說實話，這個問題非常大，以我淺薄的經驗很難解答。一千個人可以做出一萬種報告，硬給運營報告一個模板是不現實的。怎么寫好商業報告，我建議大家去讀《金字塔原理》這本書。在這里，我只從自己的經驗出發，盡量提煉出幾點必備的要素。

在我看來，數據報告分為兩種。一種是追蹤型的數據報告，或者成為dashboard。它是對日常業務數據高頻率的展現，關鍵在于發現問題，而不是解決問題。它一般用于回答“怎么了”。這類報告往往是規律性地長期進行制作。

另一種就是解決問題的數據報告，它一般是專題型的研究報告，用于回答“為什么”。這類報告往往是不定期地進行制作，而且很有可能是由淺入深的系列報告。

關鍵信息優先

一份好的報告，關鍵信息一定是在報告的最前面提現出來的。所謂“開門見山”。

在追蹤型的報告中，關鍵信息就是最核心最宏觀的指標變化，你可以想象汽車的儀表盤，主要指標是永遠不會變的。

對于研究型的報告，關鍵信息并不光是結論，還要包括能看懂結論的必要信息。這一點是許多分析師忽略的。

他們的報告會把結論在***點出來，但對研究的背景、目的、方法毫無闡述，導致報告的讀者沒有上下文，也就不能理解結論。這部分的寫法我建議參考論文的“摘要”部分。不僅把結論淺顯地點出，還要讓讀者對目的、過程和方法有一定的了解。

只有單向的邏輯線

在追蹤型的報告中，一般數據以時間序列呈現，建議只遵循“宏觀→中觀→微觀”這條單向的邏輯線展開。追蹤型的報告往往需要有多維度的下鉆，所以下鉆的邏輯一定要單向，不然讀者很容易混亂。

比如，收入指標可以從地區、用戶類型、產品類型三個維度下鉆。

那么你的追蹤報告一定是宏觀指標(收入值在時間維度的變化、)、***層下鉆(地區維度展示、用戶類型展示、產品類型展示，用餅圖展示結構，用折線圖展示變動趨勢)，第二層下鉆(地區×用戶類型、地區×產品類型、用戶×產品類型)。

千萬不要一會兒是“地區×用戶類型”，一會兒又變成“用戶類型”。

這里需要一點心理學的知識。人腦理解信息的層次關系，并不會依據信息本身的層次關系，反而更依賴接受信息的先后順序。

如果我們將某些更微觀的數據展示在宏觀數據的前面，人們就非常容易將微觀數據作為宏觀決策的依據，這是非常危險的。所以我們報告的呈現邏輯，千萬不能隨意。

除非，你想用數據撒謊，用某些微觀的“漂亮”數據來修飾宏觀的“悲催”數據。有本小書叫《how to lie with statistics》，講述了一些應用統計學撒謊的“歪門邪道”，我只讀了一點點，但感興趣的讀者可以去領略一下“用數據撒謊”的魅力。

對于研究型的報告，建議在做之前梳理好清晰的研究路線圖，然后根據研究路線圖來展開研究的結論和過程。同時，在現實業務場景中，結論的重要性遠高于研究過程。

讀者極有可能看不懂你用的方法，你的任務也不是向你報告的讀者說明白方法，真正重要的是讓讀者理解結論，并能應用到業務中。

有選擇地進行維度下鉆

上面所說的，維度下鉆必須遵循宏觀到微觀的邏輯，但并不是意味著在每一層都要將所有的維度組合(細分數據)展示出來。我們只需要展示最重要的細分數據即可。

比如，收入的追蹤報告，收入在地區間的差異是長期穩定的，而在產品類別間會有頻繁的變化，那么我們就更應該展示產品類別這個維度的細分，因為這里涵蓋的信息更多，更有跟蹤的必要。

不要展示過多的數據圖

一份報告中，繚亂地堆積上各種數據圖，在外行人看來，可能覺得這個報告“很專業，很高大上”，但在我看來，這份報告的信息獲取效率或許很低。圖表的目的，在于簡單直觀地展示信息。多個圖表組合在一起的目的，在于簡單直觀地展示邏輯關系更復雜的信息。而我們往往將多個圖表的組合做成了“炫目的連連看”，非常可悲。

所以，我建議報告中要用上三種展示信息的工具：表格、文字、數據圖表。首先是表格，一種單位面積承載信息量***的展現形式。如果一個較復雜的問題，能用一個表格加上些許文字說清楚，那就一定不要做出N張圖表。

其次是文字，如果一個論點能用簡單的話論述清楚，那就不要去做圖表。***是圖表，展示的圖表一定要簡單直觀，千萬不要在圖表中放上太多的圖形元素(數據指標)，以免擾亂視覺和思維。

當然，除了不要鋪上過多的圖表，更重要的是用對圖表。什么圖表用于什么問題，本書的前三章有詳細的介紹，這里不做累述了。

附上明細數據集和制作過程

我認為，我們向人展示數據報告時，不能光展示一個報告，而應該讓報告讀者能夠基于報告內容繼續思考。如何做到“繼續思考”呢?

***， 要讓讀者有思考的依據。即一份好報告，能打開讀者的深入思考之門。一旦他要深入思考，那我們就要能提供他繼續挖掘信息的可能。這時，我建議在報告發送時附上用于制作報告的明細數據，供別人做進一步的探索。

第二， 要讓讀者能復制制作過程。這一點在研究報告發布時尤其重要。一般情況下，我會要求我的小伙伴在報告發布時，附上取數SQL代碼、計算分析代碼和詳細的過程說明。

尤其是在運營相關的研究結果發布時，運營人員能復制我們的過程，也就能快速地學會我們的方法。這樣能使知識快速反哺到業務中。畢竟數據分析師是少數，若一個個手把手教運營人員，效率太低了。

給出實質性的建議

對于數據分析師該不該給出指導業務決策的建議，我曾經猶豫過。但后來我堅定地認為：一個分析師若不能深入理解業務，不能從業務決策者的角度去研究問題，那他只能被稱為“取數機”或者“計算器”，最終會極快的被新技術所取代。

所以，真正重要的是分析思維，是將業務問題抽象為數學問題的能力，是駕馭分析方法的能力。所以，分析師的分析報告，應該一定必須提出基于自己的思考所得出的策略建議，且一定是能落地執行的建議。