S数据分析报告常见的5个误区
今天分享的内容是大家都比较感兴趣的数据报告小知识
大家都知道 制作数据报告是数据分析师必不可少的一项工作内容，数据分析报告不仅作为"过去的总结"，还要作为"未来的指导"。你的boss寄予你很大的希望，希望你从数据中发现业务的不足，和预测未来的趋势。
那如何写好一份数据分析报告呢？我们总结了一些数据分析报告中需要注意的点
第一点：明确主题
很多人喜欢将数据分析报告写成一篇罗列一大堆数据的表格，没有突出主题，常常让阅读者看的眼花缭乱、不知所云。实际上数据分析报告通常是在数据分析之后，依据数据分析成果写就的。因此从可读性与价值层面来说，突出主题是必要的，毕竟没有人看的数据分析报告是一文不值的。
第二点：尽量的图表化
我们都知道数据分析报告要言简意赅，用图表代替大量堆砌的数字会有助于你的回报对象更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从。
第三点：逻辑清晰
这个之前葡萄老师也强调过很多次了，作为数据分析师你的逻辑思维很重要，那一个数据分析报告的逻辑基本遵循数据分析的逻辑思路，通常要遵照：发现问题--总结问题原因--解决问题，这样一个流程，逻辑性强的数据分析报告也容易让人接受。当然也可以按照数据分析方法和施行数据分析时建立的数据模型来构建数据分析报告的逻辑性，无论如何，数据分析报告一定要脉络清晰，有理有据。
第四点： 数据分析报告要真实可靠
数据分析报告的真实可靠主要体现在两个方面，即数据的真实和数据分析的可靠。不能捏造数据，也不要有猜测性的结论（切记出现大概、差不多、我觉得等词），太主观的东西会没有说服力，尽量避免出现"可能，大概，或许"等字样，这会让数据分析报告的含金量大大降低。数据分析报告是严谨且真实的，可以基于数据预测，但不能凭空臆造。
第五点：既要发现问题，也要提出解决方案
数据分析报告的核心，其实就是为了解决问题，而不仅仅是单纯的"挑刺"。经过严谨数据分析后，必然会对问题有较为深入的了解，因而也更具发言权。在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义。
严谨的逻辑、清晰的脉络和良好的可读性是一篇优秀的数据分析报告必备的因素。而多多利用可视化图表渐渐成为数据分析报告的写作趋势，利用集诸多功能于一身的大数据魔镜等大数据分析工具，可以轻松地导入数据，分析挖掘，导出图表，从而大大地减轻工作压力，也避免了因人为原因导致的数据错误和数据分析报告的误判。
