由于篇幅有限，这边只展示了5个作品，所有10个作品的数据源、分析思路、完整分析过程和分析报告的链接我已经全部整理好了，公众号后台回复关键词“实战项目“即可获取。
数据分析最终还是要落实到“阅读者”身上，当然这里的阅读者指的不是那些只追求面子工程的领导，而是真正想通过数据分析去提高业务的人。通过传递有指向性的数据，找出问题所在，制定正确决策。所以数据的价值不在于被看到，而在于看到之后所引起的思考和行动。
这里，企业内数据还不同于普通的应用数据，它们大多不是通过算法程序直接产生价值应用于用户，而是通过合理的展示和分析，再经应用者或管理者思考和判断，最后采取行动，从而发挥价值。
1、谁是分析报告的受益者
2、梳理指标体系
数据分析报告是要讲繁杂的各条数据，梳理成指标，围绕每个业务财务、销售、供应链、生产等形成指标体系，最后通过可视化的方式展现，比如回款率、收益效率….
可以说，数据分析工作是否成功，大体就在指标的梳理。这个工作需要数据中心的人员或者BI组的人员深入业务一线去调研需求，拉来数据，建好数仓….
3、将数据分析报嘎与业务方案结合起来
在规划数据分析方案时，要明确这是要解决用户特定问题的，所以你的方案不仅要能够很好地解释数据分析的结论、信息和知识。并且管理者能够沿着你规划的路径能够迅速地找到和发现决策之道。
举例来说，当企业的业绩不达标时，方案的设计路径可以是这样的：
第一步，从整体运营出发，明确有哪些关键因素会影响业绩。
比如：销售订单、客单价、客户数、用户活跃度；产品产量、品质、成本、交期等等，相应地去看这些关键因素对应的KPI的表现。对整体的业绩来讲，这些因素都会是驱动因素，都会对业绩有直接驱动和影响。这些驱动数据的可视化是基础，也是寻找解决方案最终的出发点和落脚点。
第二步，对关键因素深入分析，确定是什么因素导致业绩没达标。
比如，对比分析，观测某时段所有关键因素对KPI的表现，哪些数据高了，哪些数据低了，哪些波动较大。针对这些问题因素，追踪目前的行动方案是什么进度，是否要调整，的放矢地去做改善和探索提升业绩之道。
4、一些细节
①选择合适的图表。每一种图表都有适用的情境，这点我之前有讲过。有时候为了达到完美的表达效果，可能需要多个图表之间的配合，比如大屏。
②动效：联动钻取。突出分析的重点和优势，将读者的注意力吸引到关键的地方。