编辑导语：清晰且有效的数据报表可以反映出数据变化，进而帮助团队人员确定后续的产品优化迭代方向，找出可能存在的问题。那么，产品经理应当怎么整理出清晰且直观的数据报表？本篇文章里，作者总结了产品经理整理数据报表的可操作步骤，一起来看一下。
之前聊数据埋点的时候曾经提了一下，说是后面聊一下数据报表的事情，今儿个正好有空，捋一捋，跟大家做个分享。
上次分享的是《产品经理整理埋点需求的6个步骤》，有兴趣的朋友可以进去看看。
大家都很关心数据的事情，因为数据能比较直观地反应哪些地方发生了新的变化，能够提醒相关人员去关注和调整，同时一个新的优化上线之后也能够根据数据去判断优化方向是不是正确的问题。数据是最便捷的方式。
但是你想看数据就需要先把数据报表理出来，一个业务或者一个APP会产生大量的数据，你需要根据关联性和重要性去整理出具体的数据表，然后再去观察，直接看明细或者日志那你得疯。
怎么整理数据报表呢？
它需要根据核心业务流程和业务指标来梳理，然后兼顾到职级分层、部门分类、重要程度、使用频次来分别处理。
我们以电商业务为例来简单说说，选电商是因为大家对电商业务更熟悉。
我整理了一下，大致上可以按照以下步骤去整理数据报表系统。
第一步，确认要做哪些表。
你先确定有哪些部门需要看报表，常规来说包含市场、商务、运营、产品、客服、售后等部门。
然后你去看这些部门都会需要哪些报表，譬如市场部门需要渠道流量转化表等，运营部门需要营销转化表、业务流程表、销量排名表等，产品部门需要业务流程表、产品日常数据表等（观察用户留存与活跃的），客服需要用户反馈问题进度表等、售后需要售后问题进度表等。
以上只是我不专业的一个举例，实际上表是非常多的。
这里面有个地方需要注意一下，有些表看上去字段是差不多的，譬如渠道流量转化表和业务流程表，很多字段都是重复的，那么要不要并表就是一个需要考虑的问题。有的公司管理比较严格，那么最好不并表，这样可以通过后台权限来控制展示，如果相对宽松那么可以向相关部门做一下确认然后决定要不要并表。
注意：数据后台和管理后台是分开的，不能混淆。管理后台用来管理用户、商品、商户和看明细数据（用户信息表、购买订单表）等等，数据后台就是用来看统计数据的。
第二步，整理不同部门报表需要展现的字段。
以业务流程表为例。
先把业务主流程的关键节点梳理出来，到成交算是一个流程。电商的话流程大概是用户注册/登录→查看商品详情→加入购物车→立即购买/结算→立即付款→完成付款。
那么业务流程表的字段也就清楚了：
注意：报表字段是有了，但是也需要说清楚这些字段的具体含义，譬如注册/登录用户数，指的是在统计时段内，注册 登录用户的人数之和，需要去重。
不要小看这个说明，这个说明决定了大家的理解能不能一致，边界请不清晰，上面那个例子，如果没有后面那个“需要去重”那么技术在处理的时候是不会去重的，这样的话如果一个用户在指定时段内登录了多次就会统计多次。
一定要写这个说明，不写的话技术就自己发挥了，每个人对业务的理解是不一样的，所以一定要写。
第三步，去扩展报表的统计维度。
数据报表是有了，但是统计维度也需要定义，譬如需要按照日期、按渠道、按类目（商品）、按商户、按地区等等维度去看数据，那么就需要把这些和报表相关的维度加上去，这样就能实现按维度看数据的目的。
这个比较简单，有什么维度加什么维度就行，但是在处理的时候需要注意，多个条件组合能不能筛选出数据的问题，这个比较细节。
第四步，整理核心转化公式数据表。
核心转化公式数据表是给公司高管和核心业务骨干看的，高管是不可能看什么部门表的，看不过来也没必要，高管们看的表只需要体现核心数据和指标就可以。
高管们关心的也就是部门负责人关心的，部门负责人关心就应该是一线员工关心的，这就是一个拉齐公司内部认知的一个表，所以核心转化公式数据表特别重要，重要到需要单列一个步骤说明。
整理核心转化公式数据表之前就需要去梳理业务的核心转化公式，电商业务的核心转化公式如下：GMV=注册登录用户数*购买转化率*客单价*人均购买数量*(1-退货率)。
这就是一个用户从曝光到复购的一个简化的转化公式，这个公式的意义在于聚焦提高产值的关键步骤，目标不会偏。
注意：这个公式很重要，不能错，如果自己没把握的话可以问一下公司领导，知道弄清楚为止。
其实做KPI的时候也一定会需要这个核心转化公式，这样大家就能知道在哪些环节可以提高绩效，分别是提高多少，由哪些部门具体负责。
根据这个核心公式就可以整理相关的字段：
这样公司领导每天看这个数据就知道业务有没有在向预定目标发展，以及距离目标还有多远。
当然有了字段以后也需要加维度，这个就参考前面的步骤就可以。这里的统计维度其实是比较少用到的，但是功能还是必备。
第五步，整理日常大盘数据表。
大盘表是给所有员工看的，可以作为数据后台的首页。
大盘表通常是昨日数据的汇总统计，譬如GMV、销售订单数、销售商品数、退货商品数、退货总金额、新增商户数、新增用户数、新增商品数，大概看一下数据的变化，给大家一个总体的印象。
第六步，整理实时统计表。
有一些业务对于数据的实时性要求比较高，所以会涉及到需要做实时统计表，实时统计表一般每小时更新一次数据，如果流程出现问题就可以及时进行排查和修复，但是对于大部分业务来说其实不需要，如果不是发布了新的代码，理论上是不会出现这个问题。
当然像电商APP，如果遇到双11这种，一般来说还是需要看一下实时数据的，因为全公司都很关心当天的战果，属于重要时刻。所以电商APP需要做实时表，字段的话一般也就是大盘数据表上的字段就行，额外字段的话可以根据领导的要求做。
第七步，最后确认报表字段和整理成需求文档。
把整理好的表格和各部门对一下，根据各部门的要求调整完成后制作成需求文档。
这个步骤就不多说了，按照需求的整理流程处理就行。
以上就是整理报表系统的几个步骤，当然因为细节太多了，其实没有办法在一篇文章里面讲的非常清楚，但是至少80%的东西还是在了，所以还是有参考性的。希望对大家有所帮助。
实际上做报表系统是一个持续优化和新增的过程，如果是从0开始做的话就需要单独立项然后分期做，一下子肯定是不现实的，因为工作量太大了，项目的进度不好控制，还有就是有些表并不需要马上做的，也可以缓一缓，这样优先级高的数据报表就会更快的上线。
如果业务不大的话甚至可以用excel先统计起来。总之展现形式和处理方式还是很多样化的。
产品经理在数据方面我认为其实可以多花点功夫，形成一套比较具有实操性的方法论比较好，一个数据产品和一个APP产品在竞争力上还是有差异，实际上越细分专业度越高，竞争力越强。当然首先至少要做到及格。
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