在数据分析中，无论数据收集的过程多么科学，处理多精细、分析方法多么高深，如果不能将它们有效地组织和展现出来、对业务赋能，那么数据分析的价值就无法体现。
01结构规范及写作
报告常用结构：
1.架构清晰、主次分明
数据分析报告要有一个清晰的架构，层次分明能降低阅读成本，有助于信息的传达。虽然不同类型的分析报告有其适用的呈现方式，但总的来说作为议论文的一种，大部分的分析报告还是适用总-分-(总)的结构。
推荐学习金字塔原理，中心思想明确，结论先行，以上统下，归类分组，逻辑递进。行文结构先重要后次要，先全局后细节，先结论后原因，先结果后过程。对于不太重要的内容点到即止，舍弃细枝末节与主题不相关的东西。
2.核心结论先行、有逻辑有依据
结论求精不求多。大部分情况下，数据分析是为了发现问题，一份分析报告如果能有一个最重要的结论就已经达到目的。精简的结论能降低阅读者的阅读门槛，相反太繁琐、有问题的结论个=0。报告要围绕分析的背景和目的以及要解决的问题，给出明确的答案和清晰的结论；相反，结论或主题太多会让人不知所云，不知道要表达什么。
分析结论一定要基于紧密严谨的数据分析推导过程，尽量不要有猜测性的结论，太主观的结论就会失去说服力，一个连自己都没有把握的结论千万不要在报告里误导别人。
但实际中，部分合理的猜测找不到直观可行的验证，在给出猜测性结论的时候，一定是基于合理的、有部分验证依据前提下，谨慎地给出结论，并且说明是猜测。如果在条件允许的前提下可以通过调研/回访的方式进行论证。
不回避“不良结论”。在数据准确、推导合理的基础上，发现产品或业务问题并直击痛点，这其实是数据分析的一大价值所在。
3.结合实际业务、建议合理
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？
首先，要搞清给谁提建议。不同的目标对象所处的位置不同，看问题的角度就不一样，比如高层更