说实话，这个问题非常大，以我浅薄的经验很难解答。一千个人可以做出一万种报告，硬给运营报告一个模板是不现实的。怎么写好商业报告，我建议大家去读《金字塔原理》这本书。在这里，我只从自己的经验出发，尽量提炼出几点必备的要素。
在我看来，数据报告分为两种。一种是追踪型的数据报告，或者成为dashboard。它是对日常业务数据高频率的展现，关键在于发现问题，而不是解决问题。它一般用于回答“怎么了”。这类报告往往是规律性地长期进行制作。
另一种就是解决问题的数据报告，它一般是专题型的研究报告，用于回答“为什么”。这类报告往往是不定期地进行制作，而且很有可能是由浅入深的系列报告。
关键信息优先
一份好的报告，关键信息一定是在报告的最前面提现出来的。所谓“开门见山”。
在追踪型的报告中，关键信息就是最核心最宏观的指标变化，你可以想象汽车的仪表盘，主要指标是永远不会变的。
对于研究型的报告，关键信息并不光是结论，还要包括能看懂结论的必要信息。这一点是许多分析师忽略的。
他们的报告会把结论在***点出来，但对研究的背景、目的、方法毫无阐述，导致报告的读者没有上下文，也就不能理解结论。这部分的写法我建议参考论文的“摘要”部分。不仅把结论浅显地点出，还要让读者对目的、过程和方法有一定的了解。
只有单向的逻辑线
在追踪型的报告中，一般数据以时间序列呈现，建议只遵循“宏观→中观→微观”这条单向的逻辑线展开。追踪型的报告往往需要有多维度的下钻，所以下钻的逻辑一定要单向，不然读者很容易混乱。
比如，收入指标可以从地区、用户类型、产品类型三个维度下钻。
那么你的追踪报告一定是宏观指标(收入值在时间维度的变化、)、***层下钻(地区维度展示、用户类型展示、产品类型展示，用饼图展示结构，用折线图展示变动趋势)，第二层下钻(地区×用户类型、地区×产品类型、用户×产品类型)。
千万不要一会儿是“地区×用户类型”，一会儿又变成“用户类型”。
这里需要一点心理学的知识。人脑理解信息的层次关系，并不会依据信息本身的层次关系，反而更依赖接受信息的先后顺序。
如果我们将某些更微观的数据展示在宏观数据的前面，人们就非常容易将微观数据作为宏观决策的依据，这是非常危险的。所以我们报告的呈现逻辑，千万不能随意。
除非，你想用数据撒谎，用某些微观的“漂亮”数据来修饰宏观的“悲催”数据。有本小书叫《how to lie with statistics》，讲述了一些应用统计学撒谎的“歪门邪道”，我只读了一点点，但感兴趣的读者可以去领略一下“用数据撒谎”的魅力。
对于研究型的报告，建议在做之前梳理好清晰的研究路线图，然后根据研究路线图来展开研究的结论和过程。同时，在现实业务场景中，结论的重要性远高于研究过程。
读者极有可能看不懂你用的方法，你的任务也不是向你报告的读者说明白方法，真正重要的是让读者理解结论，并能应用到业务中。
有选择地进行维度下钻
上面所说的，维度下钻必须遵循宏观到微观的逻辑，但并不是意味着在每一层都要将所有的维度组合(细分数据)展示出来。我们只需要展示最重要的细分数据即可。
比如，收入的追踪报告，收入在地区间的差异是长期稳定的，而在产品类别间会有频繁的变化，那么我们就更应该展示产品类别这个维度的细分，因为这里涵盖的信息更多，更有跟踪的必要。
不要展示过多的数据图
一份报告中，缭乱地堆积上各种数据图，在外行人看来，可能觉得这个报告“很专业，很高大上”，但在我看来，这份报告的信息获取效率或许很低。图表的目的，在于简单直观地展示信息。多个图表组合在一起的目的，在于简单直观地展示逻辑关系更复杂的信息。而我们往往将多个图表的组合做成了“炫目的连连看”，非常可悲。
所以，我建议报告中要用上三种展示信息的工具：表格、文字、数据图表。首先是表格，一种单位面积承载信息量***的展现形式。如果一个较复杂的问题，能用一个表格加上些许文字说清楚，那就一定不要做出N张图表。
其次是文字，如果一个论点能用简单的话论述清楚，那就不要去做图表。***是图表，展示的图表一定要简单直观，千万不要在图表中放上太多的图形元素(数据指标)，以免扰乱视觉和思维。
当然，除了不要铺上过多的图表，更重要的是用对图表。什么图表用于什么问题，本书的前三章有详细的介绍，这里不做累述了。
附上明细数据集和制作过程
我认为，我们向人展示数据报告时，不能光展示一个报告，而应该让报告读者能够基于报告内容继续思考。如何做到“继续思考”呢?
***， 要让读者有思考的依据。即一份好报告，能打开读者的深入思考之门。一旦他要深入思考，那我们就要能提供他继续挖掘信息的可能。这时，我建议在报告发送时附上用于制作报告的明细数据，供别人做进一步的探索。
第二， 要让读者能复制制作过程。这一点在研究报告发布时尤其重要。一般情况下，我会要求我的小伙伴在报告发布时，附上取数SQL代码、计算分析代码和详细的过程说明。
尤其是在运营相关的研究结果发布时，运营人员能复制我们的过程，也就能快速地学会我们的方法。这样能使知识快速反哺到业务中。毕竟数据分析师是少数，若一个个手把手教运营人员，效率太低了。
给出实质性的建议
对于数据分析师该不该给出指导业务决策的建议，我曾经犹豫过。但后来我坚定地认为：一个分析师若不能深入理解业务，不能从业务决策者的角度去研究问题，那他只能被称为“取数机”或者“计算器”，最终会极快的被新技术所取代。
所以，真正重要的是分析思维，是将业务问题抽象为数学问题的能力，是驾驭分析方法的能力。所以，分析师的分析报告，应该一定必须提出基于自己的思考所得出的策略建议，且一定是能落地执行的建议。
