很多企业往往会花高额价钱来请咨询公司对企业的整体经营情况做一个分析，生成一个报告。但是对于多数已经有数据管理的企业，可以针对一个具体企业、一个具体问题开展针对性的数据分析，从点到面地解决问题。现如今企业有了更多的数据来源途径和获取数据手段，一份有效的企业数据分析报告显然能够对企业产生很大的价值。

企业数据分析报告不仅能够对整体市场环境和宏观经济走向做判断，还可以深入到生产经营的每个环节、服务消费的每个客户去了解真实情况。例如营销数据分析可通过制定精细化广告投放策略来缩减成本提高销售转化。而最终，我们把大数据分析的成果以大数据工具的形式固化，才能让我们的大数据效力持续。

也就是说，真正有价值的大数据分析报告能够在中宏观规划、微观/细分市场分析、方案执行和策略部署等方方面面为企业带来价值。

下文告诉大家数据分析的整体思路、框架和大数据报告的价值。

一、如何制作大数据分析报告？大数据分析的流程是怎样的？

一个完整的大数据分析流程包含了商业问题理解、数据理解、数据准备、数据分析、产出分析报告、提出解决方案6个环节，并且是一个闭环、不断优化的过程。简化来讲就是分析什么问题，需要哪些出具，要做哪些数据处理，得出结论并落地实施。对于企业，可能不需要掌握高难度的分析处理能力，但是掌握数据分析思路、培养数据化管理的方式是非常重要的。

二、我们需要研究什么？大数据分析的思路是怎样的？

根据功能来分，可以分为以下4种类型：

1. 业务/市场分析：对某一项业务的现状分析和问题判断；细分领域的市场现状分析、发展趋势预测；

2. 用户画像：了解各类用户的人群特征、不同产品不同群体的用户行为差异；

3. 竞品监测：对市面上同类产品的功能、用户规模、市场情况做对比研究；

4. 经营管理分析：经营过程中重大决定的分析。

针对以上类型，我们队4重典型的分析报告进行详细论述，需要分析哪些指标、维度（指标仅为列举，无法全面涵盖），并附上相应的数据分析报告demo（分析工具为帆软大数据BI——FineBI）。

市场环境分析

用户画像

竞品监控

营销分析

三、数据来源

数据来源可以分为企业内部数据和外部数据。内部数据可以使企业各系统的数据、也可以是网页/产品埋点、收集、整合所获得的数据。一般来说，还有一些外部渠道获取数据：

1. 网页爬虫数据：通过程序在网页上把相关的信息采集下来；

2. SDK数据：游戏等应用中SDK自动打包回传的数据，像友盟、talkingdata主要是基于SDK数据进行整合和处理分析；

3. 运营商数据：三大运营商运营、业务和管理三大领域大量的客户属性和上网行为数据；

4. 第三方公司数据：咨询公司大量的调研活动所产生的统计数据；

5. 定制数据：向数据拥有者/采集者提出需求，根据具体条件进行数据采集工作。

除此之外，报告的价值、分析结果的准确性很大程度受数据源质量的影响，因此在收集整合数据时需要注意数据是否靠谱，验证数据口径和数据范围。