分析报告模板
数据分析报告通常分为以下三个类别，分别是：日常运营数据分析报告、专项数据分析报告以及行业洞察数据分析报告。其中日常运营数据分析报告属于需要定期出的报告，而专项数据分析报告则属于不定期报告，行业分析报告既可以是定期报告也可以是不定期报告，接下来我们详细说明。
（注：图片可点击放大看，更清晰哦~）
一、日常运营数据分析报告 日常运营数据分析报告是帮助我们了解目前运营工作情况的报告。日常运营数据分析报告还可按周期分为，每日数据报告、每周数据报告、每月数据报告、季度数据报告以及年度数据报告。根据周期不一样，所需看的指标也会不一样。
撰写日常运营报告要注意，表头是固定的，一旦固定好不要轻易改动，这样方便报告受众查阅和对比。
报告制作步骤 a、确定需要观测的运营数据指标制作日常运营数据分析报告，首先需要确定需要观测的运营数据指标，运营数据指标X的搭建可以参考以下文章链接（建立数据指标X），此处便不再赘述了。
b、数据自动化模板由于日常运营数据分析报告的表头一般都是固定的，且需求频次较高，可将此报告做成自动化的模板，定期导出，总结上交即可。能够节省不必要的时间，提升工作效率。（分享下小典的提升工作效率的小技巧：在工作中，做一件事时，先思考下此事日后出现的频次。对于出现频次少的事情，就找到最快解决方案在当下尽快解决它；对于日后出现频次高的工作，在第一次做的时候想办法将其自动化，下次再做时，能够节省下不少时间）
可利用Excel制作数据自动化模板，具体可点击以下文章链接查看（Excel还能这么玩—建立数据自动化监控平台（Excel进阶功能））。
c、定期出报告 二、专项数据分析报告 专项数据分析报告，一般是需要去解决某个具体的问题，来做的数据分析报告。比如《网站流量异常报告》、《用户留存率下降报告》、《上周广告投放效果报告》等，专项研究报告的重点是深入挖掘问题，以及寻找解决问题方案。这些报告是针对特别事件孕育而生的产物，所以是不定期报告，因为你并不知道什么时候会发生什么事情。
报告制作步骤 a、明确分析目的和思路b、数据准备c、数据处理d、数据分析e、数据展现f、报告撰写报告大纲
0、结论和解决方案我这边的建议是，结论先行。方便观看报告的人带着结论去理解这份报告，
也节约时间。在提前预知结论和解决方案的前提下，他可以重点观看他感兴
趣的结论和解决方案的解决思路。
1、背景和目的2、思路和解决步骤3、结论和解决方案通过上面的思路和解决步骤，最后推导得出报告结论。并根据结论与
实际相结合，得出解决问题的可行性方案。
三、行业洞察数据分析报告 行业分析报告是对整个行业的情况汇总报告，主要是分析当前各行业的相关情况，这样可以有助于掌握整个趋势，比如抖音风刚起，就能判断短视频平台即将到来的大佬们都获得了最高的流量支持。行业分析报告主要分两点，一是整个行业的报告，一是同行竞争对手的报告，整个行业趋势可以通过大数据来获得相关数据，而同行分析，则是通过分析竞争对手的数据来了解他们的大概情况。
报告制作步骤 a、设计好报告大纲由于行业洞察数据分析报告是为了帮助我们去了解整体行业的现状和趋势，所以需要提前确定好我们想要通过这个报告看到哪些内容及数据。即需要提前设计好报告大纲。
有很多平台都会定期出很多数据分析报告，我之前的文章（【收藏】数据分析工具资源分享）也有推荐一些数据分析报告平台。可以参考他们写的专业的行业洞察数据分析报告，重点观看他们写报告的目录和结构。多看几份报告，就可以找到一些规律。此处将我整理的一份数据分析报告大纲分享给大家。
1 总体概览1.1 背景（发展历程）–AMC模型1.2 市场环境 –PEST分析1.3 市场潜力1.4 行业产品分布情况2 行业竞争格局2.1 市场现有产品情况2.2 市场发展情况2.3 各产品分析3 用户分析3.1 用户画像3.2 消费能力3.3 偏好分析3.4 产业分析4 年度盘点5 行业趋势b、数据准备c、数据处理d、数据可视化下方文章有推荐一些好用的数据可视化工具，点击即可查看。
【收藏】数据分析工具资源分享
e、报告撰写
建议
那我们应该如何做出一份高质量的分析报告呢？
有三个要素，分别是数据质量、报告受众以及结论。
最重要的一点，在做数据分析报告时一定要关注数据质量。如果数据质量有问题，那么不管分析图表多漂亮，分析逻辑多严谨，分析方法多适用，得出的分析结论都是徒劳。
在进行数据分析之前，一定要知道你的报告受众是谁，不同受众对于报告的期望完全不一样的。高层关注方向，基于数据分析或者数据洞察来做决策，基于方向决定相关资源的投入。中层关注策略，基于数据分析结果可以制定什么样的策略，如果用户流失，更关注流失用户的特征从而给出对应策略。员工关注执行，如针对什么样的用户发送什么样的优惠券，可以根据分析结果执行运营方案。
既然是分析，也就是必须有观点，有结论。一定要在报告中呈现结论，哪怕是错误的结论。分析结论是基于当前的数据，基于数据分析结果的逻辑推理。所以我们一定要尝试去下结论，这也意味着我们必须要去深入的分析解读数据背后的业务意义，隐藏的规则。可能由于我们的业务知识不足，得到的结论不对或者明显的常识性结论，但对于数据分析师来说，敢基于数据下结论，也可以发现自己的不足，从而找到自己提升的机会点。
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