總體思路如何看數據

❶ 數據分析方法

常見的分析方法有：分類分析，矩陣分析，漏斗分析，相關分析，邏輯樹分析，趨勢分析，行為軌跡分析，等等。 我用HR的工作來舉例，說明上面這些分析要怎麼做，才能得出洞見。

01） 分類分析
比如分成不同部門、不同崗位層級、不同年齡段，來分析人才流失率。比如發現某個部門流失率特別高，那麼就可以去分析。

02） 矩陣分析
比如公司有價值觀和能力的考核，那麼可以把考核結果做出矩陣圖，能力強價值匹配的員工、能力強價值不匹配的員工、能力弱價值匹配的員工、能力弱價值不匹配的員工各佔多少比例，從而發現公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如記錄招聘數據，投遞簡歷、通過初篩、通過一面、通過二面、通過終面、接下Offer、成功入職、通過試用期，這就是一個完整的招聘漏斗，從數據中，可以看到哪個環節還可以優化。

04） 相關分析
比如公司各個分店的人才流失率差異較大，那麼可以把各個分店的員工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、員工年齡、管理人員年齡等）要素進行相關性分析，找到最能夠挽留員工的關鍵因素。

05） 邏輯樹分析
比如近期發現員工的滿意度有所降低，那麼就進行拆解，滿意度跟薪酬、福利、職業發展、工作氛圍有關，然後薪酬分為基本薪資和獎金，這樣層層拆解，找出滿意度各個影響因素裡面的變化因素，從而得出洞見。

06） 趨勢分析
比如人才流失率過去12個月的變化趨勢。

07）行為軌跡分析
比如跟蹤一個銷售人員的行為軌跡，從入職、到開始產生業績、到業績快速增長、到疲憊期、到逐漸穩定。

❷ 數據分析思路都有哪些

最簡單、最常見的數據分析方法，一般用於核心指標的長期跟蹤，比如點擊率、GMV、活躍用戶數。可以看出數據有那些趨勢上的變化，有沒有周期性，有沒有拐點等，繼而分析原因。

2、多維分解

也就是通過不同的維度對於數據進行分解，以獲取更加精細的數據洞察。舉個例子，對網站維護進行數據分析，可以拆分出地區、訪問來源、設備、瀏覽器等等維度。

3、用戶分群

針對符合某種特定行為或背景信息的用戶，進行特定的優化和分析，將多維度和多指標作為分群條件，有針對性地優化供應鏈，提升供應鏈穩定性。

4、漏斗分析

按照已知的轉化路徑，藉助漏斗模型分析總體和每一步的轉化情況。例如將漏斗圖用於網站關鍵路徑的轉化率分析，不僅能顯示用戶的最終轉化率，同時還可以展示每一節點的轉化率。

5、留存分析

留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。衡量留存的常見指標有次日留存率、7日留存率、30日留存率等。

6、A/B 測試

A/B測試是為了達到一個目標，採取了兩套方案，通過實驗觀察兩組方案的數據效果，判斷兩組方案的好壞，需要選擇合理的分組樣本、監測數據指標、事後數據分析和不同方案評估。

7、對比分析

分為橫向對比(跟自己比)和縱向對比(跟別人比)，常見的對比應用有A/B test，A/B test的關鍵就是保證兩組中只有一個單一變數，其他條件保持一致。

8、交叉分析

交叉分析法就是將對比分析從多個維度進行交叉展現，進行多角度的結合分析，從中發現最為相關的維度來探索數據變化的原因。

❸ 數據分析的方法有哪些

② 數據分析為了挖掘更多的問題，並找到原因；
③ 不能為了做數據分析而坐數據分析。
2、步驟：① 調查研究：收集、分析、挖掘數據
② 圖表分析：分析、挖掘的結果做成圖表
3、常用方法： 利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特徵、變化和偏差分析、Web頁挖掘等，它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。 ①分類。分類是找出資料庫中一組數據對象的共同特點並按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分類模型，將資料庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特徵分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。 ②回歸分析。回歸分析方法反映的是事務資料庫中屬性值在時間上的特徵，產生一個將數據項映射到一個實值預測變數的函數，發現變數或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特徵、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。 ③聚類。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得屬於同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分等。 ④關聯規則。關聯規則是描述資料庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。在客戶關系管理中，通過對企業的客戶資料庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定製客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。 ⑤特徵。特徵分析是從資料庫中的一組數據中提取出關於這些數據的特徵式，這些特徵式表達了該數據集的總體特徵。如營銷人員通過對客戶流失因素的特徵提取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特徵，利用這些特徵可以有效地預防客戶的流失。 ⑥變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。 ⑦Web頁挖掘。

