調閱數據要寫什麼

『壹』 怎樣寫數據分析報告

一、 為什麼要撰寫數據分析報告

數據分析報告實質上是一種溝通與交流的形式，主要目的在於將分析結果、可行性建議以及其他價值的信息傳遞給管理人員。它需要對數據進行適當的包裝，讓閱讀者能對結果做出正確的理解與判斷，並可以根據其做出有針對性、操作性、戰略性的決策。

數據分析報告主要有三個方面的作用，即展示分析結果、驗證分析質量，以及為決策者提供參考依據。

1、展示分析結果

報告以某一種特定的形式將數據分析結果清晰地展示給決策者，使得他們能夠迅速理解、分析、研究問題的基本情況、結論與建議等內容。

2、驗證分析質量

從某種角度上來講，分析報告也是對整個數據分析項目的一個總結。通過報告中對數據分析方法的描述、對數據結果的處理與分析等幾個方面來檢驗數據分析的質量，並且讓決策者能夠感受到這個數據分析過程是科學並且嚴謹的。

3、提供決策參考

大部分的數據分析報告都是具有時效性的，因此所得到的結論與建議可以作為決策者在決策方面的一個重要參考依據。雖然，大部分決策者（尤其是高層管理人員）沒有時間去通篇閱讀分析報告，但是在決策過程中，報告的結論與建議或其他相關章節將會被重點閱讀，並根據結果輔助其最終決策。所以，分析報告是決策者二手數據的重要來源之一。

二、數據分析報告是什麼？

在撰寫報告之前，我們一般會經歷6個步驟：目標確定、數據獲取、數據清洗、數據整理、描述分析、洞察結論，最後才是撰寫數據分析報告。

數據分析報告是根據數據分析原理和方法，運用數據來反映、研究和分析事物的現狀、問題、原因、本質和規律，並得出結論，提出解決辦法的一種分析應用文體。

這種文體是決策者認識事物、了解事物、掌握信息、搜集相關信息的主要工具之一，數據分析報告通過對事物數據全方位的科學分析來評估其環境及發展情況，為決策者提供科學、嚴謹的依據，降低風險。

三、數據分析報告的寫作原則

一份完整的數據分析報告，應當圍繞目標確定范圍，遵循一定的前提和原則，系統地反映存在的問題及原因，從而進一步找出解決問題的方法。需要遵循以下4個原則。

1、規范性：數據分析報告中所使用的名詞術語一定要規范，標准統一，前後一致，要與業內公認的術語一致

2、重要性：數據分析報告一定要體現數據分析的重點，在各項數據分析中，應該重點選取關鍵指標，科學專業進行分析，此外，針對同一類問題，其分析結果也應當按照問題重要性的高低來分級闡述。

3、謹慎性：數據分析報告的編制過程一定要謹慎，基礎數據必須真實、完整，分析過程必須科學、合理，分析結果要可靠，內容要實事求是。

4、創新性：當今科學技術的發展可謂日新月異，許多科學家也都提出各種新的研究模型或者分析方法。數據分析報告需要適時地引入這些內容，一方面可以用實際結果來驗證或改進它們，另一方面也可以讓更多的人了解到全新的科研成果，使其發揚光大。

四、數據分析報告的種類

由於數據分析報告的對象、內容、時間、方法等情況的不同，因而存在著不同形式的報告類型。我們常用的幾種數據分析報告有專題分析報告、綜合分析報告、日常數據通報等。

1、專題分析報告

專題分析報告是對社會經濟現象的某一方面或某一個問題進行專門研究的一種數據分析報告，它的主要作用是為決策者制定某項政策、解決某個問題提供決策參考和依據。專題分析報告具有以下兩個特點：

（1）單一性：專題分析報告不要求反映事物的全貌，主要針對某一方面或某一個問題進行分析，如用戶流失分析、提升用戶消費分析、提升企業利潤率分析等。

（2）深入性：由於專題分析報告內容單一，重點突出，因此便於集中精力抓住主要問題進行深入分析。它不僅要對問題進行具體描述，還要對引起問題的原因進行分析，並且提出切實可行的解決辦法。這就要求對公司業務的認知要有一定的深度，由感性上升至理性，切記蜻蜓點水，泛泛而談。

2、綜合分析報告

綜合分析報告是全面評價一個地區、單位、部門業務或其他方面發展情況的一種數據分析報告。例如世界人口發展報告、全國經濟發展報告、某某企業運營分析報告等等。綜合分析報告具有以下兩個特點：

（1）全面性：綜合分析報告反映的對象，無論一個地區、一個部門還是一個單位，都必須以這個地區、這個部門、這個單位為分析總體，站在全局的高度，反映總體特徵，做出總體評價，得出總體認識。在分析總體現象時，必須全面、綜合地反映對象各個方面的情況。例如在分析方法論時提到的4P分析法，就是從產品、價格、渠道、促銷四個角度進行企業運營分析的。

（2）聯系性：綜合分析報告要把互相關系的一些現象、問題綜合起來進行全面系統的分析。這種綜合分析不是對全面資料的簡單羅列，而是在系統地分析指標體系的基礎上，考察現象之間的內部聯系和外部聯系。這種聯系的重點是比例關系和平衡關系，分析研究它們的發展是否協調，是否適應。因此，從宏觀角度反映指標之間關系的數據分析報告一般屬於綜合分析報告。

3、日常數據通報

日常數據通報是以定期數據分析報表為依據，反映計劃執行情況，並分析影響和形成原因的一種數據分析報告。這種數據分析報告一般是按日、周、月、季、年等時間階段定期進行，所以也叫定期分析報告。

日常數據通報可以是專題性的，也可以是綜合性的。這種分析報告的應用十分廣泛，各個企業、部門都在使用。日常數據通報具有以下三個特點：

（1）進度性：由於日常數據通報主要反映計劃的執行情況，因此必須把計劃執行的進度與時間的進展結合起來分析，觀察比較兩者是否一致，從而判斷計劃完成的好壞。為此，需要進行一些必要的計算，通過一些絕對數和相對數據指標來突出進度。

（2）規范性：日常數據通報基本上成了數據分析部門的例行報告，定時向決策者提供。所以這種分析報告就形成了比較規范的結構形式。一般包括以下幾個基本部分：反映計劃執行的基本情況、分析完成或未完成的原因、總結計劃執行中的成績和經驗，找出存在的問題、提出措施和建議。這種分析報告的標題也比較規范，一般變化不大，有時為了保持連續性，標題只變動一下時間，如《XX月XX日業務發展通報》

（3）時效性：由日常數據通報和性質和任務決定，它是時效性最強的一種分析報告。只有及時提供業務發展過程中的各種信息，才能幫助決策者掌握企業經驗的主動權，否則將會喪失良機，貽誤工作。對大多數公司而言，這些報告主要通過微軟Office中的Word、Excel和PowerPoint系列軟體來表現。這三種軟體各有優劣勢，具體內容如圖所示：

五、數據分析報告的結構

數據分析報告確實有特定的結構，但是這種結構並非一成不變，不同的數據分析師、不同的老闆、不同的客戶、不同性質的數據分析，其最後的報告可能會有不同的結構。最經典的報告結構還是「總—分—總」結構，它主要包括：開篇、正文和結尾三大部分。

