# Analytics Report > Use when the user needs a structured data analysis report, audience-specific reporting, or delivery templates. - Skill: `morning-start/analytics-report` (Agent Skill) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add morning-start/analytics-report` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/morning-start/analytics-report/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Data & Analytics - Author: morning-start (https://skillmd.com/u/morning-start) - Updated: 2026-09-17 - Page: https://skillmd.com/skills/morning-start/analytics-report --- # Analytics Report ## 任务目标 - 本 Skill 用于：规范数据分析报告输出标准 - 能力包含：标准报告结构、读者分层策略、输出模板、撰写规范 - 触发条件：需要输出分析报告、呈现分析结论时 ## 适用场景 - 需要把分析结果写成面向管理层、执行层或学习者的报告 - 需要统一报告结构、图表表达和行动建议格式 - 需要把结论、证据和建议组织成可交付文本 ## 标准报告结构 ### 核心原则：结论前置 **为什么结论前置？** - 决策者时间有限，需要快速获取关键信息 - 让读者带着结论看细节，更有针对性 - 体现分析师的专业性和价值 ### 七段式报告结构 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 分析报告标准结构 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 【一】结论/建议（必须） │ │ - 核心发现（3条以内） │ │ - 行动建议（优先级排序） │ │ ↓ │ │ 【二】业务背景 │ │ - 市场环境 │ │ - 业务现状 │ │ - 面临问题 │ │ ↓ │ │ 【三】分析目标 │ │ - 核心问题 │ │ - 量化指标 │ │ ↓ │ │ 【四】数据说明 │ │ - 数据来源 │ │ - 时间范围 │ │ - 指标口径 │ │ ↓ │ │ 【五】分析方法 │ │ - 技术方法 │ │ - 分析框架 │ │ ↓ │ │ 【六】分析过程 │ │ - 数据处理 │ │ - 分析步骤 │ │ - 关键图表 │ │ ↓ │ │ 【七】结论与建议 │ │ - 详细结论 │ │ - 行动建议 │ │ - 效果预测 │ │ ↓ │ │ 【八】附录（可选） │ │ - 数据字典 │ │ - 技术细节 │ │ - 参考资料 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ## 读者分层与策略 ### 四类读者模型 | 读者类型 | 特征 | 关注重点 | 报告策略 | |----------|------|----------|----------| | A类 | 高层+了解业务 | 宏观+业务痛点 | 结论前置，趋势图表为主 | | B类 | 执行层+了解业务 | 微观+运营问题 | 详细分析过程，细节数据 | | C类 | 高层+不了解业务 | 战略+方向诊断 | 背景详述，结论明确 | | D类 | 新人+学习目的 | 业务细节+指标定义 | 背景充分，逻辑清晰 | ### 针对A类读者（决策层） ``` 标题：XX业务诊断与战略建议 结构： - 结论与建议（占40%篇幅） - 业务背景简述（1-2段） - 核心指标监控数据（趋势图） - 竞品对比（如有） - 风险预警（如有） 图表：趋势图、KPI仪表盘、对比图 语言：简明扼要，避免过多技术术语 ``` ### 针对B类读者（执行层） ``` 标题：XX运营问题深度分析 结构： - 分析目标（明确） - 数据选择（微观数据） - 分析过程（详细） - 结论与建议（可落地） 图表：明细数据、维度拆解图、漏斗图 语言：专业但不晦涩 ``` ### 针对C类读者（高层外行） ``` 标题：XX业务发展分析报告 结构： - 业务背景详述 - 分析依据充分 - 结论定性总结 - 建议方向明确 图表：直观易懂的可视化 语言：通俗易懂，适当类比 ``` ### 