数据分析流程：
1、第一步：明确我们为了什么目的而进行数据分析
2、第二步：明确我们可以通过什么样的数据指标能够实现数据分析的目标
3、第三步：对需要收集的数据指标进行定义
4、第四步：数据收集前期工作：调研、埋点数据收集方式，然后进行数据收集、清洗整理
5、第五步：对数据进行量级、趋势、异常、对比、结构、细分、差异、相关、预警等角度进行分析，利用数据分析模型，得出数据结论
6、第六步：对数据情况和数据结论进行可视化，并提出数据分析可行性意见和建议
7、第七步：制定数据指标目标，数据驱动行动，并对数据结论、意见、建议进行验证
通过数据报告中展示的数据、结论、未来趋势以及建议，决策者或者业务人员能够作出正确的理解与判断，并可以根据其做出有针对性、可落地性和战略性的决策
数据分析报告类型
日常工作类
- 一般以日报、周报、月报、季报、年报的形式，定期地对某一个业务场景进行数据分析为主。主要是反映日常业务计划执行情况，活动、拉新、渠道等不同维度反应业务目前现状的数据支撑、并分析某影响和原因的一种分析报告
其主要特点：具备一定的时效性、涵盖核心指标、反映业务情况、快速出具结果
- 这类分析要求做数据分析的人员要贴合业务场景，搭建起符合业务场景的指标体系，以实现对业务人员在从事业务活动中的数据支撑，才能帮助决策者掌握业务线的最新动态
- 此类报告通常是对业务数据的日常展现，本周的销售额是多少、平均每天的用户流失是多少，同比环比增长多少等，这种报告主要描绘发生了什么事情、为什么发生，通过对事实的现象和原因进行分析和判断，预测未来会发生什么，给出可行性建议
专题分析类
- 一般没有固定的时间周期，会有大方向的目标，即对社会经济现象的某一方面或某一个问题进行专门研究的一种数据分析报告。主要是为决策者制定某项政策、解决某个问题提供决策参考和依据
其主要特点：内容单一，重点突出，集中精力解决主要的问题
- 包括对问题的具体描述、原因分析和提出可行的解决办法。这类分析要求做数据分析的人员需要对业务有深入的认识和了解、有较强的数据思维能力、数据敏感度，通过专题分析深入分析，挖掘问题，往往对业务的增长产生意向不到的促进效果
- 例如：电商销量异常分析、活跃数据异常分析、用户流失分析、提升用户转化率分析等，此类报告通常需要将现有的数据分析及挖掘方法应用于实际数据中，通过数据分析不断尝试、总结、提炼，具体问题具体分析
综合研究分析类
- 一般是全面评价一个地区、单位、部门业务或其他方面发展情况的一种数据分析报告。主要是从宏观角度反映指标之间关系，并站在全局高度反映总体特征，做出总体评价
主要特点：分析维度较为全面，系统地分析指标体系的基础上，考察现象之间的内部联系和外部联系。例如：人口普查报告、某企业运营分析报告等
数据报告受众
公司领导层决策者
报告侧重点就在于关键指标是否达到目标预期：
- 若未到达，为什么没有达到预期，需要进一步地拆解、细化数据指标来简要说明问题出在哪里，未来如何改进
若到达预期，做了哪些动作，值得推广，并总结团队下一步的改进计划
业务人员
报告侧重点就在于挖掘问题点，并提出改进方案以及可执行建议，实现数据驱动业务
数据报告框架
1、背景及目的
2、数据来源
3、数据展示
数据文字合理的排版，才会有好的可视化效果，需要注意主要数据指标支持（均值、增降幅度、同比、环比等）
4、数据分析
数据分析，即是基于某个目的对数据进行分析和总结概括的过程
它的意义在于把隐藏在数据中的信息萃取和提炼出来，以便帮助人们找到所研究对象的内在规律，或者事物的发生、发展和未来变化的规律，进而帮助人们做出判断以及正确的决策
一定要清楚数据指标背后的业务含义到底是什么？不同的业务、不同的产品指标的体系有所不同的，要保证分析的合理性、可解释性，因此分析的内容根据需求不同有所差异，需要注意整体框架的逻辑性5、结论
6、提出建议
注意事项
要明确数据报告的受众对象，要有易读性要有一个好的分析框架，有明确的目标，并清晰地界定问题，让人一目了然
- 要有明确的判断标准和结论，明确数据指标
- 要尽量图表化，异常数据、重要数据、发现的亮点一定要重点标注
- 分析结论不要太多要精，抓住需求点甚至痛点
- 要有可行性的建议和解决方案，正视问题，敢于指出，并随时跟进
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