撰写数据报告的7个基本步骤

目标确定

数据分析目标撰写包括三个方面：分析目的、分析范围、分析时间。除了以上三个方面外，通常还有一些备注。企业进行数据分析的同时，一般都会对产品迭代前后两个版本的数据进行比较，因此企业进行数据分析的周期一般都会跟着产品的迭代情况相应变化。

数据获取

（1）研发人员在设计产品时植入相关代码，并建立起相应的数据统计后台。

（2）通过第三方统计工具来进行埋点统计，如友盟、百度统计、ASO100、百度指数、社群空间、Group+等。

三、数据清洗

当企业收集到数据后，通常都会先对数据进行清洗，因为庞大的数据当中会有一些无效值、异常值、重复值。

数据整理

数据整理的目的是为更方便地进行下一步分析，对于一些简单的数据，通常用Excel来完成。如果数据已经进行了按序排列，则企业要计算一些二级指标。另外，企业在收集数据时可能还会收集一些非数字的数据，此时，企业在进行数据整理时，就需要应用“关键词-标签“的方式，将这些非数字的数据转化为相对应的标签，再对标签进行整理。

描述分析

描述分析一般由数据描述和指标统计两大部分组成。

数据描述：对收集到的数据的基本情况进行描述，包括数据来源、数据总数、时间周期、地域范围等。如果要进行数据建模，那么还要对数据的趋势、极值、离散度等内容进行描述分析。

指标统计：主要是运营人员在作报告时进行统计，根据实际情况的数据指标，一般将其分为3类：变化、分布和对比。

变化：数据指标在两个时间周期内的变动，表现为增减幅（同比、环比等）。

分布：指标在不同层次上的表现。比如产品目标用户的区别、用户地域分布、用户集中使用时间分布等。

对比：一般分为内部和外部，内部对比包括公司内部各个部门对比、本公司研发的两个或多个产品对比；外部对比主要是与所处行业的市场整体情况或者同类产品的其他竞争者相比。

洞察结论

洞察结论是撰写报告的关键，也是最能体现用户运营分析水平的部分。

这一部分考察的是运营人员对于问题的分拆及对产品用户逻辑的建立。对于一个相同的图表，一个缺乏经验的运营人员和一个经验丰富的运营人员可能解读出不同的内容。

经验丰富的运营人员能够透过现象看到本质，得出正确的结论。通常来说，洞察结论就是数据报告的最终结果。所谓洞察，就是要通过分析数据，去推测和理解数据背后可能的实际情况。单纯地对数据进行描述分析没有意义，我们要在分析数据的基础上得出真实情况并做出决策，数据报告才有意义。

报告撰写

在报告撰写时，首先需要保证的是数据报告各部分的完整性，一个完整的数据报告应该包括以下六个部分：数据报告的背景、报告目的、数据的来源和基本情况、分页图表内容和本页结论、各部门小结及最终总结，以及下一步策略或对趋势的预测。

其中，背景和目的决定了报告的主题，是指导企业报告的方向；数据基本情况是企业报告的依据，数据的来源可以增加报告的可信度；分页的图表需要企业在报告撰写当中按照一定的顺序和结构来构建，可以让企业对报告有更加直观的了解；小结及总结是企业报告的最终结果，是必不可少的；下一步策略或对趋势的预测就是企业的运营策略和方法。