一份好的数据分析报告要有以下要点：
1.框架
万丈高楼平地起，一个好的框架是这份报告的前提条件。
好的分析肯定要有基础有层次，基础坚实并且层次分明才会让读者一目了然；架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才会有读者愿意去读下去。
2.结论
虽然在平时，对一件事情盖棺定论不是一种好的行为，但数据分析恰恰就是通过对数据的理性分析产出结论。所以，数据每一个数据分析都要有结论，而且结论一定要明确，不能模糊，顾左右而言他，那样就会失去数据分析的意义。
3.简而精
上面提到每一个数据分析都要有结论，如果可以的话一个分析一个结论就足够了，不要太多要精，大部分时候数据分析师用来发现问题的，发现了一个重大问题就达到目的了，不要事事求多。要坐到宁要仙桃一扣，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让读者接受，降低读者心里门槛。（结论繁多，没人能读下去，再多的结论也是0）
4.实事求是
分析结论一定要基于紧密的数据分析推到过程，不要有猜测性的结论，过于主观的东西没有说服力，不是给读者看的，而只是满足自己的臆想。就请不要拿来误导广大吃瓜群众了。
5.可读性
好的分析要有很强的可读性，人与人之间的阅读习惯和细微模式不尽相同，写东西是总是不经意间按照自己的思维逻辑来写。你自己读起来很明白，是因为整个分析过程都是你做的，但是读者不知道啊，要知道你辛辛苦苦几周做出来的东西，往往其他人只是用10分钟或是更短的事件来阅读，所以你要考虑你的报告阅读者是谁？他们最关心什么？
6.图表化
将数据分析报告图表化，用图表代替数字的堆砌会让人更佳形象直观的看清问题和结论，但要注意，图表也不能过多，让读者无所适从。
7.逻辑性
好的分析报告要有逻辑性，通常逻辑要遵守：①数据是怎么来的；②发现了什么问题；③总结问题发生的原因；④如何解决这种问题。这样一个简单明了强逻辑关系的分析报告就能让绝大多数人接受。
8.了解业务
好的分析报告都是出自分析人对所分析的业务了解的前提下，做数据分析的人一定要很了解你所分析的事情，如果你连要分析的对象基本特征都不了解，分析出来的结论也都只是空中楼阁，让人无法信服。
9.可靠地底层数据
一定要有可靠的底层数据，整理和收集数据，是数据分析报告中最耗费和占用时间的一步，包括规划定义、数据采集、文本语义分析、大数据存储和查询等等，一定要从一开始就明确的知道自己要分析什么，才能采集和挖掘好匹配的数据，在正确的数据上进行分析，从而得出正确的结论， 否则一切都将变成为了误导别人的努力 。
10.解决和建议方案
好的分析报告一定要有解决方案和建议方案，你既然很努力地去了解，并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚 第发现了问题及问题产生的原因，那么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，而且受众也肯定不希望你只是个会发现问题 的人，也请你直言不讳的指出解决办法吧。
11.不要害怕
不要因为你的报告分析出来的“不良结论”就担惊受怕，想办法回避。相反你应该直击通点，阐明结论。分析就是为了发现问题，这是你的报告价值所在，你发的报告不是用来赞美、用来歌颂的，也不是用来粉饰缺点的工具的。发现问题，在问题产生严重后果前解决它，这就是数据报告的价值所在。
12.通俗易懂
不要创造太多难懂的词汇，如果一个读者在看你的报告时，要花费十几分钟去查那些名词是什么，那你的报告价值又在哪里呢，还不如你站在大家面前去说呢，如果确实专业性很强，不妨写一个简单易行的“名词解释”
13.感恩
最后，不要忘记去感谢那些为你的数据分析报告付出过努力和贡献的人，没有他们的辛劳和汗水，就没有你的数据报告。