针对D类读者（学习者） ``` 标题：XX业务分析案例 结构： - 业务背景详述 - 指标定义说明 - 分析步骤详细 - 结论有推导过程 图表：逻辑清晰的流程图 语言：详细解释，便于学习 ``` ## 报告模板 ### 模板一：诊断型报告 ```markdown # [业务/问题]诊断分析报告 **报告日期**：[YYYY-MM-DD] **分析师**：[姓名] **审核**：[姓名] --- ## 一、结论与建议 ### 1.1 核心发现 | 序号 | 发现 | 影响程度 | 紧急程度 | |------|------|----------|----------| | 1 | [发现1] | [高/中/低] | [高/中/低] | | 2 | [发现2] | [高/中/低] | [高/中/低] | | 3 | [发现3] | [高/中/低] | [高/中/低] | ### 1.2 行动建议 | 优先级 | 建议 | 预期效果 | 实施难度 | |--------|------|----------|----------| | P0 | [立即行动] | [效果描述] | [高/中/低] | | P1 | [短期行动] | [效果描述] | [高/中/低] | | P2 | [中长期] | [效果描述] | [高/中/低] | --- ## 二、业务背景 ### 2.1 市场环境 [描述宏观环境、行业发展趋势] ### 2.2 业务现状 [描述当前业务模式、运营情况] ### 2.3 问题描述 [描述需要分析的核心问题] --- ## 三、分析目标 **核心问题**：[用量化语言描述] **分析维度**： - 维度1：[描述] - 维度2：[描述] **预期产出**： 1. [产出1] 2. [产出2] --- ## 四、数据说明 | 项目 | 说明 | |------|------| | 数据来源 | [来源系统/表名] | | 时间范围 | [开始日期] 至 [结束日期] | | 数据粒度 | [日/周/月] | | 样本量 | [记录数] | **指标口径**： | 指标名 | 定义 | 计算公式 | |--------|------|----------| | 指标1 | [定义] | [公式] | --- ## 五、分析方法 **分析框架**：[如PEST、SWOT、漏斗分析等] **技术方法**： - 方法1：[描述] - 方法2：[描述] **分析假设**： - 假设1：[描述] - 假设2：[描述] --- ## 六、分析过程 ### 6.1 数据处理 [描述数据清洗、转换过程] ### 6.2 关键分析步骤 **步骤1：[标题]** [描述分析步骤和发现] **步骤2：[标题]** [描述分析步骤和发现] **步骤3：[标题]** [描述分析步骤和发现] ### 6.3 关键图表 [插入关键图表，附说明] --- ## 七、结论与建议 ### 7.1 详细结论 **结论1**：[描述] 依据：[引用分析发现] **结论2**：[描述] 依据：[引用分析发现] ### 7.2 行动建议 | 序号 | 行动 | 负责部门 | 时间节点 | 预期效果 | |------|------|----------|----------|----------| | 1 | [行动描述] | [部门] | [日期] | [效果] | | 2 | [行动描述] | [部门] | [日期] | [效果] | ### 7.3 效果预测 | 指标 | 当前值 | 预期改善 | 改善幅度 | |------|--------|----------|----------| | 指标1 | [值] | [值] | [%] | --- ## 八、附录 ### A. 数据字典 [补充数据字段说明] ### B. 技术细节 [补充分析方法的技术实现] ### C. 参考资料 [引用来源] ``` ### 模板二：监控型报告 ```markdown # [业务线]运营监控日报/周报/月报 **报告期间**：[日期范围] **报告日期**：[YYYY-MM-DD] --- ## 一、核心指标监控 ### 1.1 KPI仪表盘 | 指标 | 本期 | 上期 | 环比 | 同期 | 同比 | 状态 | |------|------|------|------|------|------|------| | 指标1 | X | Y | +Z% | W | +Z% | [绿/黄/红] | | 指标2 | X | Y | +Z% | W | +Z% | [绿/黄/红] | ### 1.2 异常预警 | 指标 | 预警级别 | 异常描述 | 建议动作 | |------|----------|----------|----------| | [指标] | [红/黄] | [描述] | [建议] | --- ## 