在这个人人都是数据分析师的时代，写好一份数据分析报告的重要性不言而喻。但一份靠谱的数据分析报告都有哪些套路呢？
1、清晰的分析目标
这是结果导向的数据分析工作的出发点。只有明确分析目标，才能有一个良好的驱动过程。无论是目标驱动还是分析过程驱动，你后续的数据分析工作和分析报告里所要呈现的全部内容事项都是紧紧围绕着这个目标主题而服务的。在开始数据分析之前明白要做什么很重要，如果你是主动要做一份数据分析报告，目的自然很清楚；但这样的主动性，在职场里并不多见，那么当你的上司请你制作一份数据分析报告的时候，就需要和他做一次开放而愉快的沟通。在沟通之前，请梳理好你的问题和疑问，沟通的目的最终也是为了明确分析的目标。同样在数据分析报告制作完毕以后，也需要检查这份报告有没有达到你的上司的预期。如果你更努力一点儿，做的更出彩一些，是否能超出他的预期给他一个大的惊喜呢？
2、简约的分析框架
和软件系统的架构思维是一致的，在开发动工之前，架构和框架要先行。一份贴切而简约的框架（或者称作提纲）就是数据分析报告的骨骼，它能够很好地阐释数据分析报告的“有形”。一份有形也有范儿的报告，不用聚焦到内容和结论，就足以让管理者心动和惊叹。如果你的分析框架有：数据基础、分析层次、架构够清晰、主次够分明。也一定会让上司一目了然，并且对你刮目相看。
3、精炼的分析知识和信息
这需要回顾你年少时，做数学证明题目的经历。首先没有结论，只有论证过程，你不会拿到满分。这是一个基本的常识和准则，但工作了又有太多人就把这样的知识交还给数学老师啦。其次，节省文字也是一种美德。要知道你不是在写小说、散文，不需要你演绎过程和情节。数据分析报告是一种严肃而没有情调的工作，在开始之前就需要你先收起，那颗追求文艺，追求文案优美的心。我想说的是，分析结论一定是要在分析结果上的提炼，把分析结果提炼成分析的知识和信息，这样传达给上司的东西才是有价值、有意义的。另外，分析知识和信息一定是在有数据支撑的基础之上进行提炼，不容忍有任何主观的臆断和“拍脑袋”的做法。所以，最后，在将分析结果精练为分析知识和信息后，你需要再次审视数据支撑和分析知识的匹配与吻合程度。如果你在报告里对某一观测值做了预测分析，就请也一并列出这个观测值的数据趋势；否则，就安静谦逊一点，不要没事在报告里瞎BB，这是一个数据分析师的基本素养，也是避免你的上司将数据分析报告仍在你脸上的前提。
4、严谨而简要的分析过程
你的分析过程或许比较艰难和凌乱，但这样的过程就千万拜托不要表现在你的分析报告里了。你使用了什么样的数据源，使用了什么样的分析工具、采用了什么样的数据分析方法等等这一切，只需要简明扼要、严谨而综述地说明分析过程得概要就好。因为常见而易用的数据分析过程和方法其实并没有太多，爱读书的人都会懂得。所以，你不用担心管理者看不懂，也没必要花太多时间和精力、浪费文字介绍你经历了什么样的鬼，使用了什么样高大上的数据分析方法。
5、流畅的分析综述文案
我想，你的语文该不会真的是体育老师教的吧？数据分析报告里最忌讳的是，你以你自己的磕磕碰碰的思维逻辑，制作了一份同样拖泥带水、蜿蜒曲折的报告。分析过程因为是你做的，所以只有你能看得懂来龙去脉。除了你，管理者和其他人读起来都很累。那么你在撰写报告的时候有没有站在管理者的角度去思考，他会怎样阅读？所以，首先需要积极转变思路和视角，你需要站在管理者审阅的角度去制作一份数据分析报告（如果可以的话，你找出那份他曾经公开称赞过的某人制作的分析报告，在开始之前好好拜读它）。并且他只愿意花10多分钟的时间读完这份报告，并能清楚地获得你想要给他转达的分析知识和信息。所以，报告对数据的解读流畅性十分重要。通过什么样的数据分析过程和结论，来表达什么样的数据分析观点和知识。你的解读语句要能够很好地驾驭和覆盖住这一切。否则数据分析报告读起来依然会很累。
6、可视化的分析结论
在商务智能领域，很流行一句话：让数据来自我解释或者让数据来说话。所以，你还在用文字来阐释数据分析报告的结果和结论吗？在这个大数据时代，有太多可视化的分析工具，优秀的数据分析师，从来不会停下学习的脚步，擅于用可视化图表、用更优良的数据分析编程语言来让分析过程和结果更具有竞争力。有大部分免费的PC版本分析工具可以使用。再者，退一步讲，若你精通SQL和EXCEL，其实也基本用不着其他可视化的分析工具。如果仅仅是制作一份精美的数据分析报告，给你EDW权限和EXCEL也足够用啦。因为数据分析的套路其实都蛮简单，难的是你不熟悉使用SQL、EXCEL技能也略懂一点点，又不愿意去学习新的数据分析编程语言……那你的核心竞争力体现在哪里？随便拉一个数据库开发人员，你的SQL写的有他的好？随便啦一个报表开发人员，你的可视化效果做的比他好？所以，如果你不懂的谦虚又不爱学习，趁早改行算了。这个行业里根本就不缺乏人才。我认为，作为数据分析师你的高度是要同时在数据库开发和报表开发人员之上;否则没有一点点拿得出手的软实力，你被取代的可能性就越高。因为，他们当中的任何一个人，凡是有点思路和想法，就会比做的比你好。
我其实想说的是，用图表代替大量堆砌的数字会有助于管理者和你的上司更形象更直观地看清楚运营的现状和问题以及你数据分析报告里所呈现的分析结论、知识或者信息。当然，凡事都需要有度，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从。需要注意的另外一点是，使用合理而贴切的图表进行数据可视化的阐释，该用折线图的时候就折线图，该用雷达图的时候就雷达图…如果这样的问题区分不清楚，你的可视化图标只能是画蛇添足而不是锦上添花。
7、反应现状和问题，提出方案与建议
我认为这是很关键的一点，也是去考量一个数据分析师有没有潜力的最直接的方式。你在基础的数据之上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你比别人都更清楚数据分析报告所呈现出来的现象和本质，以及他们的来龙去脉。你所要做的不仅仅是解读数据分析的结果，如果只做到这一步，我认为只能算是一名合格的数据分析师。优秀的数据分析师，通常都会在分析结果之上，进一步深入挖掘、探索和研究：导致分析结果现状和问题的真正原因，并给出的分析知识和信息之上给出建议和解决方案。而且这是你的管理者或者上司常常都会期望看到的结果，因为他不仅仅希望你是那个发现问题的人，而且也期望你能够凭借你的经验和认识成为那个解决问题的人。
