一篇完整的数据分析报告可能会让你的求职变得更加容易。

为什么会这么说？这源于我之前的求职经历。彼时我虽然在工作中经常用数据赋能业务，但这些案例十分的碎片化，没有形成完整的框架或者成果，结果在面试过程中，缺少一份完整的项目报告来佐证我的能力。

后来在工作中，经常有后辈让我给他们的数据报告提些意见。也让我意识到很多人也缺少一份标准的数据分析报告模板来参考，这也是我分享这篇文章的目的。

首先，一份完整的数据分析报告必须包含以下5个部分：

分析背景/问题、分析维度说明、数据加工、分析结论与建议、可视化展示。 其中更为看中的是；数据分析结论与建议和可视化展示。以下以2022帆软BI数据分析大赛【最佳行业应用奖】--《网上超市经营数据分析系统》进行案例补充。

一、分析背景/问题

一般当我们在撰写一份数据分析报告时，问题已经明了，数据也已经分析过了，报告只是展示我们的分析过程，显得分析结论有据可依。

因而做分析报告的一个重要原则就是循序渐进。 首先你得让人清楚你在解决什么问题？关键问题是什么？并如何将这个问题转化为数据问题？只有在此基础上，你接下来的数据分析才能继续展开。

正如此篇案例中，分析背景为在网上超市竞争愈加激烈的环境中，寻找第二利润增长点尤为重要，最后定位于通过经营数据分析提高改进企业的经营管理能力。

在明确问题后，数据分析有了大方向。接下来就是构建框架，并进一步点出每一个问题，这里面我们常用的方法是指标拆解法。在某个场景下或某个功能下，根据业务流、管理流、数据流几个维度分别梳理出不同环节的重要指标，而后对其进行横向扩展，纵向挖掘。

在此篇案例中，最终确定6个核心指标，分别为配送、商品、利润、退货和客户等。

这步就是对数据进行清洗与预处理，譬如数据集描述、数据表命名、重复值处理、缺失值处理等。

分析报告的结论一般包含三大部分：现状描述、现状评价、给出建议，其中业务建议实在现状描述与评价的基础上结合自身理解最后得出，属于分析报告中的重中之重，结论的正确与否以及可行性，最终会直接影响到业务或领导对这份报告的认可。

其中现状描述要求我们不带任何感情色彩，这一步，你只需要展现最客观的事实即可。而建议则要求你必须结合实际业务，在充考虑现实的情况下，合理地建议。并且将建议采取后的结果以数据化的形式展现出来，譬如成本将提高5%，而交易将提升20%等，让人能感觉到，你的建议也是有数据可验证的。

到这一步，已经算是基本完成了整个项目的分析，但如果你满足于此，那么即便你前面最的再好，在领导眼里，你也只是完成了本职工作。

我见过太多的数据分析师，分析做得不错，但报告就差强人意，最后也只能是无功无过。所以干活的比不上做汇报的，既然你有了这个机会，就千万别小看了汇报带给你的机会。

关于做报表的一些技巧和注意事项，可以看我写的这篇专栏《仅用3天，教你如何从0-1学会报表可视化》

在这我将重点给大家展示我利用FineReport做出来的业务报表，大家在报表制作中，可以参考一下，或者直接改个数据源套用模板，这不比自己一点点的重头做要省事。最后如果感兴趣，回复“ 模板 ”，我将无偿分享给大家。