在數據分析報告結構中，「總—分—總」結構的開篇部分包括標題頁、目錄和前言（主要包括分析背景、目的與思路）；正文部分主要包括具體分析過程與結果；結尾部分包括結論、建議及附錄。下面將對這幾個部分進行具體介紹。

1、標題頁

標題頁需要寫明報告的題目，題目要精簡干練，根據版面的要求在一兩行內完成。標題是一種語言藝術，好的標題不僅可以表現數據分析的主題，而且能夠激發讀者的閱讀興趣，因此需要重視標題的製作，以增強其藝術性的表現力。

（1）標題常用的類型

A.解釋基本觀點：往往用觀點句來表示，點明數據分析報告的基本觀點，如《不可忽視高價值客戶的保有》《語音業務是公司發展的重要支柱》等；

B.概括主要內容：重在敘述數據反映的基本事實，概括分析報告的主要內容，讓讀者能抓住全文的中心，如《我公司銷售額比去年曾航30%》《2010年公司業務運營情況良好》等；

C.交代分析主題：反映分析的對象、范圍、時間、內容等情況，並不點明分析師的看法和主張，如《發展公司業務的途徑》《2010年運營分析》《2010年部門業務對比分析》等；

D.提出問題：以設問的方式提出報告所要分析的問題，引起讀者的注意和思考，如《客戶流失到哪裡去了》《公司收入下降的關鍵何在》《1500萬利潤是怎樣獲得的》

（2）標題的製作要求

A.直接：數據分析報告是一種應用性較強的文體，它直接用來為決策者的決策和管理服務，所以標題必須用毫不含糊的語言，直截了當、開門見山地表達基本觀點，讓讀者一看標題就能明白數據分析報告的基本精神，加快對報告內容的理解。

B.確切：標題的撰寫要做到文題相符，寬窄適度，恰如其分地表現分析報告的內容和對象的特點。

C.簡潔：標題要直接反映出數據分析報告的主要內容和基本精神，就必須具有高度的概括性，用較少的文字集中、准確、簡潔地進行表述。

（3）標題的藝術性

標題的撰寫除了要符合直接、確切、簡潔三點基本要求，還應力求新鮮活潑、獨具特色、增強藝術性。要使標題具有藝術性，就要抓住對象的特徵展開聯想，適當運用修辭手法給予突出和強調，如《我的市場我做主》《我和客戶有個約會》等。有時，報告的作者也要在題目下方出現，或者在報告中要給出所在部門的名稱，為了將來方便參考，完成報告的日期也應當註明，這樣能夠體現出報告的時效性。

2、目錄

目錄可以幫助讀者快捷方便地找到所需的內容，因此，要在目錄中列出報告主要章節的名稱。如果是在Word中撰寫報告，在章節名稱後面還要加上對應的頁碼，對於比較重要的二級目錄，也可以將其列出來。所以，從另外一個角度說，目錄也就相當於數據分析大綱，它可以體現出報告的分析思路。但是目錄也不要太過詳細，因為這樣閱讀起來讓人覺得冗長並且耗時。

此外，通常公司或企業的高層管理人員沒有時間閱讀完整的報告，他們僅對其中一些以圖表展示的分析結論會有興趣，因此，當書面報告中沒有大量圖表時，可以考慮將各章圖表單獨製作成目錄，以便日後更有效地使用。

3、前言

前言的寫作一定要經過深思熟慮、前沿內容是否正確，對最終報告是否能解決業務問題，能夠給決策者決策提供有效依據起決定性作用。前沿是分析報告的一個重要組成部分，主要包括分析背景、目的及思路三方面：為何要開展此次分析？有何意義？通過此次分析要解決什麼問題？達到何種目的？如何開展此次分析，主要通過哪幾方面開展？

（1）分析背景

對數據分析背景進行說明主要是為了 讓報告閱讀這對整個分析研究的背景有所了解，主要闡述此項分析的主要原因、分析的意義、以及其他相關信息，如行業發展現狀等內容。

（2）分析目的

數據分析報告中陳述分析目的是為了讓報告的閱讀者了解開展此次分析能帶來何種效果，可以解決什麼問題。有時將研究背景和目的意義合二為一。

（3）分析思路

分析思路用來指導數據分析師如何進行一個完整的數據分析，即確定需要分析的內容或指標。這是分析方法論中的重點，也是很多人常常感到困惑的問題。只有在營銷、管理理論的指導下，才能確保數據分析維度的完整性，分析結果的有效性及正確性。

4、正文

正文是數據分析報告的核心部分，它將系統全面地表述數據分析的過程與結果。

撰寫正文報告時，根據之前分析思路中確定的每項分析內容，利用各種數據分析方法，一步步地展開分析，通過圖表及文字相結合的方式，形成報告正文，方便閱讀者理解。

正文通過展開論題，對論點進行分析論證，表達報告撰寫者的見解和研究成果的核心部分，因此正文佔分析報告的絕大部分篇幅。一篇報告只有想法和主張是不行的 ，必須經過科學嚴密的論證，才能確認觀點的合理性和真實性，才能使別人信服。因此，報告主題部分的論證是極為重要的。

報告正文具有以下幾個特點：是報告最長的主題部分、包含所有數據分析事實和觀點、通過數據圖表和相關的文字結合分析、正文各部分具有邏輯關系。

我們通常通過金字塔原理來組織報告邏輯，整個報告的核心觀點是什麼，又由哪些子觀點構建，支持每個子觀點的數據是什麼，如圖所示：

5、結論與建議

結論是以數據分析結果為依據得出的分析結果，通常以綜述性文字來說明。它不是分析結果的簡單重復，而是結合公司實際業務，經過綜合分析、邏輯推理形成的總體論點。結論是去粗取精、由表及裡而抽象出的共同、本質的規律，它與正文緊密銜接，與前言相呼應，使分析報告首尾呼應。結論應該措辭嚴謹、准確、鮮明。

建議是根據數據分析結論對企業或業務等所面臨的問題而提出的改進方法，建議主要關注在保持有時候及改進劣勢等方面。因為分析人員所給出的建議主要是基於數據分析結果而得到的。會存在局限性，因此必須結合公司的具體業務才能得出切實可行的建議。

6、附錄

附錄是數據分析報告的一個重要組成部分。一般來說，附錄提供正文中涉及而未予闡述的有關資料，有時也含有正文中提及的資料，從而向讀者提供一條深入數據分析報告的途徑。它主要包括報告中涉及的專業名詞解釋、計算方法、重要原始數據、地圖等內容。每個內容都需要編號，以備查詢。

當然並不是要求每篇報告都有附錄，附錄是數據分析報告的補充，並不是必需的，應該根據各自的情況再決定是否需要在報告結尾處添加附錄。

六、注意事項

1、分析結論要明確，要精，要有邏輯

如果沒有明確的結論那分析就不叫分析了，也失去了意義，因為我們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；

