数据驱动业务精益下降，是产品总监对数据报告的根本要求和愿景。 本文将从数据产品设计前的方案以及设计中的要点来讲解数据产品的设计流程，并设计一份业务数据报表的手册。
一份好的业务数据报告理清事物的发展规律——展现业务现状，发现问题原因，预测数据发展，促进问题改善。
1、数据指标选取
数据报告的核心在于数据，数据是报告的灵魂。 就其重要性而言，数据是“雪中送碳”的程度； 其他内容则是“锦上添花”的程度。
1、做好数据报告的前提
先决条件是必须满足的条件。 让目标用户了解每一个报表数据的含义以及指标背后的业务趋势变化，从而保证数据报表的落地。 数据指标越贴近业务和用户，越能保证报告的实用性，数据报告越能成为工具神器。
对业务的深入了解：每个行业都有其运行的特殊性，其他行业关注的指标不一定适合您的行业； 你所在行业的业务流程、商业模式、盈利模式是产品总监在设计数据报告之前需要了解的。 深入了解。
前期产品监管充分：不仅是少数数据分析产品，大部分产品数据报告都是针对公司内部用户的。 通过用户访谈、问卷调查、参与用户工作等方式完成产品检查，并在执行业务过程中关注指标。
2、分析数据报表的使用场景
数据报表的目的：明确了目标用户和使用场景后，可以发现设计数据报表的两个目的是通过数据周期推断来查找原因或展示结果。
Find the Cause——查找原因：通过寻找业务在运营中优劣的原因，利用控制变量的方法来控制关键指标——产品类型、点击数、订单数、等，取决于天气、时间段、日期和其他影响因素的变化。 当业务状况恶化时，报告可以提供数据来查找恶化的原因。
常规-显示结果：报表是对某个时间节点的某个时间段的数据进行统计，
报告使用场景——5W2H方法解答：
Who-report的目标用户：一线业务人员或决策层领导。 目标用户的定位决定了他们所关心的数据指标的差异。 总体而言，一线业务人员更注重有利于工作的具体、细致的指标； 由于结果导向、利益驱动，决策层领导更加注重推断性指标。
What——数据报告的目标：目标与目的不同，目标是一个对时间敏感的量化指标； 数据报表可以服务多少目标用户，数据报表展示多少关键指标，效率提升多少
Why——为什么要设计数据报表：数据报表的需求优先级是什么，可以解决什么问题。
Where——数据报表使用的地点：目标用户最常查看数据报表的地点（公司、家庭）。
When - 目标用户何时使用数据报告：目标用户最常查看数据报告的时间点以及查看数据报告的频率。
Howto-如何实现报告的目标和目的：数据报告本身的产品设计、开发、测试、验收，结合业务部门之间的合作和宣传，数据报告的产品设计也是方法以实现报告的目的和宗旨。
多少——数据报告的成本：设计开发的时间成本和人工成本，成本与利润的关系，预估成本与预期利润相差较大，显然是不经济的。
3.找到核心关键指标
分析当前业务状况，理清数据脉络，分析当前业务模式，确定核心下滑指标和核心公式。
以电商商业模式为例，最核心的关键指标是交易总额和订单量，而这些指标一直聚焦于盈利模式和商业模式。
4、拆解核心关键指标
将核心关键指标拆解，分解为多层次的数据指标，制定数据指标框架。
逻辑数据拆解路径：
以电商商业模式为例，按照市场流程拆解核心关键指标和核心公式，从用户下单路径拆解核心公式。
打开APP：APP打开率 浏览商品：PV、UV、搜索率 查看商品详情：总浏览时长、平均浏览时长 添加购物车：加入率、购物车商品数 生成订单：订单量、订单流失率、订单支付率 支付：支付方式占比、支付流失率 退款：平均退款时长、评价：平均产品评价分、平均产品评价字数、平均产品评价率
对于与页面相关的数据，在制作报表之前设计好数据嵌入点。
