很久没有写数据分析了，今年到现在已经完结了两个专题《七天教你打造爆款》和《七天教你玩转微营销》，数据分析专题起源于2013年，跨了一个年头，我想今年一定要把它写完。
数据分析专题是基于Excel的数据分析，先复习一下，我们之前学了什么。（在微信号回复“数据”即可查看这一系列文章）
第1篇：用Excel做数据透视表和数据透视图，做简单的数据分析和展现
第2篇：网上数据平台的使用（淘宝指数和阿里指数）
第3篇：组合图制作及学习数据指标
第4篇：增长速度计算及展示、波士顿矩阵制作
第5篇：波士顿矩阵应用及描述性指标
第6篇：多维分析
第7篇：预测
第8篇：异常检测
第9篇：探索关系
第10篇：聚类/分类
第11篇：数据分析的5大思维
第12篇：Excel分析模型制作
第13篇：爬虫
学了这么多，我知道真正学会的童鞋只有千分之一二。这也是我后来停笔的原因，通过数据我也发现越写受众越少，从开始的几十万传播量，到后来的几千传播量，我明白再写专业性质的，只能跑去IT论坛发布了，毕竟电商行业还不是IT行业，没必要。那么，今天我要跟大家分享简单一点的数据分析报告。
首先，大家先思考一个问题，什么是数据分析？
把【数据】转变成【信息】，这个过程就是数据分析。【数据】本身并没有价值，有价值的是【信息】。在数据分析师眼里【1,2,3,4】不再是单纯的数字，而是有含义的信息。
那么，问题又来了，什么是数据分析报告？
把【信息】转变成【方案】，就是数据分析报告。【信息】有价值，但不能落地，落地的是执行【方案】。
之所以很多人觉得数据分析师是大忽悠，原因就是报告没写对。
再回顾一下我之前说过的数据分析的四要素
【业务】+【思维】+【工具】+【数据】
业务能力是非常重要的，没有业务能力的数据分析师，几乎形同虚设，真正值钱的数据分析师是一定要具有业务能力的。
好！废话讲完了，接下来才是重点。
通用的数据分析报告撰写思路：
第1步：发生了什么？
第2步：问题出现在哪里？
第3步：为什么这件事情会发生？
第4步：需要采取什么行动？
第5步：下一步将发生什么？
第6步：可能发生的最好结果是什么？
我们先看第1步，发生了什么？
先把我们的分析结果展现在老板和童鞋们面前。这一步要充分利用好【对照】手法，俗称对比。主要是以下两个方面的对比。
1）现在的自己和过去的自己比
【图1】
2）自己和市场（对手）比
【图2】
在实战上面，先把数据洗好，再用PPT做成图表的展现方式。
别忘记，信息具有唯一性，每个人读取出来的结果不一样，而且在坐标轴的取值上面也会造成
【图3】
【图4】
通过【图3】和【图4】可以发现，数据分析师是可以在视觉上动手脚。两张图的数字没有变，只是坐标轴的的上下限变动了。
在撰写文本说明的时候，要提供更多的数据作为参考，而且分析师的措辞和很重要。以【图4】为例，假设坐标轴单位是【百万元】，发生了什么？
把数字说出来，这最为简单的方式，但这是废话，上司看完只会赏给两个耳光。这和学物理的时候是一样的，没有参照物就不知道自己的运动状态。下面我们加入对比。
这回就好多了，有了对比，才能知道本月和上个月的不同。特别要注意【高达】这个词，这个词是分析师对这个数据的程度定义词，定义此数据是比较夸张的。这种词会引导读者，当然也可以误导读者。既然给出了个【高达】，那就要给出用【高达】的理由。
这回就清楚了，判断这次下滑程度比较严重的原因给了出来。上一次下滑环比速度是7.5%，相对比，这次增长了260%。这样写是为了让读者重视这个问题。也是很好玩的地方，和销售是一样的，买卖就是在对比中产生的。
分析师写报告既要尊重客观事实，又要适当地提醒读者重点该关注的地方。
第2步：问题出现在哪里？
我们从数据层面上知道发生了什么，不一定是坏的。我只是以下降的为例，如果是上升的情况，也是发生的事实。现在我们要找出问题的所在，究竟是什么因素的变动在起作用？
事出必有因。结果有变化，中间过程一定也会有变化。这个时候我们要做一个动作，叫【下钻】，也就是《数据分析的五大思维》里面讲的【细分】。
实战中，我们会列出和销售额有关的所有数据，笨的方法是用肉眼观察图表，聪明一点的方法是用【相关性】分析。
图表法
直接用肉眼扫描判断，但要注意数据集的量级，不同量级的数据如果要放在同张图表里面对比，可以先做指数化处理。通过图表发现访客数和客单价没有下降，只有转化率在本期下降了，初步可以断定是转化率问题。
【图5】
相关性分析，可以不用图表，直接看数字，读取信息。
[0.7,1]表示强正相关
[0.3,0.7)表示中正相关
（-0.3,0.3)表示零相关
(-0.7,-0.3]表示中负相关
[-1,-0.7]表示强负相关
看到数字立马可以反应过来，这次的下滑和转化率是有中等的正（线性）相关性。下面我们都采用这种方法来分析，避免图表法产生视觉上的误差
【图6】
但这并不是最终真相。
当我们知道这事件和转化率有关系的时候，并不能直接判断转化率就是真正的罪魁祸首，接下来要调查转化率。两个动作，第一个是细分转化率，第二个是分析与转化率相关的因素。
通过细分发现，转化率变动的因素和询单转化率有关系，主要是询单转化率的变化影响了总体的转化率。
【图7】
进一步分析影响转化率的其他因素，发现访客数和客单价都与转化率有中等的负（线性）相关。对应再做一次细分，分析访客的来源变化和单品、套餐的价格变动。
【图8】
细分是一层一层地往下解剖，假设已经解剖到最底层，在展现分析图表后，撰写报告。
【图9】
第3步：为什么这件事情会发生？
这一步不是用数据层面就能解释的，大多数情况下，并不能通过数据去解释为什么这件事情会发生。如果你告诉我，因为询单转化率降低导致的营业额下降，这是没意义。你应该告诉我，为什么询单转化率会降低，这才是问题的真相所在。
通过对业务层面的了解和相关业务人员的沟通后，真相浮出了水面。
真相只有一个！
第4步：需要采取什么行动？
给出你的建议方案，需要一定的业务能力基础。
第5步：下一步将发生什么？
从这个例子来看，这是赤裸裸的威胁，告诉老板，如果你不解决这个问题，下个月，下下个月，甚至下下下个月，会有多惨。
【图10】
第6步：可能发生的最好结果是什么？
让老板明白不作为会导致怎么样的结果后，再让老板明白，我的方案能带来怎么样的结果。
有没有发现这个过程很像是在洗脑？
对！没错，其实就是在洗脑，不然分析师凭什么拿高薪呢？
这是个笑话O(∩_∩)O~。
能够这样撰写数据分析报告的，一定对业务情况非常了解，是资深的业务分析师，之所以能拿高薪，是因为他在帮老板解决问题。一般的分析师只会做到第2步或者第3步，他们是把问题丢给老板，收入3000的分析师和收入30000的分析师，差距就在这里了吧。
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