如果可以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，如果一個分析能發現一個重大問題，就達到目的了，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閱讀者接受，減少重要閱讀者（通常是事務繁多的領導，沒有太多時間看那麼多）的閱讀心理門檻，如果別人看到問題太多，結論太繁，讀不下去，一百個結論也等於零；

不要有猜測性的結論，太主觀的東西會沒有說服力，如果一個結論連自己都沒有肯定的把握就不要拿出來誤導別人了。

2、數據分析報告盡量圖表化，風格統一

用圖表代替大量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；

數據分析報告本身是一個很嚴肅的東西，跟樣式、美觀程度也有一定關系，不是說做的花銷，而是基本的美觀度要保證，風格要統一。例如一些常識性的配色：餐飲類（暖色調，例如橘色、紅色、黃色）；國際貿易類（藍色、灰色、霧藍色、灰綠色等）；社會人文類（按照感情顏色進行配色，例如較嚴峻的社會問題，要用灰色、深藍；較喜慶的，使用紅色、綠色、黃色；具體可按需搭配對比色和互補色等）。

3、好的分析一定要基於可靠的數據源，同時具有可讀性

其實很多時候收集數據會占據更多的時間，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；

除此之外，每個人都有自己的閱讀習慣和思維方式，寫東西總會按照自己的思維邏輯來寫，別人不一定了解，要知道閱讀者往往只會花10分鍾以內的時間來閱讀，所以要考慮你的報告閱讀者是誰？他們最關心什麼？必須站在讀者的角度去寫分析報告。

『貳』 調查數據分析的原則是什麼

1、數據完整

在線調研的數據，是通過網頁或碼咐答手機app收集而來，難免會存在因為瀏覽器插件、安全軟體、不兼容等因素導致的數據丟失情況。因此在調研上線前首先要進行測試，多嘗試幾種瀏覽器進行測試，看能否正常遞交數據;其次，在分析數據時，首先要進行數據完整性檢查，包括是否有漏答、跳題邏輯是否正確，否則你可能會在報告寫到一半時，發現數據有缺失。

2、數據干凈

在線調研不可避免會存在亂答題的情況，如果亂答題的人太多，容易影響數據質量，所以在檢查了數據完整性後，需要對數據進行清洗。

3、數據代表性

問卷數據一般是通過抽樣調查的方式獲得，因此抽樣方法不一樣，回收回來的數據代表性意義也不一樣;如果是隨機抽樣(受限於各種條件，一般無法做到真正意義上的隨機抽樣)，則回收的數據可以認為具有代表性-能代表總體;若採用分層抽樣(如分地區各抽取10萬用戶)，這樣的抽樣獲得的數據，由於事先進行了樣本配比，所以其不能代表總體，在結果統計時，需要對不同地區的樣本進行加權(權重可簡凱以參考不同地區用戶的實際佔比)處理。

4、數據處理過程可回溯

在進行數據檢查、清洗的過程中，往往需要進行多步驟操作，難免發生在處理的過程中出錯的情況，因此需要在一些遲慧關鍵步驟上進行數據保存，並進行備注，以防止需要回溯的情況;在編寫查錯程序時，也要將程序保存下來，防止出錯，也方便進行反查。

『叄』 愛華聲級計怎麼修改數據

愛華聲級計可以這樣修改數據。
1、數據調閱。從主菜單將游標移到數據調閱上，按確定鍵，進入數手首據調閱子菜單，顯示器上列表顯示出儀器內部所有測量結果的清單，用參數鍵將游標移到想查看的組號上，按游標鍵可查看測點名、測量日期、測量時間和測量方式等信息，按確定鍵可以查看詳細測量結果。
2、數據刪除。在數據調閱的主界面，無論游標在哪個序號上，只要按下刪除鍵，就會出現提示是舉衫否要刪除全部數據，按確定鍵刪除，按其他鍵返回調閱主界面。
3、數據列印畢答數。修改後的儀器的測量數據可以用AH40微型列印機列印出來。

『肆』 如何寫數據分析報告

相信很多數據分析師在寫數據分析報告的時候也會遇到一些困惑，因為我最近也在寫一個報告，在這里就梳理一下如何寫數據分析報告

數據分析報告是數據分析師常見的工具，寫好一份數據分析報告，不但能夠清楚描述問題，洞察數據並且提出一些有思考的舉措，也很能反映出一個數據分析師的思維和用數據講故事的能力，網上雖然也有很多關於寫好數據分析報告的文章，但是大部分都是偏重於理論，具體實踐的很少，我就在這里做一個匯總，希望能幫助一些朋友，以期拋磚引玉

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一份好的數據分析報告離不開兩部分：數據部分和分析部分。巧婦難為無米之炊，數據之於數據分析師就好像食材之於巧婦，數據的重要性可見一斑，分析部分是數據分析師將數據做成報告的最重要一步，是最體現一個數據分析師功底的部分，也是拉開差距的部分，下面就針對兩部分分別進行闡述

一. 數據部分

數據部分最重要的就是數據質量，數據質量的好壞直接決定一份數據分析報告的好壞，如果報告中某一個數據被質疑，會直接影響這份數據分析報告的可信度，本章說一說跟數據有關的一些內容

1.數據的質量

1.1數據類型

數據類型比較好理解，就是數據以什麼樣的類型存儲的，不同的數據類型有不同的使用方法，因此在處理數據之前，必須要先了解數據類型，常見的數據類型有（這里只說一些常見的數據類型）：

整數型

int ：用於存儲整數，存儲從-2的31次方到2的31次方之間的所有正負整數，每個INT類型的數據按4 個位元組存儲

bigint ：用於存儲大整數，存儲從-2的63次方到2的63次方之間的所有正負整數，每個BIGINT 類型的數據佔用8個位元組的存儲空間

smallint ：用於存儲小整數，存儲從-2的15次方到2的15次方之間的所有正負整數。每個SMALLINT 類型的數據佔用2 個位元組的存儲空間

浮點型

real ：存儲的數據可精確到第7 位小數，其范圍為從-3.40E -38 到3.40E +38。 每個REAL類型的數據佔用4 個位元組的存儲空間

float ：存儲的數據可精確到第15  位小數，其范圍為從-1.79E -308 到1.79E +308。 每個FLOAT 類型的數據佔用8 個位元組的存儲空間。  FLOAT數據類型可寫為FLOAT[ n ]的形式。n 指定FLOAT 數據的精度。n 為1到15 之間的整數值。當n 取1 到7  時，實際上是定義了一個REAL 類型的數據，系統用4 個位元組存儲它；當n 取8 到15 時，系統認為其是FLOAT 類型，用8 個位元組存儲它

