其实不论是做什么行业，如今大环境对于数据的需求，整理和分析的要求都逐年升高，但不管你是否系统地学过数据分析，如果能有很好数据思维，以及对于数据的诠释，都会成为我们职业生涯的加分项。
今天就想和大家一起分享一下关于写好一份数据分析报告的要点，以及常见的图表对于数据所展示的意义。
我们在准备一份数据报告时，除了需要的数据外，我们还要明确无论写什么类型的报告，都要先搞清楚报告是给什么人看，因为受众不同，我们的受众不同，对于一份报告来说所要表达诠释的，以及阅读人对报告本身的期待也都是不同的。
优秀的数据分析需要撰写者能够准确地体现分析的思路，能够让完全不懂或没有了解的读者充分接收到你的信息。而报告的框架和行文思路不单指报告本身的思维逻辑清晰，更多指数据分析的过程的框架。
当我们拿到一个问题时，需要利用各种工具、模型、方法论将问题拆解分析，指导得出最后结论，这时候就可能会用到我们在数据分析时会经常说到的分析模型，比如MECE，是“相互独立，完全穷尽”：即对于一个重大的议题，能够做到不重叠、不遗漏的分类，而且能够借此有效把握问题的核心，并解决问题的方法；
又或者PEST分析法，一般是应对政治（Political）、经济（Economic）、社会（Social）和技术（Technological）这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。PEST分析相对简单，并可通过头脑风暴法来完成，运用领域有：公司战略规划、市场规划、产品经营发展、研究报告撰写。以及经典的AARRR漏斗模型等来确认分析框架。
另外，我们要了解分析报告的种类，从而深入思考撰写的框架，一般按照报告的陈述思路，我们可以将报告分为四大类：
01
描述现象的描述类报告：通常是对业务数据的日常展现，比如月销量，平均流水等，报告主要陈述真实结果，描述发生的既成事实。不要求深入和全面。
02
找出背后问题和新的因果类报告：在描述类报告的基础上，多了一个为什么。通常是对某一现场出现原因进行研究。比如为什么这个月的销量下降？背后的原因是什么？
03
预测类报告：通过对事实现象或原因进行分析与判断，预测未来有可能发生哪些事，或者评估事件的走向趋势等。
04
提出建议的咨询类报告：类似推理解密的过程，需要先假设得出分析结论的基础上，给出更有价值的建议。
单纯的文字没有办法给到阅读者直观的感受，所以我们会通过图表可视化地展现抽象的数据，然而数据图表展现的也不单单是为清楚，每一张图表对不同的内容的表达也同样有所不同。
折线图是我们在数据分析报告中非常常用的一种图表，它可以非常准确迅速地展示总体趋势，非常适合描绘同一时期内，不同品类的走向趋势，可以作为比较判断的参考。
区别于柱状图，条形图是横向展示的图表，适合比较多个不同的数值，与折线图最大的区别在于折线图表示趋势，而条状图展示数值。条形图又分为普通的条形图、堆积条形图、百分比条形图。
