周期性数据报告，即每隔固定的时间周期对需要监测分析的业务经行诊断分析，输出策略和分析结果，例如：

会员运营周报
会员运营月报
会员运营年报
公司年度报告
1 明确输出报告的目的
周期性的数据报告不是一种例行事务，而是维护业务良性运转的必备程序。同时对于数据分析师，养成良好的数据分析思维和习惯也是极其重要的，持续的进行周期性的数据报告的输出，是数据能力和数据敏感性的培养的有效方法。周期性的数据分析报告主要有一下几个目的：

提醒自己关注项目情况, 对主要的数据指标进行分析和对比其趋势

周期性的数据报告输出会强制去分析自己项目的主要数据指标，从中了解项目的整体概况。体检式地回溯业务，发掘问题或机会。强迫分析的过程必须针对主要的数据指标进行分析和对比其趋势。在这过程中总能发现一些存在的问题，这是一个阶段性的回溯和总结的机会。如果只是把报告当作任务来完成而不仔细分析其中的细节的话，是不会有这种收获的
团队信息同步，对上汇报管理高层预期

同步团队对业务的信息资源对上，周期性的汇报节点也可以展现团队成绩或者困难，可以争取激励或者资源

2 精准定位数据报告面向的目标群体和需求

因此输出报告之前需要明确自己报告的用户的需要什么？我的报告能给他带来什么？

3 数据报告的内容和组织方法

高质量的数据报告的一般需要以下几个内容模块：

1 数据报告背景或者引言
简单介绍数据报告的运营和目的，周期性报告可以忽略

2 数据报告摘要
摘要部分提炼出核心结论，让没有时间完全阅读报告的人快速获取博爱高内容，让阅读者在1-2分钟内了解最重要的信息

摘要条数比不要过多，3-5条即可

3 详细数据分析
详细数据分析是分析报告主体

周期性数据报告一般根据业务需求有固定的分析内容，关注的关键指标
或者项目型的分析则根据业务需要分析来呈现数据项，不可事无巨细的分析
通常可采用先总后分的形式来组织内容，即核心指标向细节指标拆解的过程，利于更有逻辑性的将业务分成组合模块来分析，找出某个模块的问题
一般可从以下几个方面进行分析和组织内容
- 项目/业务概况分析核心指标或者KPI指标数据是否健康
- 项目/业务细分模块分析模块关键指标是否有异动？为何异动？
- 项目/业务专题分析针对某个关键的专题进行分析，深入挖掘异动点原因
- 下个周期计划或者建议从分析看到的问题出发提出策略建议，提升业务线正向盈利能力

数据分析报告的一些小技巧，如果加以注意可以提升分析过程的效率

1 通过对比数据来分析业务的趋势状态
周期性的报告核心是趋势数据分析，主要通过趋势观察业务线的状况，趋势需要有参照标准才能判断趋势的增降幅度是否合理
一般对比有以下几种

2 数据异常的快速分析和呈现
当发现趋势数据异常的时候，可以采用一问题为中心的分解倒推来快速定位问题点

先列出业务内外影响因素脑图，然后快速浏览子因素的趋势数据，过滤掉没有问题的因素，剩下的因素就有可能是出现问题的点

如果某影响因素的数据曲线走势和表情使用量的曲线走势不一致，则可初步排除此因素的影响；
而当某影响因素的数据曲线走势和表情使用量的曲线走势基本一致，则说明可能是此因素影响的，需要对这个点进行深入的分析

使用脑图分解，并对各影响因素趋势进行比较可以快速定位到主要的问题节点，避免盲目分析而浪费时间

3 通过业务模型来分析业务的健康状况
建立业务通用流转模型，通过模型的关键流转数据来诊断业务趋势是否健康

例如：

FAST 模型，诊断用户数量和质量
GROW模型，诊断品牌增长流失
ARPU模型，诊断用户价值
5 撰写数据报告使用简洁表达方式
在总结表述上，可采用三段式的表述方法：定性、关键数据、原因
简明扼要的将关键观点，数据证明，以及造成结果的原因用一句话描述清楚
XXXX指标/业务大/小幅度上下/下降，XXX指标较XXX时候提升/下降 X%，主要是XXXX所致

善用图表的文字标题，把关键性结论直接放在图表标题