数据分析报告价值不言而喻，麦肯锡、罗兰贝格或者波士顿等著名咨询公司，仅仅凭借报告就可以赚几十万或者上百万的收入。但如此有价值的数据分析报告，并不是人人都可以做的出来的，接下来我会结合自己的一些经历，对数据分析报告进行一次大剖析。
1）数据分析报告怎么制作出来的？
无论是数据，还是现在炒的很热的大数据，分析流程都是一样的。完整的数据分析流程包括以下部分：商业问题理解，数据梳理，数据清洗，数据分析，制作报告，解决问题。
这是一个闭环、不断优化的过程，只要最终没有充分解决问题，这个流程就会不停迭代循环下去。
具体每一个环节如何理解呢？
第一、商业问题的理解：这个模块是为了明确分析思路及目标的，我们报告目的是什么，需要用什么样的分析思路，就是在这个模块进行思考。
第二、数据梳理：这个阶段是数据准备工作阶段，主要思考的问题是，需要什么数据源，具体数据源要什么样的字段以及思考采集方法。
第三、数据清洗：所谓的数据清洗，就是数据的采集、整理及加工，最终得到适合分析的数据形式。其中数据整理和加工包括方面和角度很多，譬如去重、处理缺失值、异常值处理等。
第四、数据分析：包括两个部分，第一部分就是基础统计分析，譬如对比分析，交叉分析，时间序列分析等。而第二部分则是建模挖掘，当然这个部分得看具体需要。如果需要，则应进行相应的建模算法操作，从而得出相关结论。
第五、制作报告：这里就是将得到的相关数据分析结果进行可视化操作，最终输出的形式可以多种多样，但是常见的还是以PPT、Dashboard为主，并且这里还要写明具体结论。
第六、解决问题：任何的报告并不是自嗨，还需要解决实际问题，这样报告的价值才能凸显，譬如了解消费者，指导精准营销。
2）数据分析报告的种类
数据报告一般而言分为四种：市场/行业分析、用户画像洞察、竞品研究以及具体经营或业务问题分析。
1.市场/行业分析：对某个市场或者行业进行现状分析，并对未来趋势进行预测。具体包括宏观环境，典型企业、大事件分析、发展趋势等。
2.用户画像洞察：对目标用户进行洞察，包括基本属性、行为属性以及态度属性等。
3.竞品监测：对同类产品或者品牌现状进行分析，包括市场占比，功能诉求、用户满意度分析等。
4.具体经营或业务问题分析：对某个细致业务问题或经营问题进行专题分析，譬如XX投放效果营销分析。
3）报告数据来源
报告数据来源有很多，最常见的包括以下几种情况：
1.网页爬虫数据，譬如微博评论数据，大众点评评论数据。
2.互联网公开数据，譬如统计局数据，各大协会数据。
3.市场调研数据，这块是根据自己报告目的，通过相关调查问卷来得到某些数据样本，从而分析得到有价值的信息。
4.企业内部数据，主要是以客户数据为主，多见于具体经营或业务问题分析报告中。
5.运营商数据，如果和运营商有合作，可以得到这方面的数据，价值高，但价格也贵。
4）数据分析报告的学习建议
想要制作好一份数据分析报告的话，除了上述所说，还需要你平时多看一些咨询、数据报告，学习人家的框架、数据分析角度以及可视化成果等，然后多总结，多模仿。当你对数据分析报告的套路烂熟于心的时候，恭喜你，你就小有成就了。
这里推荐一些网址：
1.199IT互联网数据中心：http://www.199it.com/
2.艾瑞网：http://report.iresearch.cn/
3. 易观智库：https://www.analysys.cn/
4. 阿里研究院：http://www.aliresearch.com/
5. CBNDATA：http://www.cbndata.com/report
另外，你还需要多关注麦肯锡、波士顿、罗兰贝格、埃森哲、尼尔森等公司的微信公众号及发布的报告观点。
这就是我想对你说的，希望对你有所收获。
第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；
第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的 了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门 槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；
第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；
第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因 为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站 在读者的角度去写分析邮件；
第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；
第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；
第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！
因为分析报告的输出是是你整个分析过程的成果，是评定一个产品一个运营事件的定性结论，很可能是产品决策的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。
我认为一份好的分析报告，首先要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；
第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；
第三，分析结论不要太多要精，如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个一个分析能发现一个重大问题，就达到目的 了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅者接受，减少重要阅者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门 槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，不读下去，一百个结论也等于0；
第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；
好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；
好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！
好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因 为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站 在读者的角度去写分析邮件；
好的分析一定要基于可靠的数据源，其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员 提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性， 否则一切都将变成为了误导别人的努力；
好的分析报告一定要有解决方案和建议方案，你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚 第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义，而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题 的人，请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的；
不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光让你 来唱赞歌的，他要的也不是一个粉饰太平的工具，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了；