一、你是在完成一份資料分析報告嗎？
真正資料分析報告：既然是分析，一定是結果，也就是必須有結論，有觀點
1）一定要把你的結論呈現，哪怕是錯誤的結論。“結論是基於當前的資料，基於你做出的邏輯推理而得到的。”沒有結論的分析報告，不應該叫資料分析報告。

2）當你要下結論，意味著你必須要去深入的分析解讀資料背後的業務意義，隱藏的規則。可能由於你的業務知識不具備，得到的結論不對或很“明顯”（有時往往業務會說，你的報告給出是常識）

二、一定要知道你的報告受眾是誰
高層關注方向，中層關注策略，員工關注執行
1）高層關注是方向，基於資料分析或者資料洞察中發現機會。因為他們要決定是方向，基於方向投入相關資源，它們是用來做決策
2）中層關注策略制定。基於資料可以制定什麼樣的策略。例如，如果使用者流失下降，更關注流失使用者特徵是什麼，從而制定對應策略
3）員工關注執行，例如，針對什麼樣的使用者傳送什麼樣的優惠券，根據資料結果來對應發券。

不管針對什麼物件，有幾點是共通的：
1）資料好理解。好的報告一定是有比較強的邏輯，報告中不會出現太多難以理解的概念，指標的定義也比較清晰，不會一個指標定義要人理解半天。所以現在報告最好的形式是以圖為主。
2）直接告訴使用者價值點，報告可以幫助你解決什麼問題？轉化為很具體的數字，例如，可以提供你銷售100萬，提升10%，獲取多少新使用者，挽回多少會員。

三、一定在關注資料質量
資料質量是生命線，常見資料質量可能有幾個地方：
1）資料來源有問題，所以一定要核對你的資料來源，誰提供的，是如何產生的，是否做過處理；
2）指標定義邏輯，資料分析過程中的指標定義是否正確，是否滿足你要分析的問題；
3）資料提取處理。在寫SQL、python或者R等工具處理過程中，一定要反覆核對程式碼邏輯，看結果是否異常；
4）在excel加工的時候，更需要注意細節，可能在各種資料複製、圖表製作時出現小問題，錯行與列、少了一行之類的；
5）在PPT中一定要對資料的口徑說明，也許你做的都對，但是到了使用者不是按你定義來理解資料，按他自己理解，也會導致他對你的結論理解錯誤。

四、資料分析的價值是什麼
  分析   +資料  +報告           =   解決方案
定義問題     準確的資料       溝通表達           把問題解決
邏輯結構     完整的資料       資訊傳遞
假設檢驗     有意義的資料     快速決策
分析方法     資料處理技術     形成方案