比如上面的两个图，修改一下标题，图一就应该是：“各地爽肤水的销售额排名”，图二就是“各地爽肤水和沐浴露销售额差异对比”，这样看的人就能快速理解图表想要表达的信息了
关于图表选择和使用的详细教程可以我以前写的这篇：不知道用什么图表展示数据？看这份图表选择指南就够了
（3）视觉展现
图表配色、布局、重点信息标注什么的我就不多说了，以前讲过很多遍了，今天说一下从视觉展现形式上来说一说
数据分析报告常规的做法就是Excel+ppt，数据先用excel进行数据分析和可视化，然后再将图表复制或者截图粘贴到ppt中，效果大概就是下面这样，一份报告少说也得10张ppt
但是一页ppt只能呈现有限个图表和结论，且图表多以静态形式呈现，难以直观表达两个分析图表之间的联系，所以在形式上，我们可以选择更加新颖的可视化分析报告形式来展现分析结论，比如下面这样的：
这是我用FineBI制作的银行理财产品用户分析，利用FineBI的联动钻取和螺旋式分析功能，通过图表联动钻取，给领导详细拆解汇报不同性别，年龄段的用户特征，各类特征分析数据一目了然，比起一页页的翻ppt，这样的汇报方式更加直观、简洁，领导更加喜欢 。
而且利用BI工具制作可视化图表和报告的步骤比Excel简单的多，拖拖拽拽就能生成可视化图表，自由布局生成可视化报告：
FineBI图表制作
可视化分析报告
5、分析结论
数据分析报告的结论部分是一份报告的精华，也最能体现一个数据分析师的水平 。 如果把一份数据分析报告比做一个人，那我们上面讲的都是穿着和搭配的部分，而且分析结论就是这个人的内涵 。 在给出分析结论时，要根据读者的角色和业务方向，通过你对数据的解读，让读者短时间内能够get到信息 。
低段位的表达就是描述数据之间的对比、趋势和结构关系，比如“在市场占有率方面，ABC三家公司已占据92%的市场份额，其中A占70%”
这种表达其实就是把数据又读了一遍，并没有分析出更深层次的意义，一般的业务和领导也能看出来，体现不出数据分析师的价值
而高段位的表达应该是在数据描述的基础上结合对业务的分析和理解的，比如
“市场占有率方面，ABC三家公司已占据92%的市场份额，其中A占70%，进一步分析得知，A公司的市场份额驱动主要来自：政策引导、市场投放、用户私域运营三个方面，对标发现，我们在用户私域运营方面的收入仅增长了X个百分点，而A在这方面的增长为XX%,是我们的X倍”
这样的分析结论才能发现问题，让读者感受到价值 。
最后，希望每个职场人都能用数据分析报告打开一个新的天地 。 广阔数据天地，大有可为 。
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