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在数据可视化分析的最后阶段，所有的分析、研究、推导以及得出的结论，都汇总成了一份详实的报告。这份报告不仅是对整个数据分析旅程的总结，更是向读者展示这段旅程所取得的成果。

那么，数据分析报告该如何制作呢？不用担心，教程已经准备就绪，精心为您提供制作数据分析报告的指导和技巧！通过学会这一关键步骤，您将能够以清晰、简洁的方式向您的报告的读者（不论是客户、同事还是老板）传递数据的洞见和价值，使得您的数据分析工作得以完满展示！

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数据分析不是一段漫无目的的旅途，而是一场目标清晰的征程，所有的工作，都始于认识一个问题或决策。先认识问题，才能解决问题。

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在识别问题这个阶段，最重要的事情是充分理解问题是什么，以及这个问题为什么重要。

例如，当您要出具一份与NBA相关的数据分析报告，您的问题是什么？是要探查NBA近年来薪水与比赛成绩的相关性，网络舆论对粉丝、球员和球队的影响，还是各个球队的成绩与发展趋势？抑或是要做一份全面的产业分析，向外行人介绍这个产业的全貌？

您的问题决定了这份数据分析报告的内容与倾向，也决定了各类工作应当如何开展。

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通过明确以下两点，我们可以对自己需要分析的问题有一个更加清晰的认知：

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1.;构建读者画像

您的读者是谁？他们希望得到什么样的信息？您的分析能否说服他们根据结论采取行动？——这些问题的作用是为您画一个箭靶，从一环到十环，一步步圈出这份数据分析报告的落点。

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如果这是一份即将参加比赛的作品，您也可以构建一些虚拟的读者，想象ta的身份、ta的视角和ta所关心的信息，如此制作而成的，便是一份目的清晰、有的放矢的分析报告。

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2.;以结论为导向

一份数据分析报告的落地必然是给出结论与建议，但数据本身不会说话，也不会告诉您哪些数据联系在一起能得出什么结论，那么在初期就要明确：我们要从哪些角度得出结论，提供建议？以此为落点，我们可以构建出一个清晰的分析结构。

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来看看一份数据分析大赛的特等奖作品《“数字”创新时代，“阅读”改变生活——中国数字阅读产业分析》，分析的内容涵盖了行业发展历程、市场规模、用户、创作者、行业宏观因素、出海情况、竞争格局等方方面面，由这宏观的结构我们便能看出，这份数据分析报告的落脚点必然是整个数字阅读行业。

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果不其然，最后这份报告将结论落在了数字阅读行业的发展前景与对我国国民经济文化发展的利弊中，并从数字阅读行业的发展这一角度提出了建议，前文洋洋洒洒的数据与论述使这结论与建议显得凿凿有据，信而有征。

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一份出色的数据分析报告，且先不论分析方法是否精妙，逻辑是否无懈可击，首先，它须得是可读的，易读的，至少要令人能够一眼辨出这份报告分析了哪些内容，如果东一榔头，西一棒槌，即便其内容再有价值，也无法向读者清晰地传达。层次分明，结构清晰，是一份数据分析报告应当具有的基本素质，能够降低阅读成本，有助于信息的传达。

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虽然不同类型的分析报告有其适用的呈现方式，但总的来说大部分的分析报告还是适用总—分—总或分—总的结构，在作品中体现为分模块进行专题分析，再来看看大赛一等奖作品《全球幸福指数及中国幸福指数影响因素分析》，便是将作品分为全球幸福指数分析、中国幸福指数分析、从社会层面观测国民幸福指数、从个人层面观测国民幸福指数等四个模块，最后从国家治理的角度给出了结论与建议。

在分析时，许多人都会使用一些成熟的数据分析模型，如RFM模型、帕累托模型等，满满当当摆上来，看起来似乎十分专业，却可能充斥着一些本不必分析的数据，将真正重要的数据淹没于其中。所谓数据分析模型本就是为解决特定的问题而建立的，所以我们要舍弃所有非必须的和无关紧要的细节，只保留最重要的、最有效的、最关键的且会造成影响的数据，聚焦于当下研究的问题。

