题：

1. 上个月业绩情况如何？
2. 为什么第三周业绩较前两周下跌了？

问题1：
先思考这里有几个指标？这里有几个维度？这个问题有几个问题？

这里只有一个指标：业绩，但是有3个分类维度：周、日、产品。因为有了分类维度，所以有了整体和部分的区别。我们不能像初级汇报时候那样丢一个“总业绩是XXX”交差。遇到整体和部分，大家记得这个顺序：整体-局部-个案的顺序。在解释局部的时候，如果有多个分类维度，一般说完一个再说另一个。比如眼前这个例子，可以这么说：

问题2：
先思考：我要答的是一个数字，还是一件事？

问题2问的是原因。注意，原因指的是一个具体影响业绩的问题，不是数字本身。很多新人在这里会犯错误，直接回答个：“下跌是因为周二、周三、周四业绩很少呀”。这么回答等于废话。要找到数字背后的问题才行。这里往往需要做一些深入的调查研究，比如当时天气如何，发生了什么事，业务做了什么控制一类。仅依靠一条数据肯定回答不了。

在我们收集过真实原因以后，我们可以做答了。注意，作为数据分析报告，单纯说：“因为第三周下雨了”是难以服众的，需要对问题原因做量化考核，具体指出每个影响因素的大小，才能服众。类似的，如果是数据错误，要指出正确的数据是什么。如果是业务有控制举措，要指出控制举措的开始，结束时间。常见的情形如下，大家可以参考：

1.3 高级报告

在数据分析领域，没有高级的方法，只有高难度的问题。如果所有的问题，都能像初级、中级汇报那样清晰明了，自然解答也是清晰明了。但，实际工作是：问题本身含糊不清，南辕北辙，莫名其妙。这就一下把报告的难度从初级提到高级了。比如下边这些问题：

1. 为什么这个月业绩很差？
2. 我们的产品体验有什么问题？
3. 为什么我的领导会听到顾客不满意的抱怨？

这种情况下要牢记：先问是不是，再问为什么。因为：脱离概率谈个案、脱离整体谈细节、脱离数据谈现状、脱离标准谈判断，统统都是耍流氓！我们做数据分析，就是要用理性对抗感性，用逻辑性对抗情绪化，这些感觉、情绪、冲动都是我们的大敌，要坚决消灭！

▌问题1解读
回答问题1，要先摆事实，再树标准，最后再分析。
可以回答：
这个月业绩数值是XXX

判断好和差的标准是（上月、去年同月、KPI指标……）

和标准对比，差的程度是（不存在，轻，中，重）

这个（轻，中，重）级别的差，是因为……

如果问题不存在，干脆就不答了

▌问题2解读
回答问题2，要先明确数据指标，再树标准，再分析。
用户体验的考核指标是XXX

这些指标好/坏的标准是XXX

和标准对比，有问题的地方是XXX

问题的程度是（不存在，轻，中，重）

这个（轻，中，重）级别的问题，是因为……

如果问题不存在，干脆就不答了

▌问题3解读
回答问题3，套路也是一样的。只不过问题3更不靠谱。面对问题3，先落实：
我的领导是谁

我的领导在什么时间、地点、以什么方式

听到了哪一个用户，关于什么问题的抱怨

二、该怎样汇报分析报告？

2.1 第一次汇报

所有报表，都有第一次见人的时候。虽然以后这张报表会出现很多次，但在今天以前，没有人看过这玩意。这里有一个指标（业绩），三个维度（周、日、产品类型）。因此讲概况，要按从整体到局部，一个维度一个维度说。开局的时候，啰嗦一点是不怕的，因为大家一无所知，如果说的太少，反而让人觉得摸不着头脑。可以如下图表达。

2.2 平安无事汇报

到了每日汇报的时候，已经是例行更新，后续的数据走势其实和之前看起来差不多。

2.3 问题点汇报

出了问题大家都知道汇报，问题是：怎么知道出问题呢？如下图所示，事后我们都知道本周出问题了，但是到底在哪个点该出来喊，该怎么喊？

常见的关键点及喊法，可以如下：

2.4 总结性汇报

注意：总结性汇报，谁负责，谁关心，因此没必要所有总结都长篇大论。做总结性报告，先定基调，比如我们是想表达“做的很好”，还是“有问题”。大基调定下来，后边细节就好定了：