❹ 數據思維：理解數據

「理解數據」是數據思維課的第三大部分，怎麼知道數據告訴我們的信息？這部分的內容主要分析理解數據的4個方面，分別是：

1.表徵：如何確定你到底是誰?

2.分類：誰是他?誰是我?

3.分解：究竟誰對你影響最大?

4.因果：如何緩解反事實難題?

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1.表徵：如何確定你到底是誰?

理解數據最常見的問題就是：我們怎麼從這些數據中得出判斷，從而給事物定性呢?用數據的術語來說就是，我們怎麼用數據去表徵一個事物呢?

用數據來給事物定性，在生活中我們並不陌生。—葉落而知天下秋，—葉落就表徵了秋天的開始。開車的時候，後視鏡里的汽車越來越大，說明它的速度比你快。跟姥爺打麻將，他一旦用大拇指反復蹭桌子，你就知道他聽牌了，因為你非常了解他的習慣，也就是他的行為模式。

但是現實中大量的事物都是不可見的，它的特徵隱藏在數據中，我們只能從數據中獲得信息來形成判斷。這是我們理解數據的重要任務之一。

在使用數據之前，必須完成兩件事：第一，識別真正的挑戰是什麼，明確我們到底想定性什麼；第二，不斷反思自己對這件事的認知。

根據信息調整表徵方向：現實生活中的情況，我們事先不知道我們要表徵的方向是什麼，只能在尋找的過程中確定。在面對復雜問題時，我們需要隨著信息的增加而不斷調整表徵方向。

在現實中已經有了現成的數據，但這些數據能解決你的問題嗎？這個問題分為兩層。第一層的問題：怎麼確定一個數據到底表徵的是什麼呢？第二層問題：如果沒有現成的變數能表徵我們想要的概念，怎麼辦呢？自己構造。利用現有數據構造新指標來表徵你的想法是有風險的事情，但是堅持嘗試是很有必要的。只有堅持實踐，才能磨練你的技能，提高你的數據思維。

2.分類：誰是他?誰是我?

工作和生活中，分類是我們每天都要做的。看到一朵花，我們需要分辨是玫瑰還是月季；看到沙發上趴著一個寵物，需要分辨它是貓還是狗；店裡進來一個顧客，需要分辨他是來逛逛還是要買東西；接手—份重要工作，需要馬上分辨它是重要不緊急，還是重要且緊急......

分類的任務很清楚，就是把總體分成幾個小組，我們一直在憑直覺或者經驗去做。但是，如果我們面對的問題特別復雜呢？比如，怎麼按照職場優勢給員工分類，然後把他們匹配到最適合的崗位呢？怎麼給客戶劃分類型，然後有針對性的出方案呢？這時候，直覺和經驗就都不靠譜了。怎麼辦？用數據的方法解決。

要保證分類是有效的，首先要做到的第一點就是——按照量的標准來分類 。什麼是量的標准呢？就是我們用來區別事物的那個變數和這個變數的一個特別數值。是不是只能把一個量作為標准呢？當然不是。緊急且重要，緊急不重要，不緊急重要，不緊急且不重要，這種分類就用了兩個維度，每個維度都有一個區別的量的標准。（可能是某個標准，一維的或者是多維的）

最常見的解決辦法就是尋找—組指標，建立一個判別模型。怎麼建立判別模型呢？先把樣本分成兩部分，一部分用來做模型訓練，這樣我們就會得到一個模型，然後用另一部分樣本評價這個模型的預測准確率。等這個模型通過考驗之後，就可以執行任務了。

