产品数据分析报告是作为产品和运营人必不可少的工作，无论是周报、月报，还是新版本表现的分析报告，都需要在围绕报告目标的基础上，对数据来进行整理、分析并提炼要点，最后形成一份有指导意义、易读且美观的数据报告。那么，产品数据分析报告该如何撰写呢?不会写产品数据分析报告的那就不是一名合格的产品经理，下面由IT培训网给大家剖析如何撰写产品数据分析报告。

  报告就是向某一人群进行汇报，那么首先就要明确报告的对象，从报告对象的角度组织内容、结构，以及报告里各个模块的侧重点。

  如果报告是面向公司领导层的，例如：公司业务线的例行汇报，或是向产品线leader汇报新产品或新版本的表现;这时候报告要突出的就是关键指标有未达到预期，各个关键指标为什么是这个表现，一定要通过拆解成细化的指标来简要说清楚问题出在哪里，或是优秀表现的原因是什么，最后总结团队下一步的改进计划。

  如果是面向团队的业务同事的，那报告的侧重点就在于挖掘问题点，并提出改进方案或建议，要起到的是用数据驱(che)动(pi)团队的作用。

  如果是对外公开的报告，则一般侧重的是结果和趋势，而不是过程。这一类就是咨询机构们公开发布的那些报告的范式了。

  明确了报告的定位之后，那么就能结合报告定位和产品目标、活动运营目标等指标，对核心指标进行拆解，形成报告的数据模型。

  例如：如果是电商类产品，并向领导汇报，那么可能核心指标就是GMV，GMV是用户数乘以客单价，那么我们一步步进行拆解就如下图所示：

  需要指出的是：报告的核心指标和拆解是动态的，在产品的不同阶段，数据模型也有必要进行调整。

  例如：一个产品中前期阶段关注的可能是用户规模，到达一定用户规模之后，就需要开始着重关注用户价值了，而数据模型也就需要随之调整。

  其中有很多数据是有多个来源的，例如：用户的基础数据一般公司自行统计和第三方平台都有，而对外合作的数据则是自行统计和第三方业务平台都有。

  对于和钱有关的数据，例如：订单数、金额明细等，一般来说必须要有严格的对账系统来核对和平账。

  但对于用户数据出现差异，通常要对统计口径和统计方案做多元化的分析，如果是统计手段层面造成的差异则可以忽略。

  这里必须要格外注意的是，如果一个数据来源出现大幅异常波动，往往能借助另一个数据来源作对比分析，如果两边是同方向、同幅度的波动，则要从业务角度去分析，如果两边差异很大，则很可能是数据统计源头出了问题。

  数据的整理和清洗主要是排除脏数据和统计异常的数据、对数据来进行结构化处理等等，这里就不展开了。

  对于数据分析，思维比工具和手段重要，首先要明确想找到什么样的问题，再提出假说然后依据假说去排查，而不是在海量数据中无目的查找问题。

  分析的步骤，我认为个家的总结已经很到位，这里罗列如下，有兴趣的可以读下《数据分析能力的核心是思维》一文详细了解。

  对一个大问题拆分为更小粒度的指标，如果未曾发现问题则继续往下拆解，直到察觉缺陷所在为止，从而寻找到对应的解决方案。

  根据不同业务场景，选取两个坐标作为坐标轴，从而把业务或用户划分为不同的类型进行分析。

  用户分析包括了使用广度、使用深度、使用粘性等指标，这些指标一般是若干用户指标的组合，例如：使用广度就包含了总用户数和MAU等，使用深度就包含了使用时常、停滞时间等。

  以上三步曲，简简单单让你明确如何撰写产品数据分析报告，身为产品经理的你，刚入门不会写，没关系，按照这三步走，一份完美的产品数据分析报告就会出炉，有了这些，还愁什么?

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