Step1：目标确定

这一步在工作中通常是由你的客户/上级/其他部门同事/合作方提出来的

第一次的数据报告需要自己来提出并确定目标，选择目标时，需要注意的点：

选择一个比较熟悉，或者比较感兴趣的领域/行业

选择一个范围比较小的细分领域/细分行业作为切入点

确定这个领域/行业有公开发表的数据/可以获取的UGC内容（论坛帖子，用户点评等）

Step2：数据获取

1.公开数据

统计局网站，各类行业网站等

百度输入关键字就行了

2.爬虫

Step3：数据清洗

在工作中，90%的情况都是在做清洗工作，排除异常值，空白值，无效值，重复值等

Step4：描述分析

这是实际工作中应用最广的分析方法

分为两部分：数据描述和指标统计

数据描述：用来对数据进行基本情况的刻画，包括：数据总数，时间跨度，时间粒度，空间范围，空间粒度，数据来源，数据的极值，分布，离散度等

指标统计：用来做报告，分析实际情况的数据指标，包括变化，分布，对比，预测

变化：指标随时间的变动，表现为增幅（同比，环比等）

分布：指标在不同层次上的表现，包括地域分布，用户群分布，产品分布等

对比：包括内部对比（团队对比，产品线对比）和外部对比（与市场环境和竞争者对比）

预测：根据现有情况，估计下个分析时段的指标值

Step5：洞察结论

通过数据去推测和理解真实情况

Step6：报告撰写

一个完整的报告，应该至少包含以下六块内容

①报告背景

②报告目的

③数据来源，数量等基本情况

④分页图表内容及本页结论

⑤各部分小结即最终总结

⑥下一步策略或对趋势的预测

注意事项

1. 一定要有框架，最简单的就是以问题拆分的逻辑来进行搭建，在每个分支进行内容填充，分点说明
2. 数据的选择不要过于片面，要多元化，进行对比分析，否则结论可能有失偏颇。数据的价值决定了分析项目的上限，尽可能多收集有用的数据，进行多维度的分析
3. 结论一定要有客观的数据论证，或者严密的逻辑推导，否则没有说服力，特别容易陷入自嗨
4. 图表比文字更加直观，而且可读性更高，应该多利用图形化的表达方式
5. 分析报告不只是说明问题，更重要的是基于问题提出建议，解决方案，预测趋势
6. 多看行业报告，多练习，business sense在后期比技巧更重要

几点建议

1. 要有一个好的框架
拿到一个课题，你需要去思考怎么去写这样的报告，有什么样的数据可供你用，你要分析什么样的数据，你想得到什么结论，发现了哪些问题，最终的分析结论解决了什么问题。常见的我们从用5W2H，用户分析，SWOT等角度去定位一个报告
2. 每个分析都有结论，而且结论一定要明确
3. 分析结论不要太多要精
4. 分析结论一定要给予紧密严谨的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，泰铢噶UN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
5. 好的分析要有很强的可读性
要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么
6. 数据分析报告尽量图表化
7. 好的分析报告一定要有逻辑性，通常遵循发现问题→总结问题原因→解决问题
8. 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的基本特性都不了解，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
9. 好的分析一定要基于可靠的数据源
10. 好的分析报告一定要有解决方案和建议方案
11. 不要创造太多难懂的名词
12. 最后要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人