是不是只要按照量的標准劃分，就一定保證我們的分類是正確的呢？不一定。 按照量的標准做區分，要保證組內差異小，組間差異大。

既然分類的依據是量的標准，也是學習到的結果，那麼 分類的結果就一定是概率性的 ，而不是確定性的。也就是說，判別模型給出的結果，不管准確率有多高，都仍然有出錯的可能。

一切理論最終都要回歸現實。知道什麼數據對應什麼結果，這樣就很好劃分。如果我們壓根不了解事情到底是怎麼回事，不知道正確的分類標准，那該怎麼分類呢？從數據中找規律。

只有在數據和現實生活中見建立可靠的連接，才能用數據解決現實問題。任何單—維度的數據都不能全面理解這個世界。如果數據不與現實結合，就很可能會犯錯。

總結：

    （1）分類就是按照量的標准把一個總體分成幾組，必須保證組內差異小，組間差異大。

    （2）分類的結果一定是概率性的，有出錯的可能。

    （3）當沒有標准答案，僅僅能通過分析數據來分類時，最重要的就是建立數據與現實世界的連接。只有這樣，才能確保我們的發現是合情合理的。

3.分解：究竟誰對你影響最大?

現實生活中，我們面對的問題都特別復雜，常常是各種因素交織在一起。這時候，怎麼把各種因素分開，又怎麼把理解的難度降低呢？解決這類問題，就要靠分解來完成。

一定要建立分解的意識，不要一見到差異，就想當然地認為都來源於一個單一因素。很多事情，有差異是正常的，平等不等於相等。

沒有數據思維的人只看結論，有數據思維的人看產生結論的過程。

如果研究者非常明確地知道要分解成哪些因素，那就給研究者指明了方向，有方向是—件特別幸運的事。很多時候，我們並不知道一個總效應是由什麼因素組成的，那是不是就沒有辦法了呢？當然不是。我們可以用數據挖掘的技術來幫忙。相關的方法很多，這里介紹一種常用的——因子分解方法。

因子分解有一個數學上的優點，就是提取的幾個公共因子之間是相互獨立的。也就是說，在數學上保證了它們代表的是不—樣的東西。這就把相互糾纏的因素分開了，本質就更易於理解了。從信息的角度看，原來大量的復雜冗餘的原始信息就被濃縮精簡了。公共因子是依照統計標准提取出來的，如何解釋是一個主觀建構的過程。也就是說，因子解釋是事後進行的，這個過程有數據的依據，有技能的應用，更是研究者認知水平的反映。

沒有包打天下的技能神器，了解每一種數據技能的優點、缺點、適用條件是非常重要的。

總結：

    （1）所謂的分解，就是把影響一個復雜事物的各種復雜糾纏的因素分開。通過分解，可以濃縮信息，探究本質。

    （2）要建立分解的意識，不要一見到差異，就想當然地認為都源於一個單一因素。

    （3）分解的辦法有很多種，因子分解只是其中的一種。每種分解方法都有各自的優點、缺點和適用條件。如果不確定你要解決的問題應該用哪種方法，可以找數據專家咨詢。

4.因果：如何緩解反事實難題?

找到事物之間的因果關系是討論理解數據的另一個重要挑戰。確認一件事是另一件事的原因，是我們最常用的思考方式之一。只有知道了原因，我們才能 做預測 ， 做解釋 ， 做干預 。這三件事，對人來說都是大事。但是，因果關系是典型的那種你不問我我覺得我知道，但是你一問我我就不知道的問題。確認因果關系，這件事很難。