字元型

char ： 數據類型的定義形式為CHAR[ （n） ]，n 表示所有字元所佔的存儲空間，n  的取值為1 到8000， 即可容納8000 個ANSI 字元。若不指定n 值，則系統默認值為1。  若輸入數據的字元數小於n，則系統自動在其後添加空格來填滿設定好的空間。若輸入的數據過長，將會截掉其超出部分

nchar ： 它與CHAR 類型相似。不同的是NCHAR數據類型n 的取值為1 到4000。 因為NCHAR 類型採用UNICODE  標准字元集（CharacterSet）。 UNICODE 標准規定每個字元佔用兩個位元組的存儲空間，所以它比非UNICODE  標準的數據類型多佔用一倍的存儲空間。使用UNICODE  標準的好處是因其使用兩個位元組做存儲單位，其一個存儲單位的容納量就大大增加了，可以將全世界的語言文字都囊括在內，在一個數據列中就可以同時出現中文、英文、法文、德文等，而不會出現編碼沖突

varchar ：VARCHAR數據類型的定義形式為VARCHAR  [ （n） ]。 它與CHAR 類型相似，n 的取值也為1 到8000，  若輸入的數據過長，將會截掉其超出部分。不同的是，VARCHAR數據類型具有變動長度的特性，因為VARCHAR數據類型的存儲長度為實際數值長度，若輸入數據的字元數小於n  ，則系統不會在其後添加空格來填滿設定好的空間。一般情況下，由於CHAR 數據類型長度固定，因此它比VARCHAR 類型的處理速度快

時間和日期型

date ：『2018-01-17』

time ：『10:14:00』

timestamp ：『2018-01-17 10:14:00.45』

以上就是常用的數據類型，如果有其他的數據類型沒有說到，可以去網上搜一下，都比較好理解

1.2噪音數據

因為網上有非常多的關於噪音數據的解釋，都非常專業，我就不在這里做過多的詳細解釋了，我們只探討從sql取出數據的時候有一些異常值的處理辦法：

null

一般跑過sql的朋友肯定會發現，在跑出來的數據中會有null的情況，這個時候需要對null進行替換，如果是計算用，就把null替換成0，這個步驟可以在sql裡面完成，也可以在excel裡面完成

極大值

極大值會影響數據的計算結果，一般會進行處理，要麼替換成除極大值以外的最大值，要麼直接棄用

作為分母的0

如果0作為分母，在excel里會出現#DIV/0,這個時候可以直接把結果替換，或者在sql裡面直接進行替換，用case……when……就可以替換

1.3數據的口徑

數據的口徑很重要，根據經驗看，大部分的數據出現問題是口徑造成的，數據的口徑一定要跟業務的口徑一致，拿留存率舉例：

留存率是周期比率型指標，一般在計算留存率的時候需要確定 留存周期 和 活躍判定的口徑

留存周期：留存周期通俗來講就是指用戶在多長時間范圍內活躍，並在下一個周期內仍然活躍，這里的多長時間就是指留存周期

活躍判定：指怎麼判定一個用戶活躍，可以是啟動App，可以是登陸，也可以是完成了一次其他特定行為，這個主要依照業務需求而定

實際計算：

周留存率的計算

分子：本周活躍 且 上周也活躍的用戶數

分母：上周活躍的用戶數

2.可能會用到的工具

在處理數據的過程中可以用很多工具，在這里就介紹一些比較常見的工具，大家耳熟能詳，學起來也不是特變難

2.1提取數據

mysql

hivesql

兩者的查詢語句有相似的地方也有不同的地方，主要看自己所在公司的數據存儲情況

2.2數據處理

python：一般寫個腳本做一些機械的操作（我目前是這么用），也可以用來做計算

mysql：在查詢的時候可以進行處理

excel：數據量比較小的時候，可以在excel上簡單處理

2.3數據可視化

python：可以用來做一些詞雲圖

Tableau：可視化一些圖表，可以和sql結合著用

excel：做一些簡單的圖表，實際上數據處理的好的話，一般用excel就足夠了

二. 分析部分

在處理了數據以後就要開始進行報告的撰寫，寫報告會涉及到幾個部分的工作，這里分別進行介紹一下：

1.報告結構

一篇數據分析報告的結構是十分重要的，一個好的結構能夠將他人帶入到你的報告中，讓他人更好的明白你的意圖，減少信息傳遞之間的丟失，同時你的思維也主要展現在結構上，這就意味著在寫數據分析報告前，一定好想清楚數據分析報告的結構，當然這里說的報告結構即包括整個報告的結構，也包括每一個章節的結構，這里就放到一起說了

1.1 總 - 分 - 總（多用在整體結構）

我們在讀一本書的時候，打開目錄，會發現整部書的結構一般包括：

前言

第一篇

第二篇

……

第n篇

結尾

這就是典型的總 - 分 - 總結構，是最常見的結構，如果是對一個專題進行分析，用這種形式是非常好的，舉個例子：

某電商App近一個月內的銷售額出現下滑，讓你針對這個問題進行一次專題分析

分析思路：拿到這個問題，我們很容易想到的是，銷售額出現下滑出現的原因有兩個，一個是付費用戶數減少了，另一個是付費用戶的人均付費金額減少了，這兩個原因屬於並列的原因，不存在遞進關系，也就是說付費用戶數減少了與人均付費金額減少並不存在因果關系，沒有什麼相關性，因此需要對兩個原因共同分析，最後輸出結論和提升建議，分析完以後，會發現總

- 分 - 總結構很適合這樣的分析，所以列出以下提綱

問題描述

銷售額近一個月下降多少？絕對值，環比，同比數據

原因假設：付費用戶數下降/人均付費金額下降

付費用戶數下降分析

付費用戶數降幅是多少？絕對值，環比，同比數據

定位下降人群：是整體下降還是某一群體用戶數下降

這里就涉及到用戶分群，用戶分群的方法有很多，涉及到用戶價值的分群常見的就是RFM模型，將分完群的用戶進行數據對比，看看上個月付費用戶的結構佔比跟本月有什麼不同，當然用戶分群的方法也不止這一個，還有按照會員等級分群（主要用會員等級進行用戶分群），按照活躍程度（新用戶/留存用戶/迴流用戶），按照消費習慣（一般用戶表裡面都會有用戶的標簽，標識這個用戶的消費習慣，表示這個用戶更喜歡購買哪一類的商品），不管用什麼分群方法，都需要縱向對比，也就是這個月和上個月付費人群的對比

原因分析：

如果是付費用戶整體下降（這種是大家都不想看到的現象，欣慰大盤數據的驅動需要投入大量的資源，也有可能是自然波動），考慮可能的原因主要有：用戶整體流失，比如用戶流失到竟對；或者本月有什麼特殊情況，影響到了整體的用戶活躍；或者是從活動維度去觀察，是不是活動的力度減小，影響了用戶付費的慾望

如果是某一個用戶群體下降：考慮的原因可能有商品品類的影響，是不是某一類商品在平台沒有上架，或者某一類商品漲價；或者這一類用戶受到了哪些影響，一般可以從屬性和行為角度去分析

提出策略：

針對分析出的原因提出可落地的策略（策略一定要落地，要具體，比如如果你提出一條策略是：提升新注冊用戶數，那麼等於沒說，老闆多數會diss你，但是你如果說，通過減少注冊時填寫的非必要欄位，如年齡/職業，來簡化注冊流程，挺升注冊轉化率，進而提升新注冊用戶數，那感覺是不一樣的）