二、趋势分析 [趋势图表] ### 2.1 关键变化 - [变化1] - [变化2] --- ## 三、问题追踪 | 问题 | 状态 | 处理进度 | 预计解决 | |------|------|----------|----------| | [问题1] | [进行中/解决] | [X%] | [日期] | --- ## 四、下周计划 | 事项 | 负责人 | 完成日期 | |------|--------|----------| | [事项1] | [姓名] | [日期] | ``` ### 模板三：专题分析报告 ```markdown # [专题名称]深度分析报告 **报告日期**：[YYYY-MM-DD] **有效期**：[日期] --- ## 执行摘要 [用1-2段话概括核心结论和建议，让高层快速了解] --- ## 一、分析背景与目的 ### 1.1 背景 [描述为什么要做这个分析] ### 1.2 目的 [用量化语言描述分析目标] ### 1.3 范围 [明确分析的时间、业务、产品范围] --- ## 二、关键发现 ### 发现1：[标题] [描述发现] **数据支撑**：[引用关键数据] ### 发现2：[标题] [描述发现] **数据支撑**：[引用关键数据] ### 发现3：[标题] [描述发现] **数据支撑**：[引用关键数据] --- ## 三、深度分析 ### 3.1 [子主题1] **假设**：[描述] **验证方法**：[描述] **分析结果**：[描述] **结论**：[描述] ### 3.2 [子主题2] [同上结构] --- ## 四、策略建议 | 策略 | 目标 | 实施路径 | 预期ROI | |------|------|----------|---------| | [策略1] | [描述] | [路径] | [X%] | | [策略2] | [描述] | [路径] | [X%] | --- ## 五、风险与应对 | 风险 | 可能性 | 影响 | 应对措施 | |------|--------|------|----------| | [风险1] | [高/中/低] | [高/中/低] | [措施] | --- ## 六、附录 [补充材料] ``` ## 撰写规范 ### 标题规范 ``` 格式：[业务/主题]+分析类型+报告 示例： - "2024年Q1用户留存问题诊断报告" - "618大促活动效果分析报告" - "竞品对比分析月报" ``` ### 数字使用规范 | 场景 | 规范 | 示例 | |------|------|------| | 数量 | 使用阿拉伯数字 | 1000、52.5% | | 百分比 | 保留1-2位小数 | 52.3% | | 金额 | 注明单位 | 100万、1.5亿 | | 范围 | 使用"至"或"-" | 10%-20% | | 对比 | 明确基准 | 环比+15%、同比-8% | ### 图表规范 ``` 图表必备元素： 1. 标题：清晰描述图表内容 2. 图例：说明数据系列 3. 坐标轴标签：注明单位和含义 4. 数据来源：注明数据出处 5. 注释：解释异常数据 图表编号：图1、图2、表1、表2 图表引用：如图1所示、如上表所示 ``` ### 语言风格 | 要素 | 要求 | |------|------| | 简洁 | 删除冗余词汇 | | 准确 | 用词精准，避免模糊 | | 客观 | 基于数据，避免主观 | | 可行动 | 结论要可执行 | ### 常见问题 **问题1：结论不明确** ``` ❌ 不好：用户增长有所提升 ✅ 更好：2024年Q1新用户环比增长15%，主要得益于XX渠道 ``` **问题2：建议不可落地** ``` ❌ 不好：建议加强运营 ✅ 更好：建议在XX渠道增加30%投放预算，预计带来X万新增用户 ``` **问题3：数据与结论脱节** ``` ❌ 不好：数据显示A产品在涨 ✅ 更好：A产品销量环比+25%，主要受益于XX功能上线（贡献度40%） ``` ## 质量检查清单 ### 提交前必查 - [ ] 结论是否用量化语言？ - [ ] 每个结论是否有数据支撑？ - [ ] 建议是否可落地执行？ - [ ] 图表是否清晰易懂？ - [ ] 数据来源是否标注？ - [ ] 术语是否一致？ - [ ] 是否有拼写/格式错误？ ### 结构检查 - [ ] 结论是否前置？ - [ ] 结构是否清晰？ - [ ] 逻辑是否连贯？ - [ ] 受众是否合适？ ## 资源索引 - 数据分析报告参考：[数据分析全链路](https://www.sohu.com/a/921683884_121124717) ## 注意事项 - 报告是给人看的，要考虑读者背景 - 没有放之四海的标准，只有是否满足受众需求 - 分析师需要清楚：谁看报告、读者期望什么、信任度如何