大厂是怎么写数据分析报告的？

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写在前面的话

在当今企业纷纷推动数字化运营的背景下，No Data, No BB成了职场人的口头禅。做一份好的数据分析报告，大到成为能否帮助企业做出正确的商业决策，小到成为能否说服老板获取业务资源的关键因素。因此做出一份高质量的数据分析报告是一个职场人必备的利器。

有人说，数据分析报告，不就是一堆的饼图、柱状图、散点图放到PPT上吗？在阿里巴巴工作，经常会需要撰写数据分析报告，我也积累了很多这方面的经验，今天想尝试从这个人人习以为常的操作中看看是否有不变的门道。

1. 表达主题决定了我们的图表形式

决定分析报告图表形式的并不是拥有的数据是什么，而是你所需要表达的主题是什么。

图1和图2是根据一份相同的数据，展现的2个不同的图表：

上图可以发现对于相同的数据，因为我们所需表达的主题的差异，也将呈现完全不同的展现方式。图1表达的主题是爽肤水和沐浴露两个品类在不同城市的销量排名，图2主要表达的主题是在相同城市在两个不同的品类的销量差异。

因此在下笔做分析报告之前，先仔细想好自己要表达的主题是什么。

在进行了完整的分析后，要抵制住把所有向听众展示的冲动，而应该把所有注意力集中到需要表达的主题重点上来，因为这些才是听众所需要了解的信息。

为了找到我们分析的主题，需要了解分析报告针对的对象。详细的了解听众的背景和观点，并思考清楚我们期望听众对我们的看法。在内容上，希望听众了解什么，了解了以后有什么行动。了解了听众和内容后，再确认数据的表达形式，只展现能支持主题的数据。

整篇分析报告要能通过三分钟说得清楚，每页报告都能一句话概括清楚。

2. 不要放弃标题这个绝佳的位置

有些图表的标题就和猜谜一样，例如：公司销售趋势、分公司销售分布情况。完全没有指出图表的重点，公司销售趋势是怎么样的？分公司销售分布又是如何？

别把我们需要强调的重点当做秘密一样不肯透露，而应该把它放在图表最前面，减少听众误解的可能性，并让他们的注意力集中到我们所想强调的数据上。

如下图，这张图到底是为了表达全量销售金额没有明显的增长呢？还是为了表达2月份销售金额断崖式下跌？还是为了表达其它什么主题呢。请在标题上明确的告诉听众。

3.处理成分对比的关系

成分对比主要体现在对与一个整体的每个部分的百分比的对比。常常出现份额、百分比等词汇。成分对比通常使用饼图来展现：

饼图在使用中建议不超过6个部分，如果超过6个部分，可以把剩余部分归类到其它项中。另外由于人们看数据习惯顺时针看数据，因此可把最重要部分放到12点位置，并用对比度强烈的颜色突出显示。

饼图主要在标识单一整体各部分比例，如果需要比较两个整体的成分时，重点考虑柱状图（图3）。因为如果使用饼图（图4）会导致读者视线需要在不同图表间来回移动：

成分分析可能包括子成分分析，需要把整体的一部分再作为整体进行分析，这时可将饼图放在开始的地方，百分比的柱状图放在后面：

我们要尽可能少使用饼图，饼图占整体的比例一般不超过5%。尽量不使用3D饼图或甜甜圈饼图。永远记住，图表只是为了让我们听众更好理解我们的数据，而不是图表有多与众不同。

4.处理项目间对比的关系

项目间对比主要是比较不同项目间的情况。常常出现排名、大小等词汇。项目间对比通常使用条形图来展示：

我们对于条形图的顺序需要深思熟虑，如果天然是有序的则按天然的顺序，例如人生阶段婴儿、少年、青年、中年、老年。但是如果没有这种天然顺序，需要考虑什么顺序对于我们数据主题是最有意义的。

根据我们所需要突出的主题，选择条形图的排序方式。展现条形图数值的方式包括刻度尺或在条形图上显示数字，可根据情况选择其中一种方式，但是不要两处都显示，多余容易导致图形的混乱。同时标识数字时，把小数点后的数值去掉，3%总是比3.1415%容易被听众记住。

对于项目间对比有时也会通过柱状图来代替，但是条形图相较于柱状图有两点明细的优势：

减少听众与时间序列对比的混淆条形图有较大的空间填写各项目的名称

项目间对比，还可以通过背离式条形图，往往可以形象的将有利与不利的情况分离开来：

项目间还可能针对一个范围进行对比，这时可使用范围条形图：

当比较的项目由多个部分组成，可通过堆积条形图，必须将最重要的成分放在靠近基线的地方，因为只有这部分才可被准确度量：

5.处理时间序列对比的关系

时间序列对比关心的是随时间变化的对比。常常出现变化、增长、下降等词汇。时间序列对比通常使用柱状图或折线图来展示，如果时间点不多时可以使用柱状图，如果时间点是很长一段时间范围使用折线图更为合适：

对于折线图，趋势线一定要比背景线粗。当存在同一张折线图存在多条折线时，需要将最关注的线加粗加亮。但是当出现非常多折线时，我们的折线图就会呈现出方便面式图表，往往导致图表混乱。如下图：