人均付費金額下降分析

人均付費金額的降幅是多少？絕對值，環比，同比數據

定位原因

人均付費金額下降可能的原因主要有：訂單數量下降；每個訂單包含的商品數的下降/某一個品類購買數下降

提出策略：針對分析出的原因提出可落地的策略

總結問題

明確造成銷售額下降的原因到底是什麼（定性以後，記得一定要量化，不量化會被diss）

提出有針對性的建議

如何預防再次發生

1.2 遞進（可用於整體結構和章節內部結構）

這種結構適合對一個問題進行探索，就像上一個例子中，我們針對每一個可能原因進行分析的時候，就是採用的這種分析方法，這種分析結構特別適合對一個小問題進行深入的探索分析，層層遞進，深挖原因，這里在舉一個例子：

某一個App的新注冊用戶數環比上個月減少，需要你做一個深入的分析，找到原因，提供改進策略

分析思路：新注冊用戶數的的影響因素是一個典型的漏斗結構，也是一個典型的單向性用戶旅程，畫一張圖就能說明白：

如圖所示，影響注冊用戶數的原因全部標注在漏斗裡面，但是注冊全流程這個漏斗只能看個大概流失，所以我們會對某一步進行細化，這張圖上，我們對用戶從啟動到注冊成功進行細化，細化到用戶行為，這樣能夠提出一些產品上的改進意見，這個時候，如果想要提升新注冊用戶數，只需要針對每一步流失原因進行分析，找到提升策略就可以了，基本上是所見即所得的分析

比如：我們想對提交注冊信息到注冊成功這一步進行優化，那麼首先我們要找到用戶注冊失敗的原因有什麼，一般有：

用戶已注冊

密碼格式不合規

系統錯誤

未勾選《隱私協議》

在提出建議的時候，只要針對以上原因提出具體改進意見就可以了

1.3並列結構（多用於整體結構）

這種結構一般遇到的情況不多，常見的有對不同的校區進行經營分析/對不同品類的商品進行售賣分析，基本都是以描述型分析為主，因為分析的主體是並列關系，所以只需要每個主體就行單獨分析就好，基本採用的分析思路是一樣的

1.4因果結構（多用於章節內部結構）

這種結構一般用在復盤分析報告中，復盤是常見的數據分析報告類型之一，也是很多公司比較重視的一個報告，比如雙十一復盤/新手活動復盤等等， 以電商某一次大促復盤為例 ，這里直接寫結構：

總體描述：

本次大促整體數據表現，整體活動節奏的介紹；銷售額是多少，同比提升多少；利潤情況；參與用戶有多少，同比提升多少；賣出商品有多少，同比提升多少；各個子活動的貢獻是多少

子活動1的效果分析

子活動1的簡介，作用，發力點

子活動1的貢獻是什麼，對於直接提升結果指標或者間接提升指標有哪些貢獻

子活動1的成本是什麼？投入產出比是多少？

子活動2的效果分析

子活動x的效果分析

最後匯總，提出優化建議

2.分析方法

講完了整體結構，我們就該進入到具體分析的過程裡面，這里的分析方法，主要想說說怎麼去針對不同的數據進行分析，也就是說怎麼通過數據看出問題，這里介紹常用的5種分析方法，但是有一句話非常重要，想寫這節的最前面： 數據分析師一定要懂業務，在分析之前最好能把問題定位個大概，再去撈數，再去分析，否則每天會沉浸在漫無目的取數中，我認為一個數據分析師最重要的能力是要懂業務，從數據的角度看業務，才能驅動業務

2.1 對比分析

橫向對比

橫向對比就是把一個指標按照不同維度拆分，去對比不同維度的變化，舉個簡單的例子來說就是：

昨天的DAU增長了30%，那麼把DAU進行拆分，可以拆分成以下三種方式：

DAU=新注冊用戶數+留存用戶數+迴流用戶數

DAU=北京活躍用戶數+河北活躍用戶數+山東活躍用戶數+……

DAU=北京活躍用戶數+河北的活躍用戶數+……

                =北京的新增用戶數+北京的留存用戶數+北京的迴流用戶數+河北的新增用戶數+河北的留存用戶數+河北的迴流用戶數+……

這里留一個疑問，怎麼去選擇優先下鑽的維度？想明白以後分析的效率就會有很大提升

縱向對比

在進行完橫向對比以後，就要開始進行縱向對比，縱向對比主要是在時間維度上，還拿上一個例子來說，我們按照第一種方式進行橫向對比以後，就要縱向對比，見下表：

2.2分布分析

分布分析一般是應用的場景比如用累計消費金額去分組/按照用戶一個月活躍天數去分組，這些場景都有兩個共性的特徵：

屬性值都是數值類型，或者日期類型

屬性值非常多，比如累計消費金額可能從1-90000中間任意一個數字，也就是屬性值非常多，沒辦法用每一個屬性值去單獨分析，因此需要分組

還是上圖說明：

2.3交叉分析

交叉分析一般指多維度交叉，或者不同指標之間的交叉

多維度交叉其實有點類似對比分析的第三類分類方法，這里不在贅述了，還是那個圖，但是在實際分析中的作用其實很是強大，具體如何應用就需要大家舉一反三啦，仔細看看這張圖，可以換成哪些分析場景下的哪些場景的交叉分析：

不同指標交叉一般用在分析變化趨勢中，或者尋找相關因素的時候，上圖：

這樣既能看絕對值的變化，又能一目瞭然的看出變化趨勢，如果不同指標之間呈現一定的相關性，那就是相當完美了

2.4漏斗分析

漏斗分析模型比較好理解了，一般在行為分析中常用到，直接上圖吧：

是不是有點眼熟？漏斗分析一般分析應用在分析用戶使用某項業務時，經過一系列步驟轉化的效果，因為用戶會沿著產品設計的路徑到達最終目標事件，在分析每一步轉化的時候會用到這個模型

2.5矩陣分析

矩陣分析是一個不錯的分析模型，主要用在分類上面，常見的有用戶分類、產品分類等，比如像常見的RFM模型是一個三維矩陣，有八個象限，上兩個圖看看：

矩陣分析其實不難理解，但是涉及到一個比較關鍵的問題，就是臨界點怎麼選擇，通俗來說就是第一象限和第二象限的臨界值是多少，有的是0，有的不是0，舉個例子：

我想用活躍度和累計消費金額對1萬個用戶進行分群，使用矩陣分析

我建好了這個二維矩陣，我第一件事就是先要確定原點的坐標值，也就是說用戶的累計消費金額大於x，就會出現在第一/四象限，如果小於x，就會出現在第二/三象限，想確定這個值需要一定的方法，會用到一些分類演算法，這個可以去網上查一些關於分類的教程，有很多，後續我會寫一盤文章來介紹分類，這里就不細講了

以上就是數據分析最重要的兩個模塊，當然在實際操作中還有很多需要思考的地方，太細節的東西不太能夠面面俱到，這里留給大家去思考的空間，比如：

數據分析報告怎麼講成一個故事，比如背景-現狀-原因-策略-預期結果-復盤結果？

每一頁PPT怎麼排版會讓你的數據分析報告可讀性更高？

如果你的數據分析報告不採用上述的結構，還能用哪些結構？

怎麼讓你的數據分析報告顯得更高大上？

可以留言交流哦

『伍』 寫調研報告需要注意什麼

在學生時代，自己難免都會遇到需要寫調研報告的時候。並且在我們寫作的過程當中有很多可選擇的種類，調研報告只是其中的一種，寫調研報告的時候，我們需要注意以下幾個問題。

