在这个人人都重视数据分析并讲究决策要依托数据的时代，作好一份合格的数据化报告显得尤为重要。 一份靠谱的数据化报告究竟都有哪些套路呢？除了使用DataFocus、Tableau等智能数据分析工具以外，本文还会告诉你从哪些角度去思考做这样一件正确的事。
一、清晰的分析目标
这是结果导向的数据分析工作的出发点。只有明确分析目标，才能有一个良好的驱动过程。无论是目标驱动还是分析过程驱动，你后续的数据分析工作和报告里要呈现的全部内容事项都得紧紧围绕着这个目标主题而服务。在开始数据化之前明白要做什么很重要，如果你是主动要做一份报告，目的自然很清楚；但这样的主动性，在职场里并不多见，那么当我们的上司或者客户需要一份报告的时候，就需要和他做一次开放而愉快的沟通。 在沟通之前，请梳理好相关的问题和疑问，沟通的目的最终也是为了明确分析的目标。同样在报告制作完毕以后，也需要检查这份报告有没有达到上司或者客户的预期。
二、简约的分析框架
和软件系统的架构思维是一致的，在开发动工之前，架构和框架要先行。一份贴切而简约的框架（或者称作提纲）是报告的骨架，它能够很好地阐释报告的“有形”。一份有形也有范儿的数据化报告，不用聚焦到内容和结论，就足以让管理者心动和惊叹。 如果你的分析框架有：数据基础、分析层次、架构够清晰、主次够分明，也一定会让阅读者一目了然。
三、精炼的分析知识和信息
倘若我们回顾年少还在校时做数学证明题目的经历：首先没有结论，只有论证过程，则不会拿到满分，这是一个基本的常识和准则。其次，节省文字也是一种美德。要知道我们不是在写小说、散文，不需要你演绎过程和情节。 作报告是一种严肃而没有情调的工作，在开始之前就需要先收起那颗追求文艺、 追求文案优美的心。 结论一定是要在分析结果上的提炼，把分析结果提炼成分析的知识和信息，这样传达给阅读者的东西才是有价值、有意义的。另外，分析知识和信息一定是在有数据支撑的基础之上进行提炼，不容忍有任何主观的臆断和“拍脑袋”的做法。所以在将分析结果精练为分析知识和信息后，我们需要再次审视数据支撑和分析知识的匹配与吻合程度。如果在报告里对某一观测值做了预测分析，就请也一并列出这个观测值的数据趋势。
