数据分析报表怎么做？这是一个很笼统的问题，所以这篇尝试从数据分析报表的3个方面来说下，准备了3天，内容较长，心急的小伙伴先看索引：
- 数据分析报表的原则
- 数据分析报表的数据来源
- 数据分析报表的可视化展示
01 数据分析报表的原则
为什么要把原则放在第一个说，我每次在做数据分析报表之前，都会先问自己几个问题：
- 我的报表是给谁看的？
- 我的“受众”想看什么？
- 我做这个报表的目的是什么？想要解决什么问题？
（1）数据分析报表给谁看？
报表受众的不同决定了报表设计风格的不同，同时也是报表项目实施前项目价值的有效评估，知己知彼百战不殆，因此这一块是非常重要的。
注意这里说的谁是指——“数据分析报表的直接使用者”。
因为有些项目客户安排了具体项目接口人，他是所有需求的接口，但是他本人并不一定是报表的直接使用者。所以要尽量获取报表直接使用人的具体信息，甚至想办法获取第一手的报表使用者的直接需求。
以最常见的“公司内部数据分析报表”为例：
- 高层领导：简洁明了，少操作，直接出结果。
作为高层领导，没有太多的时间去深入研究报表的细节，因此报表要直接把结果以最简单的方式呈现，并且尽量减少操作，能滚动页面的就不要另外加页标签。
- 中层领导：重点突出，分析深入
中层领导，一般起到承上启下的作用，一方面要向上级领导汇报问题的解决方案，一方面要先下安排工作，解决具体问题。
因此高层领导知道的内容，中层领导在其权限范围内必须知道，在此基础上还要对问题有更加深入的分析。
- 一线人员：解决具体问题，注重实用性
作为一线人员，不需要太多的分析思想，也不需要重大的辅助决策，他们更关心的是帮组他们提高工作效率，解决实际具体的问题，所以要求使用简单，有针对性，这才是最重要的。
（2）做数据分析报表的目的是什么？
做数据分析报表，第2要想清楚的是——目的是啥？每一张表每一个图都要是有用的，每个数据指标的含义一定要清晰！即：
- 能让受众了解哪些信息？
- 能让受众发现哪些问题？
- 能辅助受众解决问题时采取哪些决策？
抓住重点，对准分析，而不是光靠一串繁琐的数字。在数据分析中，不管是自己做的还是做给领导看的，指标定义才是最关键的。
枯燥的望文生义或者是简单的东西不光是会让老板觉得没用，更多的也是自己做的过程中，得不到收获，或者是对情况没有大致的了解，在做工作时也没有针对性，达到的效果自然是不尽人意的。
02 数据分析报表的数据来源
数据分析报表的数据来源，这里仅针对“外部公开性”的数据。
一定要注意的一点是：数据来源一定一定一定要是准确的！！！！切记！
很多人在做报表分析时，找不到正式公开的数据源，就去一些“小编文”里拿到一串数字就来用，无论是哪里来的数据，一定要交叉验证，准确无误再用！
03 数据分析报表的可视化展示
这里的可视化展示仅针对办公场景，如果是非常专业的研究类数据分析报表，我自己也没多少经验，不敢跟大家胡乱分享。
对于办公场景来说，我一般将数据分析报表分为两大类型：
如果更追求视觉效果，想要高端大气上档次的，参考这种：
上面这种就很适合做汇报，或者大领导来视察的时候展示，数据分析和视觉效果双双拉满。
如果你追求务实，只要能切切实实做好数据分析，指导工作就好，参考这种：
这种就很适合日常工作的数据监测和分析，清晰明了，一眼就能看明白，实实在在能帮助决策。
制作教程也很简单，可以直接用模板套出来，自己按照审美习惯布局即可。
将模板免费分享给大家，有需要的自取，在线使用无需下载APP
第一步：点此模板进入>>个性化仪表盘
注：可以直接在此模板的基础上修改，比从0-1搭建更加快速。
