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如何撰写数据分析报告01篇——明确内容

How to write data analysis reports. Lesson 1—Know Your Content

原作者：Charlie Kufs

Charlie Kufs已经从事数据处理工作超过35年，开始他是一名水文地质工作者，自从二十世纪九十年代以后开始以统计学家的身份工作。他职业生涯的前24年是担任私人部门的咨询师，过去的十年则是作为一名统计学家为美国政府工作。他通过了美国质量协会的六西格玛绿带认证并且拥有许多值得称赞的出版物，包括介绍应用统计的《Stats with Cats》一书。

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在每次的数据分析工作中，将分析过程与结果写成一份通俗易懂的报告是工作的最后一步，并且对有的人来说，这也是最难的一步。一份技术报告的目的是传递信息。然而，技术信息是很难让人理解的，因为它不仅复杂，而且无法让人轻易的了解。将数学焦虑等融入到任何事情都可以被统计数据证实这一流行观念中，你就可以明白为什么做数据分析报告是一份挑战。

In every data analysis, putting the analysis and the results into a comprehensible report is the final, and for some, the biggest hurdle. The goal of a technical report is to communicate information. However, the technical information is difficult to understand because it is complicated and not readily known. Add math anxiety and the all too prevalent notion that anything can be proven with statistics and you can understand why reporting on a data analysis is a challenge.

一个人撰写有效的数据分析报告的能力不应该被假定。它和为课堂作业写一份只有指导员才去看的课题报告不是一回事。并且数据分析员只接受过少量的或者没有接受过这类技术写作格式的培训是一个普遍的现象。一些数据分析员从来没做过这样的工作，并且他们害怕这个工作过程；一些数据分析员没怎么做过这样的工作，并且他们认为每份报告差不多都一样；一些数据分析员在不同的情况下学过怎么写报告，比方说写公司的通讯稿，并且他们认为自己了解所有需要了解的东西；还有最坏的情况是，有的数据分析员在没有指导的情况下写了分析报告，养成了坏习惯，并且自己还不知道。

The ability to write effective reports on a data analysis shouldn’t be assumed. It’s not the same as writing a report for a class project that only the instructor will read. It’s not uncommon for data analysts to receive little or no training in this style of technical writing. Some data analysts have never done it, and they fear the process. Some haven’t done it much, and they think every report is pretty much the same. Some learned under different conditions, like writing company newsletters, and figure they know everything there is to know about it. And worst of all, some have done it without guidance and have developed bad habits, but don’t know it.

十分肯定的是，如果你还没有上过与撰写数据分析报告相关的大学课程或者职业发展课程，没有在工作中接受过相关的指导，并且也没有做过独立的相关性阅读，那么，你需要学习一些关于撰写技术报告的知识。撰写报告就像是任何其他的技能一样，要通过学习具体的流程和不断练习才能提升。下面是四件你可以尝试用来提高你的技能的事情。

自主学习。了解其他人对技术写作的认识。浏览与“统计分析报告”和“技术写作”有关的网站，这种网站有数以百万个。学习网络课程或者线下课程。阅读相关书籍或指导手册。通过雅虎，谷歌或者领英加入到相关的网络小组中去。将你自己沉浸在这个话题中，就像你在学校里做过的那样。

了解批评。在你的职业生涯中，你将给出或者收到很多关于技术报告的批评。并不是所有的批评都具有相同的价值。首先，你需要考虑是谁在批评。有的评论家从来没有写过数据分析报告，甚至有的从来没有分析过数据。但是，如果这个批评家是那个付账单的人，那你还是想办法受着吧。如果是你给出批评的话，你需要学习如何给出有建设性的批评。要尊重报告写作者对写作结构和形式的判断，除非这份报告实在是太糟糕了。关注内容。做个友善的人。

下载案例。在网上寻找关于数据分析报告的例子（提示：搜索的时候加上“pdf”和“下载”可能会有帮助）。评论这些例子。这些报告的受众是谁？传递的信息是什么？每份报告的优缺点有哪些？哪些报告你觉得属于好的例子？他们做的哪些工作是你在将来工作时可能会想去做的？

找到适合你的。当你在网上查找与技术写作相关的建议或者学习知识渊博的指导员开设的课程时，你将会听到一些不同的观点。每个人都会提到受众和内容，但是大部分人在报告结构、写作风格及如何进行写作方面的观点都很有局限性。如果专家让你做的事情感觉不对的话，那就忽略它。只要确定你最终选择的方法适合你自己以及将会读到你的报告的受众就好了。

如果上面的四点你都做了，那么接下来就仅仅是练习的问题了。你会从你撰写的每份报告里学到一些东西。如果你对数据分析报告撰写流程很陌生的话，那么可以考虑学习下面的六个课程。

第一课——明确内容

第二课——了解读者

第三课——明确方法

第四课——吸引注意力

第五课——完成

第六课——得到认可

第一课—明确内容

从你最了解的部分着手开始。在写一份数据分析报告时，你最了解的部分应该是你分析的统计数据、绘制的图形以及建立的模型。

你应该有能力去描述你是如何呈现总体特征的，如何生成这些数据的或者是提供了这些数据的源头，在做探索性的分析时你发现了数据存在哪些问题，你是如何处理这些数据的，对异常数据你做了怎样的处理，应用了怎样的变换方法，对于缺失的和重复的数据你做了什么，你是如何处理违反假设的情况和不显著的结果的。

接下来，你需要决定什么是重要的内容，以及，哪些内容对报告阅读者来说是重要的。因为除非你写的报告是面向你的大学教授或者是同龄的数据分析专业人员，否则的话，你可以十分确定的认为没有人想听你讲你是如何解决各类问题的，你用了什么技巧，或者你在分析数据的时候多么努力。没有人在意你的结果是来自Excel表格还是一段自己用R语言编写的程序。

一旦整理出了你需要的信息，就为这份报告写一个概述，这样你就会知道你都要写些什么内容。这样做可以帮助你不偏离主线。你的总结或许可以选择以下三种形式中的一种：

执行总结。执行总结面对的是决策者或者那些没有足够的时间或耐心去阅读超过400字的文章的人。把你的概述缩减到一页以内，不要使用任何术语，只提供那些决策者需要的，可以帮助他采取适当行动的结果信息（也就是：你想要传达的信息）。

总括。总括面对的是大部分读者，无论他们是否会阅读这份报告。一篇总括是报告内容的删减版，并且关注点在你想要传达的信息上。总括的内容也不应超过几页纸。

摘要。摘要面对的是同专业的人以及其他可以看懂数据分析的人。一篇摘要的内容通常是一页纸或者少于一页纸，并且总结了你所做的所有的重要的工作，从定义总体到评估效应量。摘要通常被用在学术论文写作中。

一旦你知道了你的读者是谁，你就可以重新撰写概述以便抓住读者的注意力。

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