数据分析报告实质上是一种沟通与交流的形式，说简单点就是将分析结果、可行性建议以及其他价值的信息传递给管理人员。需要数据分析师对杂乱无章的数据进行包装，让阅读者能对结果做出正确的理解与判断，并可以根据其做出有针对性、操作性、战略性的决策。
因此在这个过程当中，传递信息的方式很重要，如果一份数据分析报告干货满满，但是可读性极差，那其实也不是一份好的数据分析报告。
明确数据分析主题
很多人喜欢将数据分析报告写成一篇罗列一大堆数据的表格，没有突出主题，常常让读者看的眼花缭乱、不知所云。实际上数据分析报告通常是在数据分析之后，依据数据分析成果写就的。因此从可读性与价值层面来说，突出主题是必要的，毕竟没有人看的数据分析报告是一文不值的。
发现问题并提出解决方案
数据分析报告的最终目的其实就是为了解决问题，而不仅仅是单纯的"挑刺"，只提出问题，不解决问题的数据分析报告没有任何可读性。经过严谨数据分析后，必然会对问题有较为深入的了解，因而也更具发言权。在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义。
用可视化的方式呈现
数据的可视化就是帮助快速理解和掌握数据重点的方式，一份没有图表的数据分析报告是不合格的。一份完整的数据可视化分析报告，就像是一份设计品，有着极大的可读性。
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借助一个好的数据可视化工具（如：Banber数据可视化云平台）对于提高一份数据分析报告的可读性是必不可少的。以某份疫情物资管理报告（数据已脱敏，无实际意义）为例，想要了解广州市各区疫情物资的情况，如果只是用文字进行描述，信息传递的效率远没有可视化图表高，如图是各区物资情况变化走势对比折线图，可以很直观的了解每日变化，哪个区物资库存最多，是否需要增加采购量，价格变化是否合理等。
选择合适的可视化图表
可视化图表不是样式越多越好，而是要选择合适的图表来表现数据变化。如下图，两张表格中所包含的数据完全相同，是关于各城市的业务数据。不同的是他们选择呈现的可视化图表不同：柱形图和堆叠圆环柱形图。从美观性来说，当然是堆叠圆环柱形图更加好看。但从可读性来说，柱形图更能体现不同城市业务的数据对比，比堆叠圆环柱形图更方面理解。
了解如何选择合适的可视化图表，可点击：
如何用指标分析维度精准定位可视化图表？
突出重点信息
通过合理的使用图标、文本框、背景色等视觉元素突出重点信息，能够提高读者的阅读速度，帮助读者更快定位重点信息，例如下图中，加大数字字号，并利用下划线很好地向用户表达了阅读数据的变化情况。
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创造信息层级
明确数据分析主题
尽量减少或压缩指标数量，避免出现读者不需要的数据，默认只展示读者所必须的信息，读者需要的非重点辅助信息可以通过提供深入细节的入口（弹窗、下钻）等形式来解决，仅在读者需要时进行提供。创造信息层级，避免无主次的铺出所有信息，干扰读者快速扫描定位目标条目。
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提供自定义选择
由于一份数据分析报告，往往需要满足各种不同的角色在不同情况下的需求，因而在数据内容上，一般采取宁多勿少的原则，即系统提供尽可能详细的数据给用户，由此就造成了表格指标过多，难以在一个屏幕内完整展示，导致需要无限下滑，极大的降低了报告的可读性。
在这个问题上，我们可以利用Banber的导航组件，提供切换选择，在默认情况下仅展示最常用、最重要的几个指标。这样做的好处是，首先，读者能在导航处看到所有的指标名称，避免了原来需要横向不断下滑/拉才能浏览到所有指标的情况；其次，读者可以根据自己的需要，自由地选择显示所需指标，隐藏不必要指标，减少干扰。
提供搜索和筛选
提供表格搜索和筛选是帮助读者根据自身需求减少数据量的有效工具，用户通过输入自己所需的特殊条件，从而快速得到目标数据条目。
如何创建切换/筛选组件，请点击：
高级可视化 | Banber筛选交互功能详解
设计视觉层级
通过调整标题、标签的字体，边框线的设计、底色的运用，从而计出合理的视觉层级，引导读者的视线流动曲线。例如下面的简报：
