临近年底的时候，最让人头痛的事情是什么呢？无非就是写各种各样的报告了，对于从事数据分析的同事来说，真tm受罪，更为可怕的是，你辛辛苦苦写了一大堆分析报告，还没人看。

这里，我给大家分析一下，怎样才能把数据分析报告写好。

一、分析背景及目的

我想无论做任何报告，背景和目的都是首先要被确认的，背景就是我们是在什么样的情况下进行的，目的就是我们的目标，本年度你的目标完成了多少，这个需要凸显一下。

二、分析思路

首先我认为应该从产品和用户的角度来分析：

1.产品角度

（1）分析产品在什么时间段销售量有变化（具体时间可以是季度、月份）。

（2）分析哪些是热销产品，哪些是滞销产品，他们有什么特征。

（3）分析产品可优化的空间。

2.用户角度

（1）分析用户和产品之间的联系。

（2）分析产品的用户画像，例如男女比例、人群分布等等。

三、成分对比”的关系

成分对比主要体现在对与一个整体的每个部分的百分比的对比。常常出现“份额”、“百分比”等词汇。成分对比通常使用饼图来展现：

（图片来源于网络）

根据自己的产品销售情况，画出不同类目的销售占比，这样让人一目了然。

（图片来源于网络）

四、清洗数据

1.选择子集

根据上面的分析思路，需要用到：用户ID，商品二级分类，商品一级分类，商品属性，购买数量，购买时间，婴儿生日，婴儿性别，婴儿年龄，将不需要的字段隐藏以便分析。

2.列重命名

为了方便分析，把英文字段改成中文

3.一致化处理

购买的时间都是非标准日期格式，改成标准的。

4.数据排序

按购买时间升序排序

5.异常数值处理

购买数量超过100的全改成1，这次分析主要针对个人，考虑到存在一次买几十个商品的土豪，所以将分界线设为100。

五、分析内容（零售用户）

1.店铺销量趋势

销量与成交量和订单量有关。成交量是对商品的成交数量进行统计，订单量是对订单数量进行统计，它们是不同的概念。先从成交量角度分析。

2.订单销售量

3.用户月活、复购率、画像分析

六、总结与建议

1.店铺的整体复购率低，说明老用户对于店铺的忠诚度不够。

2.活动期间成交量整体提升效果明显，用户也养成习惯，建议继续保持，持续优化。