先講一個故事：一位女司機給4S店打電話，說︰「我在超市，車發動不了了，你們來解決—下。」店裡的工程師問︰「你做什麼了?」女士說:「我去買玫瑰花了。但是我買百合花，就沒有這個問題。」工程師當然認為這是鬼扯，但是沒辦法，只好去了現場。你猜怎麼著，女士說的一點沒錯，買百合車子就能發動，買玫瑰就不能。問題來了，現在經過了事實驗證，你同意玫瑰花是導致汽車不能發動的原因嗎？（工程師在現場發現，這家超市很奇怪，賣百合花的地方和賣玫瑰花的不在一個地方。百合花離停車場近，玫瑰花離停車場遠。這樣，女士買百合，回來車還是熱的，很容易發動﹔買玫瑰，回來車就涼了，導致車輛冷啟動困難，於是就發動不了。這才是真正的因果關系，和你買的是百合還是玫瑰沒有關系。）

這個案例很好的反映了通過數據去發現和確認因果關系的復雜和艱難之處。特別是當我們進入一個全新的領域，這個領域如何運行，沒有人告訴我們。我們能做的，就是猜測、驗證和迭代。如果對因果關系的追尋有一個總原則的話，那就是保持謙卑。

因果關系成立的必要條件：

我們先討論最簡單的情況：如果兩個變數之間是因果關系，那它一定具備哪些特徵呢？也就是說，因果關系成立的必要條件有哪些呢？

第一，如果兩個變數之間是因果關系，那它們之間肯定有相關。 發現事物之間的相關性也是理解數據的一個重要任務，並不附屬於因果關系的追尋。

如果把問題反過來，兩個變數之間看不到相關，就肯定沒有因果關系嗎？答案是，不一定。兩件事沒有相關，可能是真實的，也可能只是表象。確定因果關系，不能只看這兩件事情之間，而必須看到世界運作的全景。要是你還沒有能力看到全景，那麼請再一次保持謙卑，慎重下結論。

第二，兩個變數之間有先後。 因果關系，必須原因在前，結果在後。（人類社會層面）

第三，兩個變數之間的關系不被第三個變數解釋。

現實世界是普遍聯系的，各種事情交織在一起，這時候怎麼尋找因果關系呢？ 整體思路 是這樣的：先建立所研究問題整體的運行圖景，說明各個變數之間的聯系。然後去收集數據，讓數據逼近這個理論圖景。再然後，用數據驗證這個理論。如果驗證通過，就對理論更相信一點。如果不通過，就改進理論或者收集新的數據，再次驗證。如此循環下去。

為什麼尋找因果關系難？因為缺少數據。----反事實難題

因為反事實難題的存在，在社會領域推斷因果關系時，我們必須牢記以下三個重要的認知：

    （1）我們只能對群體做因果推斷，不能對個體做因果推斷。

    （2）我們只能對因果關系做概率表述，不能做確定性的表述。

    （3）隨機試驗不能完全解決問題，推廣到總體時要很小心。隨機試驗僅僅是對一部分人做試驗，這部分人能不能代表人類整體，不能想當然。

總結：

    （1）兩個變數之間因果關系成立的必要條件有三個：一，兩個變數有相關：二，兩個變數有先後：三，兩個變數的關系不能被第三個變數解釋。

    （2）因果關系的尋找是一項重大挑戰，沒有保證成功的一般法則。其中，最大的困難就在於反事實難題的存在。

    （3）面對現實問題，我們能做的就是猜測、驗證和迭代。如果對因果關系的追尋有一個總原則的話，那就是保持謙卑。

❺ 撰寫數據分析報告6個步驟

撰寫數據分析報告6個步驟

撰寫數據分析報告6個步驟。在職場上，有的崗位是需要撰寫數據分析報告的，想要寫好數據分析報告就要知道寫它的步驟。接下來就由我帶大家了解下撰寫數據分析報告6個步驟的相關內容。

撰寫數據分析報告6個步驟1

1、明確目標

在「 明確數據分析目標的 3 個步驟 」這篇文章中，我們說過，要正確地定義問題、合理地分解問題、抓住關鍵的問題。

當明確目標之後，我們需要梳理分析思路，搭建分析框架，開始思考以下問題：

採用哪些分析指標？

運用哪些分析思維？

使用哪些分析工具？

明確目標，是確保數據分析過程有效進行的先決條件，可以為後續的步驟提供清晰的方向。

2、收集數據

收集數據是圍繞數據分析目標，按照分析思路和框架，收集相關數據的過程，為後續的步驟提供素材和依據。

收集的數據包括原始數據和二手數據，其中原始數據包括公司內部的資料庫、調查得到的數據等；二手數據包括統計局發布的數據、公開出版物中的數據等。

收集數據的基本要求是：真實性、及時性、同質性、完整性、經濟性和針對性。

3、處理數據

處理數據，是從大量雜亂無章的原始數據中，抽取對解決問題有價值的數據，並進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，保證數據的一致性和有效性，這是數據分析之前必不可少的階段。