解决方便面式图表的方式可通过将折线图拆分到不同的小的折线图中，虽然图表变多了，但是所需要表达的主题也能更加清晰：

在时间序列对比中，可通过箭头、线条、阴影等方式强调数据的某一部分，将听众的注意力集中到你所期待关注的点上：

同样，时间序列对比也可以通过刻度的正负来区分正面情况和负面情况：

我们常常在时间序列中，可能包括实际值和预计值，可通过将实际值设置为实线，将预计值设置为虚线的方式：

当一个折线图的数值，是可通过一个公式生成的，可将公式中的计算因子分别拆分到计算树中，使听众可清晰看到每部分计算因子的变化情况：

如果只有两个时间点，可展现两组数据之间各维度的提升和降低的差异，形成斜率图，连接的线条可以直观的感受到提升与降低的程度：

不同的刻度基线会产出完全相反的数据主题解读。看以下2张图，同样都是对杭州房价的描述：

同样的数据，产出的图表给人截然不同的感觉。那么我们到底应该如何定义刻度呢。其实关键取决于我们对于变化的理解，100块钱对于房价来说可能微不足道，但是对于动车票价格可能就是至关重要。

我们应该选择一个刻度，能准确反映对变化重要性的理解。如果通过使用不合适的刻度基线来误导听众，只要有辨别能力的听众都能发现问题，那么我们的整套言论和信誉就会被唾弃。

6.处理频率分布对比的关系

频率分布对比表现的是数据分布范围情况。常常出现范围、密度、分布等词汇。频率分布对比通常使用柱状图或折线图来展示，当比较范围数量较多时可使用折线图，较少时可通过柱状图：

频率分布的范围大小非常重要，既不能太大也不能太小，建议5到20个分组。不同分组的大小应相同，否则会造成数据扭曲。

对于即需要展示频率分布，又需要进行项目间对比，可将分布柱状图进行组合，其中一个分布柱状图作为另一个的背景图：

7.处理相关性对比的关系

相关性对比表现的是不同变量之间的关系。常常出现与XX有关、随XX增长等词汇。相关性对比通常使用散点图或双条形图来展示。如下图：

在双条形图中，我们将独立变量按顺序排在左边，而把对比值放在右边，如果期望模式与实际模式一致时，右边的条形图就会变成左边的条形图的镜像，如下面左图。当关系不符合预期时，两组条形图则会发生偏离，如下面右图：

8.处理多重对比关系

对比可能不仅仅是一种对比关系，有可能是结合上文所说的成分、项目间、时间序列、频率分布、相关性对比中的一种或多种组合而成，我们称之为多重对比。例如销售额在过去10年内稳步增长，但利润却没有同步增长，这案例第一部分销售额在过去10年内稳步增长属于时间序列对比，第二部分但利润却没有同步增长属于项目间对比。

对于这种情况，我们需要确定哪一种关系是主要的，哪一种是次要的。案例中，第一部分随时间变化是主要的，而销售额与利润项目间对比是次要的，因此最好选择以时间变化对比的折线图，并为每一个项目画一条支线的方式实现，如下图：

9.不仅仅只有图表

当然，对于数据分析报告，可定量信息我们可以通过图表构建，但是对于不可定量的信息，我们可以通过一些几何图形形成概念性视觉图像，或通过一些日常事务作视觉比喻。例如说到目标，可以形成高山这样的视觉图像。这需要发挥自己的想象力，平时多留意写优秀的海报广告，在生活中寻找灵感，在报告中能够做到与听众产生共鸣的效果。

10.消除认知负荷

听众在接受我们分析报告信息时，需要消耗脑力去学习新知识，脑力是有限的，因此需要消除听众无关紧要的脑力消耗。造成无关紧要脑力消耗最大的问题就是杂乱，因此消除杂乱是数据分析报告需要重点关注的。

通过将文字从原来居中对齐调为左对齐，进行相关的无关数据的淡化的处理，能减少听众的认知负荷，把关注点转移到我们的重点上：：

通过将网格线消除、标记点消除、金额度量转换、直接标记数据等手段降低认知负荷，右图是修改后的图表：

通过消除一些干扰，能突出我们所需要表达的重点。所有的数据不是相同重要，消除不需要关注的元素，或将不直接影响内容的元素融入背景。去掉这个东西会有什么变化？如果不会，那么就去掉吧。

同时要突出我们需要吸引听众实现的地方。在文字中可通过加粗、颜色、斜体、大小、空间隔离、下划线等手段突出文字关键词。在图表中主要通过颜色、大小突出需要强调的内容。在使用颜色时需慎重选择，不能在一张图中有太多颜色，造成视觉干扰；可以使用颜色的不同饱和度来强调数据；根据分析报告背景，可选择对于的互补色来做内容的突出强调。

11.讲好分析报告

分析报告做好了，还需要以更好的语言表达方式呈现给听众。可以把分析报告当做一个故事来说，能更加引人入胜。

首先对整个背景做设定，接着介绍什么因素上下文驱动情节的演进，举例说明发生了什么样的冲突，基于这些冲突有哪些假设，再基于这些假设如何做数据验证，最后通过什么方式带来什么解决方案。

为了保证整个分析报告的逻辑清晰，可以构建类似金字塔的逻辑结构，以某一个中心论点为塔尖，在其以下分支出不同论点的数据分析支撑。让听众对我们的分析报告有个清晰的逻辑结构。

最后，希望每个职场人都能用数据分析报告打开一个新的天地。广阔数据天地，大有可为。

作者：DeeperMan

来源：InfoQ

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