报表的格式，一般会在数据需求阶段明确，尤其是有积累的公司，通常会有报表模板，照着填入指标就好了。强大一些的数据平台，则可以根据分析需要，自助的选择字段（表头）进行自助报表的配置和计算生成。

　　下面是做数据报表设计的几个原则：

　　1. 提供连续周期的查询功能

　　（1）报表要提供查询的起始时间，可以查看指定时间范围内的数据。忌讳只有一个时间点，无法看数据的趋势。

　　（2）对一段时间范围内的数据能够分段或汇总，能够对不同阶段进行比较。

　　2. 查询条件与维度相匹配

　　（1）有多少个维度，就提供多少个对应的查询条件。尽量满足每个维度都能分析。

　　（2）查询条件要提供开、合，以及具体值的过滤功能。既能看总体，又能看明细，还要能看单一。

　　（3）查询条件的顺序，尽量与维度的顺序对应，最好按从大到小的层次。

　　3. 图表与数据要一致

　　（1）图表显示的趋势，要与相应的数据一致，避免数据有异议；（2）有图就必须有数据，但是，有数据可以没有图；（3）图表内的指标不要太多，并且指标间的差距不要太大。

　　4. 报表要单一

　　（1）一张报表，只做一份分析功能，多个功能尽量拆到不同的表报中；（2）在报表中尽量不要有跳转；

　　（3）报表只提供查询功能。

　　看几张常用报表，WEB产品的流量报表，来自百度，关注PV、UV、新访客比率、跳出率、平均访问时长等。

　　专门说一下跳出率，这个数据反应了用户进入网站的着陆页（不一定是首页）价值，是否可以吸引用户进行一次点击，如果用户达到着陆页，没有任何点击，则跳出率增大。

　　百度统计的网页数据报表

　　再看友盟数据平台提供的产品留存率数据报表，通常关注的留存率有：1天后留存、7天后留存、30天后留存。

　　友盟的留存数据报表

　　数据提取，在做产品运营中，是很常见的需求，例如提取某一批销量较好的商品及其相关字段，提取某一批指定条件的用户等。同样，功能比较完备的数据平台，会有数据自助提取系统，不能满足自助需求，则需要数据开发写脚本进行数据提取。

　　上图所示，腾讯内部的数据门户，承担了诸多产品的数据报表、数据提取、数据报告的功能。

　　腾讯数据门户首页

　　第10步、观测和分析数据

　　这里主要是数据变化的监控和统计分析，通常我们会对数据进行自动化的日报表输出，并标识异动数据，数据的可视化输出很重要。

　　常用的软件是EXCEL和SPSS，可以说是进行数据分析的基本技能，以后再分享个人在实际工作中对这两款软件的使用方法和技巧。需要注意的是，在进行数据分析之前，先进行数据准确性的校验，判断这些数据是否是你想要的，例如从数据定义到上报逻辑，是否严格按照需求文档进行，数据的上报通道是否会有数据丢包的可能，建议进行原始数据的提取抽样分析判断数据准确性。

　　数据解读在这个环节至关重要，同一份数据，由于产品熟悉度和分析经验的差异，解读结果也大不一样，因此产品分析人员，必须对产品和用户相当了解。

　　绝对数值通常难以进行数据解读，通常都是通过比较，才更能表达数据含义。