1、首先我們寫一篇文章最主要的也是最重要的一點，就是我們的題目。寫一篇調研報告，只要我們確定好的題目，我們才知道我們需要去調研什麼，我們才會有目標以及方向，因此確定我們的選題是最重要的一點，並且選題也會將調研報告得分的很大一部分，題目擬得好，也相當於調研報告做好了最初的一部分。並且老師或者評委首先會看你的題目是不是緊扣當今時代的熱點，以及具有調研的價值。

2、第二點就是調研報告需要有相應灶唯數據的支撐。在我們做調研報告的過程當中，調研的方法有很櫻坦多，可以是到實地調查，也可以做網上問卷或者是采訪等等形式。但是不管以哪一種形式，我們都應該注重數據的收集以及整理。整理之後，我們才會對數據進行分析，才是報告的基礎。並且有了數據做支脊辯桐撐，也體現了你的調研報告的真實性以及邏輯性。

3、第三點就是調研報告一定要注重你對調研的這個問題提出相應的對策或者解決辦法。我們總結數據就會得出相應的問題，有了問題我們一定要有解決的對策以及辦法，並且我們的對策肯定是要根據我們提出的問題去決定的。也就是我們的問題和對策是相呼應的。

最後我們的調研報告還應該注重我們的格式要求，這也是最基本的。

『陸』 市場調研報告怎麼寫格式是什麼

市場調研報告格式範文，下面就來給大家詳細介紹：
市場調研報告兆坦可以分為三個部分來描寫，首先可以描寫調研的目的，第二個可以描寫調研的主要內容有哪些，第三個可以描寫調研的結果。
市場調研報告格式範文篇一：
一、市場調查報告的格式一般由:標題、目錄、概述、正文、結論與建議、附件等幾部分組成。
(一)標題
標題和報告日期、委託方、調查方，一般應列印在扉頁上。
關於標題，一般要在與標題同一頁，把被調查單位、調查內容明確而具體地表示出來，如<關於哈爾濱市家電市場調查報告>。有的調查報告還採用正、副標題形式，一般正標題表達調查的主題，副標題則具體表明調查的單位和問題。如:<消費者眼中的<海峽都市報>_<海峽都市報>讀者群研究報告>。
(二)目錄
如果調研報告的內容、頁數較多，為了方便讀者閱讀，應當使用目錄或索引形式列出報告所分的主要章節和附錄，並註明標題、有關章節號碼及頁碼，一般來說，目錄的篇幅不宜超過一頁。例如;
目錄
1、調查設計與組織實施
2、調查對象構成情況簡介
3、調查的主要統計結果簡介
4、綜合分析
5、數據資料匯總表
6、附錄
(三)概述
概述主要闡述課題的基本情況，它是按照市場調查課題的順序將問題展開，並闡述對調查的原始資料進行選擇、評價、作出結論、提出建議的原則等。主要包括三方面內容:
第一，簡要說明調查目的。即簡要地說明調查的由來和委託調查的原因。
第二，簡要介紹調查對象和調查內容，包括調查時間、地點、對象、范圍、調查要點及所要解答的問題。
第三，簡要介紹調查研究的方法。介紹調查研究的方法，有助於使人確信調查結果的可靠性，因此對所用方法要進行簡短敘述，並說明選用方法的原因。例如，是用抽樣調查法還是用典型調查法，是用實地調查法還是文案調查法，這些一般是在調查過程中使用的方法。另外，在分析中使用的方法，如指數平滑分析、回歸分析、聚類分析等方法都應作簡要說明。如果部分內容很多，應有詳細的工作技術報告加以說明補充，附在市場調查報告的最後部分的附件中。
(四)正文
正文是市場調查分析報告的主體部分。這部分必須准確闡明全部有關論據，包括問題的提出到引出的結論，論證的全部過程，分析研究問題的方法，還應當有可供市場活動的決策者進行獨立思考的全部調查結果和必要的市仔橘場信息，以及對這些情況和內容的分析評論。
(五)結論與建議
結論與建議是撰寫綜合分析報告的主要目的。這部分包括對引言和正文部分所提出的主要內容的總結，提出如何利用已證明為有效的措施和解決某一具體問題可供選擇的方案與建議。結論和建議與正文部分的論述要緊密對應，不可以提出無證據的結論，也不要沒有結論性意見的論證。
(六)附件
附件是指調研報告正文包含不了或沒有提及，但與正文有關必須附加說明的部分。它是對正文報告的補充或更祥盡說明。包括數據匯總表及原始資料背景材料和必要的工作技術報告，例如為調查選定樣本的有關細節資料及調查期間所使用的文件副本等。
二、市場調研報告的內容
市場調查報告的主要內容有;
第一，說明調查目的及所要解決的問題。
第二，介紹市場背景資料。
第三，分析的方法。如樣本的抽取，資料的收集、整理、分析技術等。
第四，調研數據及其分析。
第五，提出論點。即擺出自己的觀點和看法。
第六，論證所提觀點的基本理由。
第七，提出解決問題可供選擇的建議、方案和步驟。
第八，預測可能遇到的風險、對策。