數據的處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據抽取、數據合並、數據計算等過程，原始數據一般都需要經過一定的處理，才能用於後續的數據分析工作。

在處理數據的過程中，准確性尤為重要，如果數據本身存在錯誤，那麼即使採用最先進的數據分析方法，得到的結果也是錯誤的，不具備任何參考價值，甚至還會誤導決策。

具體處理數據的方法，可以參考以下文章：

4、分析數據

分析數據，是對客觀真實的數據，運用恰當的方法和工具，進行科學有效的分析。

參考文章：

如何用 Python 分析數據？

5、展現數據

通過數據分析，隱藏在數據背後有價值的信息逐漸浮現出現，此時需要通過合適的方式展現出來，讓人一目瞭然，提高信息傳遞的效率。

通常情況下，展現數據的方式通常是用圖表說話，即數據可視化，常用的數據可視化圖表有很多，可以參考：

數據可視化話題集錦

6、結論建議

一份好的數據分析報告，需要有明確的結論建議。

如果換位思考，站在決策者的角度，更想知道的是可行的解決方案。

如果數據分析報告沒有明確的結論建議，那麼也就失去了報告的靈魂。

所以，要想製作出更有價值的數據分析報告，不僅要掌握數據分析的思維和工具，而且還要熟悉業務，這樣才能提出更好的建議。

小結

數據分析報告的製作過程，通常可以分解為明確目標、收集數據、處理數據、分析數據、展現數據、結論建議等 6 個步驟，這是對整個數據分析過程的總結，為決策者提供科學、嚴謹的決策依據，從而降低企業的經營風險，提高企業的核心競爭力。

如果把數據分析報告比作一個產品，製作報告的人就是產品經理，看報告的讀者就是用戶。

作為「產品經理」，同理心很重要，通過自我體驗來理解他人，喬布斯能瞬間把自己變成傻瓜，這是同理心的一種表現。數據分析的思維和工具也很重要，它們是數據分析的基礎。想像力是廣袤的天空，但不是天馬行空，而是基於同理心的推演，運用數據分析的思維和工具，讓推演更加科學有效。

在一份數據分析報告的背後，有許多枯燥的、基礎的准備工作要做，例如數據採集、數據倉庫、數據治理等等。

如果沒有高質量的數據作為堅實的地基，那麼數據分析報告的高樓大廈是不穩固的。 如果沒有明確數據分析的目標，那麼後面的工作可能就是胡拼亂湊，用一堆圖表堆砌的花架子，並不能解決實際的問題。

數據分析報告不要搞形式主義，而要有實質的內容，還要關注細節。

撰寫數據分析報告6個步驟2

數據分析報告範文

項目數據分析報告是通過對項目數據全方位的科學分析來評估項目的可行性，為投資方決策項目提供科學、嚴謹的依據，降低項目投資的風險。

項目數據分析報告—項目市場化操作的科學依據：

政策背景：隨著我國經濟體制變革的不斷深入發展，中國的決策高層已經完全意識到了項目分析的真正意義，這一佐證就是《國務院關於投資體制改革的決定》的出台。決定明確政府不再承擔對投資項目的審核評估，實行備案制。而投資方和項目方，則對項目的風險承擔完全責任，完全按照市場經濟的模式來實施項目分析評估。這就正式宣告，中國的項目分析，將徹底進入市場化的運作模式。

時代需求：進入二十一世紀信息化時代，傳統意義上的經濟、管理和投資金融等學科和電子信息技術發生了不可分割的交融。作為先進生產力代表的電子信息技術，成為經濟、管理和投資金融等領域創新變革的支撐和動力。「項目數據分析」以專業技術的身份出現在經濟、管理和投資金融專業等領域，是信息化時代發展的必然結果。