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既然是“数据分析”，数据便是一切分析的基石，一切分析与推导都要基于严谨的数据分析，不要提出具有猜测性的结论，更不能出现“我感觉、我猜测、我觉得”这样主观色彩浓郁的词。

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例如，根据以下图表，我们可以得出的结论是：人口预期寿命与国家发展程度呈正相关，而不能进一步得出“人口预期寿命与国家医疗水平呈正相关”一类结论，如需验证相关猜测，则需要搜集相关数据，进行针对性的比较与分析，不可凭空猜想。

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分析后则必提出结论，每一个分析或每个小节都须有结论，阐释阶段性分析成果，层层递进，最终汇聚为一个最重要的核心结论，使整篇数据分析报告落点明确，言之有物。

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所谓“数据可视化分析”，“可视化”便在于利用图表呈现数据，根据分析需求选择正确的图表，可以达到事半功倍的效果。

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而在制作数据分析报告当中，我们还要对图表的排版进行设计，使报告阅读起来更加清晰顺畅。总体而言有以下四个方法：

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1.;有效的布局

1）遵循人眼扫描模式，即从上往下、从左往右的顺序。

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2）使用统一的结构来构建区块。

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2.;明确的风格

关于报告整体的风格，首先可以由报告所分析的对象决定，部分行业会有一些约定俗成的色彩风格，如：

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想必其中一部分大家也十分熟悉，在制作对应行业或主题的报告时，也可以采用此类风格。

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关于选用浅色风格还是深色风格，其中也有学问：

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3.;合理且一致的颜色

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当根据某一个指标的数值大小进行颜色映射时，建议使用生长色系的渐变颜色。

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符合语义的颜色可以帮助人们更快地处理信息， 尽量根据指标含义选择符合人类最直观感受的颜色。

• 通常绿色表示正常，黄色/橙色表示预警，红色表示异常

• 股市分析中，红色表示上涨，绿色表示下跌

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在同一仪表板中，对于相同的指标尽量使用同一色系的颜色方案， 避免使用过多的颜色对用户造成干扰。

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在同一仪表板中，不同数据图表尽量选择相同色系的配色方案，保证配色的协调性。

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4.;降低认知负荷

降低认知负荷通常有以下四个方式：

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基于分析结论，要有针对性的建议或者提出详细解决方案，那么如何写建议呢？

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首先，要明确提建议的对象，不同的目标对象所处的位置不同，看问题的角度就不一样。比如政策制定者更关注方向，分析报告需要提供对相关情况的深度洞察，指出潜在漏洞和改进方向，行业从业者更关注市场走向和潜在的机会，普通人则关注具体策略，基于分析结论能通过哪些具体措施去改善现状。

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其次，要结合实际情况提建议。虽然建议是以数据分析为基础提出的，但仅从数据的角度去考虑就容易受到局限、甚至走入脱离实际情况的误区，造成建议提了不如不提的结果。因此提出建议，一定要基于对相关行业的深刻了解和对实际情况的充分考虑。

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一份数据分析报告的落成，意味着一场数据分析之旅的尾声。这段旅程不仅是一个完整的过程，更是一次对知识和见识的丰盈之旅。从选题、查找数据、数据处理、数据分析、图表制作，再到最终的报告制作，每个步骤都是数据分析旅途中的重要节点。

在这个过程中，您不仅仅是分析者，更是一个故事的讲述者，通过报告向他人传递您在数据海洋中发现的珍贵信息。这是否丰盈了您的知识，增长了您的见识，也成为这场数据分析之旅是否成功的标志。

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因此，在这份数据分析报告的完成之际，让我们回顾整个旅程，感叹数据的力量，庆祝分析的深度，同时期待这份报告所带来的深远影响。这是一个充实而有成就感的瞬间，也是对您不懈努力的最好回应。

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