此时数据索引框架就形成了，方法是Xmind脑图、Excel表格等，生成输出报告的索引结构模型。
5、设计指标估算公式
产品总监与前端工程师协作实现报告，清晰具体地设计各数据指标的公式
与数据指标框架一起设计，或在原型设计中描述。 后者提前确认公式，防止原型无法实现，减少时间成本。
以电商商业模式的指标为例，具体定义数据指标并列出数据估算公式。
至此，数据报告的初步结构已经完成，产品原型也已设计完成。
2. 数据分析产品参考
竞品的数据报告无法获得，设计前参考数据分析产品对数据报告的设计有帮助。 重点关注以下领域：
数据分析产品在很多产品中都常用，以上数据可能并不适合实际业务。
对于非专业数据分析产品，产品后台包括财务、运营、营销、运维等业务功能，数据报表只是产品的一部分。 从业务角度，专业综合筛选有意义的数据指标。
推荐几款数据分析产品，体验专业数据分析产品的设计框架和功能。
1、友盟——互联网数据服务产品，数据统计实时、灵活，擅长用户洞察。
2.易恩——拥有易观千帆、易观万象三种数据分析工具，针对不同行业进行详细分析。
三、数据报表产品设计 1、设计注意点
定义更新时间：区分报表和统计的含义。 报告是推断性指标，通常不支持实时统计和更新。 更新时间根据实际业务划分，通常分为日报、周报、月报、季报、年报。
报表统计周期影响指标差异：日报表、周报表、月报表展现的数据不同，难以展示一天之内的趋势变化数据，应考虑以周报表或月报表展示； 数据报告统计周期的差异导致数据指标的差异。
数据采集影响数据维护功能：首先要明确数据的定义和数据估算公式。 一些数据可以通过估计公式从现有数据中得到； 对于后台现有数据不满足报表要求的指标，应增加数据导出和维护的功能入口； 系统没有现成的数据，也没有可以通过估算公式获得的指标，要么删除，要么人工估算维护
服务器资源估算：虽然是技术问题，但产品总监也需要关注服务器资源估算； 在业务中，数据复杂且庞大，服务器会崩溃。
项目管理与协助：设计时与开发密切沟通，最了解系统架构和后台数据开发。 如果不懂，可以直接询问发展是否可以估算，这样发展就可以作为数据加固； UI设计师美化页面，很多系统后台都有知识，有了直接的后台框架，UI设计师介入程度有限，APP页面可以设计和涉及的内容程度更深。
报表设计权限：明确角色使用后，设计多级权限； 对于需要维护的数据数据统计软件，应明确划定、删除、查看、修改、导出的权限； 应谨慎显示财务利润等敏感数据
很多公司的产品实现方式通常是后端和后台相结合。 有的公司包括用户使用的APP、协助业务经理工作的内部APP、多种背景。
从产品的实现来思考数据报告的实现，目标用户的使用场景是主要影响因素，目标用户是否经常出差，数据报告的预计时间和及时性。 数据报表一般在后台展示，可以全面、系统地展示数据，但实时查看并不容易； 后端易于实时查看，但显示的数据内容趋于简化。数据报表
2、产品DEMO的设计表达
掌握制作DEMO的方法，将数据中包含的关键信息最直接地传递给目标用户。
数据报告有两种类型——简单数据表和可视化图表，
简单数据表设计要点：顾名思义，以表格的形式展示数据报表，非常简单。 每行是最小单位。 只要注重数据指标的选择就够了，在产品中增加导入功能
可视化图表设计的高保真原型设计，利用excel表格工具强大的数据图表功能原型，excel表格包括柱形图、折线图、饼图等简单图表，也包括曲面图等复杂图表、雷达图、树形图等图表； 将脱敏数据显示为图表并将其插入原型工具（例如Axure）中。
图表类型综合了数据的优点和缺点：对于有变化趋势的数据使用折线图数据统计软件，对于显示比率的数据使用饼图。 图表类型应适合数据展示并突出数据的差异。