市場調研報告格式範文篇二:
定量項目
1、問卷設計
美意天辰根據多年的實踐經驗，制定了專業的問卷設計模版，保證了研究人員設計的全面性和實際操作性。
另一方面美意天辰公司研究人員根據研究目的和內容調整調查提綱或問卷，提綱或問卷提交給客戶修改或共同討論，並進行多個試訪，由美意天辰公司研究人員修改問卷客戶最後確認。
2、項目培訓
平時在接受任何項目之前，所有的訪問員都必須接受嚴格而深入的基礎培訓，目的是使他們了解取樣方法的原則和重要性，調研運作方法，訪問技巧，包括提問和追問的技巧。我們將要求訪問員模擬訪問並提出指導直到滿意為止。
針對每一個具體的項目，訪問員都會就問卷及該項目的特別要求得到詳細的培訓，並安排試訪。
項目培訓、試訪和試訪總結將保證每一個訪問員對問卷有同樣的理解並學習必要的訪問族戚桐技巧。
3、試訪及訪問控制
在項目正式開展前做10個以上的試訪，以保證訪問員熟悉問卷流程。
訪問員將嚴格按照督導的要求進行訪問，如果是新的訪問員督導將陪訪1戶。
客戶可陪同訪問員實地入戶訪問或來觀察街訪。
在每個訪問員結束個訪問後，督導將召集所有人進行訪問總結。
在每天訪問完，督導會統計項目進度，如客戶要求我們可每天提供項目進度報告。通常我們半個星期提供一次，項目進度報告包括我們接觸的人數和成功的訪問，或者是細分到某個類型的人數(根據客戶要求來定)。
4、問卷審核
項目督導有責任對以完成的問卷進行100%閱卷和審核，以確保訪問員對問卷理解沒有問題，如果有問題將隨時進行補充訪問和更正。
另外，美意天辰公司有獨立於訪問之外的質量督察部門負責問卷審核工作。40%問卷的所有問題都將被再次審查過，其中20%的實地復核，20%的電話復核，以保證問題的完整性和問卷質量。如果這40%的問卷有值得懷疑的地方，我們將加大抽查比例。如果發現某個訪問員質量有問題，我們會將其問卷作廢，由其他訪問員補回等量的訪問，確由此造成的損失由美意天辰公司承擔。訪問員有嚴重作弊行為，將會被公司開除。
5、編碼與數據分析
30%-50%的問卷的開放性將被用來編制碼表。所有的碼都將被編碼督導二次審核，以保證開放問題的正確性。
審核完的問卷將會被及時移交給數據處理部門。美意天辰公司有專門的數據軟體將數據進行兩次錄入以保證錄入數據的正確性。數據還會進行進一步的清理以保證其邏輯性和一致性。發現有問題的答案，數據部的同事會將問卷找出退回訪問部督導進行回訪。
6、保密原則
美意天辰公司將會對客戶所有資料保密。在未經過客戶允許的前提下，絕不會將項目有關信息透露給第三方。
定性項目—座談會為例
1、研究設計准備
根據客戶的行業特點，選擇合適的有經驗的座談會主持人。
座談會大綱/及流程的研究設計，並交由客戶討論。
2、項目的執行准備
與項目負責人確認被訪者條件/分組/特殊配額/場次/時間/其他項目要求等。
約人控制:8人的標准會應預約至10-12人，同一訪問員的約人數不應超過1個。
在會前2-3天有項目督導親自派發邀請信，並檢查所有設備是否正常運轉。
會議記錄員的篩選及確認及培訓。
3、會議現場
調試設備、會場布置。
被訪者到會後再甄別，選出8位最合適者正式開會。
被訪者進入會場後，將被訪者背景資料填好交給客戶、主持人、及記錄員。
確保記錄/翻譯/錄音錄像(換帶)工作。
會後發禮品，致謝，會場清理。
4、會後工作
整理錄音/會議記錄/其他資料，送交客戶。
所有資料歸檔
美意天辰公司針對營銷管理的每一個步驟都擁有完善的市場研究模型。這些模型能最大程度地解決客戶所面臨的決策問題，並為美意天辰的研究人員提供了完整全面的研究模版。
美意天辰的研究人員認為
1、研究人員首先要評估客戶在做出某項決策時的信息需求。
2、研究人員必須提供客觀的可直接供決策使用的信息。
3、研究人員必須根據信息所反映的情況，與客戶一道定義出相關問題的決策。
4、研究人員還必須與客戶一道致力於決策的最終貫徹執行。
美意天辰——更多的增值服務
總之，我公司願以自己精深的專業知識、良好的行業信譽以及「用心為客戶服務」的經營理念，為信賴我們的客戶提供超值的服務，與陪伴我們成長的客戶一道共創新的輝煌。


市場調研報告格式範文篇三:
<2014年開采水泥市場調研報告>以嚴謹的內容、翔實的數據、直觀的圖表幫助您准確把握開采水泥產品區域消費細分市場、正確制定企業競爭戰略和投資策略。
本報告整合了多家權威機構的數據資源和專家資源，從眾多數據中提煉出了精當、真正有價值的情報，並結合了產品所處的環境，從理論到實踐、宏觀與微觀等多個角度進行研究分析，其結論和觀點力求達到前瞻性、實用性和可行性的統一。我們的主要數據來源於國家統計局、國家信息中心、海關總署、相關行業協會等業內權威專業研究機構以及我中心的實地調研。
這是君略產業研究院經過市場調研和數據採集後，由專家小組歷時一年時間精心製作而成。它是業內企業、相關投資公司及zhèngfǔ部門准確把握行業發展趨勢，洞悉行業競爭格局、規避經營和投資風險、制定正確競爭和投資戰略決策的重要決策依據之一，具有重要的參考價值!
目錄
第一章開采水泥行業概況
第一節行業介紹
第二節產品發展歷程
第三節當前產業政策
第四節開采水泥所處產業生命周期
第五節開采水泥行業市場競爭程度
第二章開采水泥產品生產調查
第一節國內產量統計
一、產品構成
二、產量統計數據
第二節地域產出結構
第三節企業市場集中度
第四節產品生產成本
第五節近期開采水泥項目投資建設情況
第三章開采水泥產品消費調查
第一節產品消費量調查
第二節開采水泥產品價格調查
第三節消費群體調查
一、消費群體構成
二、不同群體消費特點
三、下游消費市場需求規模調查
第四節消費區域市場調研
第五節品牌滿意度調查
一、品牌結構
二、品牌地域性差異調查
三、品牌滿意度
第六節渠道調查
一、銷售渠道分析(緊密、鬆散、主渠道等)
二、消費場所構成
第四章開采水泥產品進出口市場調研
第一節進口市場
一、進口產品結構
二、進口地域格局
三、進口量與金額統計
第二節開采水泥產品出口市場
一、出口產品結構
二、出口地域格局
三、出口量與金額統計
第三節開采水泥產品進出口政策
一、貿易政策(傾銷與反傾銷)
二、關稅政策(優惠或者限制)
第五章典型企業與品牌調查
第一節企業一
一、企業簡介
二、產品構成
三、產銷量統計
四、近期發展規劃
五、產品投放區域格局
第二節企業二
一、企業簡介
二、產品構成
三、產銷量統計
四、近期發展規劃
五、產品投放區域格局
第三節企業三
一、企業簡介
二、產品構成
三、產銷量統計
四、近期發展規劃
五、產品投放區域格局
??
第六章重點城市消費調查
第一節城市一
一、產品品牌結構
二、消費群體構成
三、消費渠道構成
四、價格變化趨勢
五、產品滿意度調查
第二節城市二
一、產品品牌結構
二、消費群體構成
三、消費渠道構成
四、價格變化趨勢
五、產品滿意度調查
第三節城市三
一、產品品牌結構
二、消費群體構成
三、消費渠道構成
四、價格變化趨勢
五、產品滿意度調查
第四節城市四
一、產品品牌結構
二、消費群體構成
三、消費渠道構成
四、價格變化趨勢
五、產品滿意度調查
??
第七章細分市場調研
第一節細分市場一
一、產品應用特點
二、市場容量
三、消費模式
四、發展趨勢
第二節細分市場二
一、產品應用特點
二、市場容量
三、消費模式
四、發展趨勢
第二節細分市場三
一、產品應用特點
二、市場容量
三、消費模式
四、發展趨勢
??
第八章開采水泥市場上下游市場調研
第一節原材料市場
一、開采水泥上游原材料構成
二、國內產銷量
三、原材料價格走勢
四、主要供應企業供應量
五、產業政策
第二節消費市場
一、開采水泥消費市場構成
二、開采水泥消費市場結構變化趨勢
三、開采水泥下游市場相關政策
四、主要消費群體(企業)消費量
第三節產業鏈運行分析
一、開采水泥產業環境分析
二、上下游關聯度分析
第四節開采水泥產業發展前景預測
第九章華經縱橫獨家結論及策略建議
第一節主要結論及觀點
第二節獨家策略建議
一、宏觀行業角度
二、微觀企業角度
以上就是小編今天的分享了，希望可以幫助到大家。

