首先，要有一個好的框架，跟蓋房子一樣，好的分析肯定是有基礎有層次，有基礎堅實，並且層次明瞭才能讓閲讀者一目瞭然，架構清晰、主次分明才能讓別人容易讀懂，這樣才讓人有讀下去的慾望；
第二，每個分析都有結論，而且結論必須要明確，如果沒有明確的結論那分析就不叫分析了，也失去了他本身的好處，因為你本來就是要去尋找或者印證一個結論才會去做分析的，所以千萬不要忘本舍果；
第三，分析結論不要太多要精，如果能夠的話一個分析一個最重要的結論就好了，很多時候分析就是發現問題，如果一個一個分析能發現一個重大問題，就到達目的了，不要事事求多，寧要仙桃一口，不要爛杏一筐，精簡的結論也容易讓閲者理解，減少重要閲者（通常是事務繁多的領導，沒有太多時間看那麼多）的閲讀心理門檻，如果別人看到問題太多，結論太繁，不讀下去，一百個結論也等於0；
第四、分析結論必須要基於緊密嚴禁的數據分析推導過程，不要有猜測性的結論，太主觀的東西會沒有説服力，如果一個結論連你自我都沒有肯定的把握就不要拿出來誤導別人了；
第五，好的分析要有很強的可讀性，那裏是指易讀度，每個人都有自我的閲讀習慣和思維方式，寫東西你總會按照自我的思維邏輯來寫，你自我覺得很明白，那是因為整個分析過程是你做的，別人不必須如此瞭解，要明白閲者往往只會花10分鐘以內的時間來閲讀，所以要思考你的分析閲讀者是誰？他們最關心什麼？你務必站在讀者的角度去寫分析郵件；
第六，數據分析報告儘量圖表化，這其實是第四點的補充，用圖表代替超多堆砌的數字會有助於人們更形象更直觀地看清楚問題和結論，當然，圖表也不要太多，過多的圖表一樣會讓人無所適從；
第七、好的分析報告必須要有邏輯性，通常要遵照：1、發現問題--2、總結問題原因--3、解決問題，這樣一個流程，邏輯性強的分析報告也容易讓人理解；
第八、好的分析必須是出自於瞭解產品的基礎上的，做數據分析的產品經理本身必須要十分了解你所分析的產品的，如果你連分析的對象基本特性都不瞭解，分析出來的結論肯定是空中樓閣了，無根之木如何叫人信服？！
第九、好的分析必須要基於可靠的數據源，其實很多時候收集數據會佔據更多的時間，包括規劃定義數據、協調數據上報、讓開發人員提取正確的數據或者建立良好的數據體系平台，最後才在收集的正確數據基礎上做分析，既然一切都是為了找到正確的結論，那麼就要保證收集到的數據的正確性，否則一切都將變成為了誤導別人的努力；
第十、好的分析報告必須要有解決方案和推薦方案，你既然很努力地去了解了產品並在瞭解的基礎上做了深入的分析，那麼這個過程就決定了你可能比別人都更清楚第發現了問題及問題產生的原因，那麼在這個基礎之上基於你的知識和了解，做出的推薦和結論想必也會更有好處，而且你的老闆也肯定不期望你只是個會發現問題的人，請你的那份工資更多的是為了讓你解決問題的；
十一、不要害怕或迴避“不良結論”，分析就是為了發現問題，併為解決問題帶給決策依據的，發現產品問題也是你的價值所在，相信你的老闆請你來，不是光讓你來唱讚歌的，他要的也不是一個*的工具，發現產品問題，在產品缺陷和問題造成重大失誤前解決它就是你的分析的價值所在了；
十二、不要創造太多難懂的名詞，如果你的老闆在看你的分析花10分鐘要叫你三次過去來解釋名詞，那麼你寫出來的價值又在哪裏呢，還不如你直接過去説算了，當然如果無可避免地要寫一些名詞，要有讓人易懂的“名詞解釋”；
十三、最後，要感謝那些為你的這份分析報告付出努力做出貢獻的人，包括那些為你上報或提取數據的人，那些為產品作出支持和幫忙的人（如果分析的是你自我負責的產品），肯定和尊重夥伴們的工作才會贏得更多的支持和幫忙，而且我想你也不是隻做一錘子買賣，懂得感謝和分享成果的人才能成為一個有素養和受人尊敬的產品經理。