进入模板后点击右上角【安装应用】去登录，登录后才可以修改仪表盘。
第二步：自定义修改仪表盘
登录进入后，会看到一个两栏界面，左边是用来选择风格、录入数据源的地方，右边是展示区，点击右上角的【编辑仪表盘】进入编辑页面。
第三步：设计仪表盘
进入编辑页面后，左边可以选择新建的图表类型，右边是模板做好的图表，将鼠标移到相应图标上，就会出现编辑图表，点击即可自定义编辑。
进入单个图表的编辑一面后，就可以针对某一个图表进行修改和设计了，页面展示如下：
第四步：设计整体样式
将图表做好后保存，回到预览页面，就可以设计仪表盘的整体样式了。
以上，主要就是套模板，相比于Excel快速很多，主要是数据录入、更新、协同比较方便。
最后啰嗦一丢丢，列了几个我做数据分析报表时踩过的坑，如果你有幸看到了这里，那我就将我的避坑指南分享出来，希望对你有帮助！
福利：报表设计避坑指南
（1）❌内容过于丰富，重点不突出
一张报表中涵盖的信息很丰富，字段很多，并不代表这就是一个好的数据分析报表。
把用户最需要的东西放在最显著的位置，并且进行突出显示，尽量不要让用户自己去分析，自己去从一大堆杂乱的内容中找数据。
有必要的话也可以把报表进行拆分。
（2）❌指标与衍生指标取舍不合理
很多数据指标都有一些衍生指标，比如最常用的：同比，环比，占比，累计占比等等。
并不是只有后台数据库里面存在的指标才能展现，也不是一定要展现绝对量。
实际上有时候相对量更能反映事物的本质。不要为了页面的效果简单的罗列指标。
（3）❌指标设计与业务不符
在做报表数据分析的过程中，不少指标单纯从指标的合理性角度看是没有问题的，但是结合业务逻辑，有些就是不合理的。
举个例子：
最近一年用户量的日趋势图，每天的用户变化可能是波动比较大的，一年的趋势变化正常不会有太大波动。
所以更关注的是最近几天用户量的变化情况，从而起到预警的作用，对于长时间的趋势（一年），更应该采用的是月趋势或者是周趋势，而不应该是日趋势图。
（4）❌数据自相矛盾
随着报表的不断增加，很多指标会出现关联交叉等等，有时会出现同一个指标在不同的地方值不相同，或者出现逻辑矛盾的情况。
同样举个例子：
1.各省一年内12个月的每个月流量的和≠全国每个省一年流量的和
2.当期的用户数≠上期用户数 + 新增用户 – 流失用户
这类问题其实是非常常见的，具体的解决办法可以参考：
- 1.模型设计上相同指标统一规则，尽量统一出处，减少出错概率。构建数据中间，实现指标复用。
- 2.加强维表完备性监控和缺失值处理，因为绝大部分数据逻辑问题是由于维表或者缺失值引起的。
- 3.加强开发人员与业务系统人员的沟通，避免业务逻辑理解错误，提高开发人员的谨慎处理数据的能力，时刻检查数据的完备性。
（5）❌把报表做成一个查询系统
部分人喜欢把报表的功能做的很全面，用户想要什么数据都可以自己来查询。
但实际上，这恰恰说明数据分析报表没有做到位！
什么都可以查意味着查完以后要用户自己进行二次组织和分析。我们还有很大的分析空间没有给用户做完，还没有把我们的专业性体现出来。
（6）❌按照客户的要求做，却不能满足客户的需求。
这一点在实际应用中也时常会发生，造成这一情况的原因也非常简单——
“用户”有时提的要求本身就不能满足自己的实际需求。
要想解决这个问题，一方面要从源头出发，挖掘用户的需求，做用户想要的，从而避免这种现象的出现；
另一方面要加强监控，并及时发现用户不适用报表的原因，和用户沟通反馈，及时修改。
最后，看起来我说了这么多，但也确实只是皮毛，数据报表的制作是一个需要长期学习的过程，既要理解业务，又要有严谨的逻辑思维，不是简简单单靠一篇几千字的内容就能说通讲透的！