『柒』 數據報告怎麼寫

數據報告按以下流程來寫：
1、清楚業務目標
2、查看數據報表表現
3、發現問題
4、分析原因
5、提出建議
6、測試/實驗
7、實施
首先要明白沒有目標也就無所謂分析，其次分析的時候要注重關聯，細分，以及數據的背景信息，同時可採用魚骨分析法分析原因類型，注意的是問題的80%可能只是20%的原因造成，找出主要問題，提出建議，不要忘了做測試，有時候原因可能不是想像中的，所以需要通過測試來驗證你的假設，最後如果實驗結果滿意就進一步具體實施，不滿意再來一邊。
第一部分提要段，即概括公司綜合情況，讓財務報告接受者對財務分析說明有一個總括的認識。
第二部分說明段，是對公司運營及財務現狀的介紹。該部分要求文字表述恰當、數據引用准確。對經濟指標進行說明時可適當運用絕對數、比較數及復合指標數。特別要關注公司當前運作上的重心，對重要事項要單獨反映。公司在不同階段、不同月份的工作重點有所不同，所需要的財務分析重點也不同。如公司正進行新產品的投產、市場開發，則公司各階層需要對新產品的成本、回款、利潤數據進行分析的財務分析報告。
第三部分分析段，是對公司的經營情況進行分析研究。在說明問題的同時還要分析問題，尋找問題的原因和症結，以達到解決問題的目的。財務分析一定要有理有據，要細化分解各項指標，因為有些報表的數據是比較含糊和籠統的，要善於運用表格、圖示，突出表達分析的內容。分析問題一定要善於抓住當前要點，多反映公司經營焦點和易於忽視的問題。
第四部分評價段。作出財務說明和分析後，對於經營情況、財務狀況、盈利業績，應該從財務角度給予公正、客觀的評價和預測。財務評價不能運用似是而非，可進可退，左右搖擺等不負責任的語言，評價要從正面和負面兩方面進行，評價既可以單獨分段進行，也可以將評價內容穿插在說明部分和分析部分。
第五部分建議段。即財務人員在對經營運作、投資決策進行分析後形成的意見和看法，特別是對運作過程中存在的問題所提出的改進建議。值得注意的是，財務分析報告中提出的建議不能太抽象，而要具體化，最好有一套切實可行的方案。

『捌』 數據分析報告怎麼寫這5個步驟你必須知道

到年底，寫一份好的數據分析報告的重要性不言而喻（只要我寫的好，年終獎就少不了我）

大家都知道，數據分析報告的輸出是整個業務分析過程的成果，是評定一條業務線的參考依據，既然這么重要那當然要寫好它了。

接下來我就分享我寫數據分析報告的5個步驟，供大家學習參考。

一、明確分析目的

還是那句老話，在做任何事情之前，先想清楚做這件事的目的是什麼。 寫數據分析報告也是，如果一開始就沒有明確清楚目的，盲目開始分析，最後的結果很可能就是，分析了半天卻離目標越來越遠。所以搞明白研究這個事情的目的，是開始數據分析的第一步。

二、拆解指標發現問題

在明確清楚我們的分析目的後，就要針對我們的分析目標進行指標拆解，通過拆解指標去發現問題。這么說有點虛，舉個例子說明一下。

背景：某製造業公司到年底，需要進行銷售線的業務復盤，因此需要檢查各銷售線人員的年度目標完成進度，並給出建議。同時，通過統計發現，今年公司的毛利率有所下降，需要數據分析師通過數據去找到影響毛利率下降的原因。

拆解流程：

①明確分析目標 ②確定問題 ③拆解問題 ④拆解指標&拓展緯度布局

第一步：明確分析目標

通過背景我們可以清楚知道，我們有兩個目標需要去完成，這里我用導圖的形式羅列出來

第二步：確定問題

在明確分析目標後，就需要確定為了達成該目標，提出圍繞該目標需要解決的問題。可以使用思維腦圖，寫出在看到該目標後產生的問題。

第三步：拆解問題

在確定問題後，就需要找到能夠數值化衡量這些問題的指標，以及它們的計算方式。

第四步：拓展維度

計算方式確定，就可通過分析組成這些計算公式的指標來探究影響其的原因，比如銷售額=單價*數量，那麼就可從單價、數量來分析銷售額變動，以一個指標為定量，分析對比其他指標變化。

同時以計算公式結果為指標，拓展維度（比如地區、時間、品類等等）來探究不同維度下的指標差異。

三、 給出結論

同樣的我們給出的結論需要和分析目的緊密相連，比如：

目的是了解業務的現狀，那結論可以是：該業務有問題x關鍵指標，每個指標的數值是xxx，有什麼樣的異常；

目的是了解數據到什麼情況算好，那結論可以是：某指標可以以 xxx 作為判斷標准，原因是......；

目的是找出業務出現異常的原因，那結論可以是：經分析，有x各種原因，其中重點原因是...... ；

需要注意的是，如果是判斷業務的狀況，需要確定一個判斷標准：結論=數據+判斷標准

在對數據進行拆解分析的過程中，我們已經可以察覺到一些數據異常。但是這些 異常到底是好是壞，我們需要通過一個標准來確定。

比如說十月份銷量數據下滑，我們可以增加比對去年的數據。如果去年也下滑了，說明是正常的月度下滑。如果去年沒有下滑，那麼說明今年下滑是個不正常現象，需要復盤解決。

四、結合業務，給出建議和方案

如果數據不能驅動業務成長，那它毫無用處。

下了結論以後，再結合對業務的理解，就可以就分析結果提出建議，甚至給出方案：

建議是：能解決業務問題的行動方向，是若干個潛在可行的范疇。

方案是：制定一個具體行動計劃，方案要滿足 5w2h ，要有具體的執行人、完成時間等等要素。

五、撰寫分析報告

以上准備工作完成，如何撰寫一份分析報告增加它的可讀性呢？

架構清晰：參考經典的金字塔結構，結論先行，以上，先重要後次要。以上統下的順序也符合數據分析過程中拆解指標的順序，更容易幫助讀者理解你的分析思路；

報告圖表化：用圖表代替大量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，更容易做到有理有據；

FineBI製作

規范化：整篇文檔的圖表風格統一、名詞統一；

『玖』 給別的部門要數據怎麼申請

在本單位申請數據，可以向上級領導申請批准，然後到部門調取數據，在其他單位部門調取數據，要發函過去進行調取。

常用的申請模板如下

資料調取申請書

申請人：XXXXX有限公司

所在地：XXX市XXXX路XXX號

委託代理人：XXX 身份證：XXXXXXXXXXXXX

申請事項：

由於我司辦理XXXXX有限公司XXX證需要，現向XXXXX局申請調取以下文件請予批准：

1. XXXXXXXXXXXXX

2. XXXXXXXXXXXXX

3. XXXXXXXXXXXXX

XXXXX建設局

申請人：XXXXX有限公司

委託代理人：XXX

日期：年月日