有很多数据分析的新手在写数据分析报告时，仅止于简单地给出同比和环比的数字，分析报告非常平淡，没有实际价值，也没有建设性意见。

这类报告的风格是这样的：

• 销售额同比下降了10%。
• 用户流失率环比上升了5%。

• 产品的用户留存率同比上升了3%。

此类报告领导或者业务，得到的只能是劈头盖脸的痛骂。且作为数据分析师的我们在产出分析报告时只是报数字的话，ChatGPT马上就能取代我们了。

第一种方法是找出为什么，即你需要解释指标变化的原因，为什么会涨，为什么会跌？

例如，如果你发现销售额上涨了10%，那么为什么会上涨10%？

这里的原因需要尽量要找到驱动的原因，而不是结构上的原因。

如果你分析得到GMV受渠道A拉动上涨，那这就是结构上的原因。

但如果你知道渠道A是因为运营加大了投放力度而上涨的，那这就是真正驱动的原因。

你可以通过拆解渠道、区域和产品等方法先定位结构上的问题，然后找到相应的负责同事，向他们咨询是否有进行相关业务动作，并用简洁的语言表达这些变化。

例如，你得知渠道投放同事投放了一批腰封广告，增加了流量，导致最终成交提升。那么，你就可以这样表达：受腰封渠道投放拉动流量增长，成交额环比提升10%。

第二种方法是找出指标的后续变化会怎样？

继续上面销售额上涨10%的例子，你可以进行以下措施：

• 分析前期数据，了解流量增量是否可持续，是否与业务发展方向相符。
• 考虑市场变化，比如竞品的变化、用户需求的变化等，对流量变化产生的影响进行分析和预测。

• 提前制定应对方案，针对不同的流量变化趋势，制定相应的应对措施。例如，如果某个广告的投放下个月无法继续，可以考虑寻找其他渠道，或者提高网站SEO等。

通过这些措施，业务可以更好地预测流量变化趋势，及时采取措施，保证流量的稳定。同时，也能提高业务的灵活性与应变能力，对企业的长期发展具有积极的促进作用。

第三种方法是说明影响有多大。

如果GMV环比提升了10%，那么，这个提升是否在预期之内？相比KPI的目标，目前的进度如何？落后还是超前，落后的话，落后量是多少，下个月需要额外再做多少GMV？

如果我的腰封渠道的流量增长，那么腰封渠道的质量如何？转化率有没有变化？整体流量汇总核心用户的流量是否有增长？增长多少？

以上是成熟业务的做法。

如果是创新业务，我们还需要从指标中提炼出商业模式的可行性。

比如，用户的留存率长期维持在一个较低水平，本月的留存率已经连续三个月处于低值。那么它的影响就是目前这套业务模式无法持续吸引用户，商业模式的可行性存疑。

这是我用FineBI制作的网上超市经营数据分析，利用FineBI的联动钻取和螺旋式分析功能，通过图表联动钻取，给领导详细拆解汇报不同性别，年龄段的用户特征，各类特征分析数据一目了然，比起一页页的翻ppt，这样的汇报方式更加直观、简洁，领导更加喜欢。

而且利用BI工具制作可视化图表和报告的步骤比Excel简单的多，拖拖拽拽就能生成可视化图表，自由布局生成可视化报告：

以上是改善我们写数据分析报告时只会报数字的一些常用方法，大家要按层层递进的顺序进行执行。希望大家在看完这篇文章后可以真正学会如何输出生动的数据分析报告。