項目數據分析報告—項目可行性判斷的重要依據

任何欣欣向榮的企業，都是建立在所開發的優質項目基礎上的。但如何才能確定項目的可行和優質呢？發達國家的做法是對項目的最終決策，一切以科學定量分析的項目數據為依據。在中國，隨著世界經濟一體化進程的加速和全球投資市場的蓬勃發展，加上中國投資分析行業正處於發展的起步階段，投資人、企業管理層都迫切需要一個統一的、規范的標准來衡量投資項目的科學性和可行性，專業的項目數據分析報告在中國變得炙手可熱。越來越多的投資人也選擇項目數據分析報告為他們准備投資的項目做出科學、合理的分析，以便正確決策項目；越來越多的風險投資機構把項目數據分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據。

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透析審計領域的數據分析報告

一、目標定位

內容往往服務於目標，目標決定內容，因而數據分析報告的目標很大程度上決定其內容，我們應首先明確其目標定位。

構建數據分析報告的目標概念在外延上有所側重，定位於為處於信息時代的審計服務。因此，它需要統一並且服務於審計這個大目標，但也具有自身的特點。根據《審計法》規定，我國國家審計的總目標是監督財政財務收支的真實性、合法性和效益性。在這個大前提下，我們認為構建計算機數據分析報告的總體目標是結合業務審計的具體目標，通過數據分析，實現價值最大化的審計決策，從而支撐制訂的.審計實施方案。這個總體目標總是可以劃分為具體層次上的目標。我們認為，從屬於其總目標，構建數據分析報告的具體目標應可以描述為以下3個方面：

1、進行總體分析。從審計工作需求出發，對被審計對象的財務、業務數據進行總量分析，把握全局，形成對被審計對象財務、業務狀況的總體印象。

2、確定審計重點，合理配置審計資源。在對被審計對象總體掌握的基礎上，根據被審計對象特點，通過具體的趨勢分析、對比分析等手段，合理的確定審計的重點，協助審計人員作為正確的審計決策，調整人力物力等資源達到最佳狀態。

3、總結經驗，建立模型。通過選取指標，針對不同的審計事項建立具體的分析模型，將主觀的經驗固化為客觀的分析模型，從而指導以後審計實踐中的數據分析。

以上3個具體目標的聯系是緊密的，不是孤立的，只有在進行總體分析的基礎上，才能進一步的確定審計重點，並在對重點內容的分析中得出結果，進而實現評價的過程。如果單單實現其中一個目標，最終得出的報告將是不完整的，對制訂審計實施方案也沒有可靠的支撐作用。

二、適用范圍及對象

首先本文所論述的數據，是在信息化環境中審計人員開展審計時需處理的電子數據。為了明確分析對象的范圍，我們制定了對於數據的三個限制條件：

①來源於信息系統中，包括財務、業務、管理等方面；

②能以資料庫中二維表的形式存儲於計算機中；

③有助於審計分析。基於這些限制條件，數據應包括財務數據、業務數據和補充數據（從被審計單位以外的地方採集與數據分析相關的數據）。我們可以根據需要分析其中一種或幾種數據。

其次，數據分析報告所記錄的對象是計算機審計中審前調查階段所作的數據分析的過程及結果。在實際審計工作中，數據分析報告應在計算機審計審前調查階段數據分析完成後撰寫，為制訂審計實施方案提供參考。

三、原則

我們認為，編制數據分析報告總體上應當遵循以下原則：

1、規范性原則。

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，基本上要與前人所提出的相一致，例如對商業銀行的盈利能力進行分析時採用了「稅收比率」這個已存在的指標，就不能自己重命名為「稅收收入比」等其他名稱。

2、重要性原則。

數據分析報告一定要體現審計的重點，例如在真實性、合法性審計中，就應該重點選取真實性、合法性指標，構建相關模型，從數據上進行分析。並且反映在分析結果中對同一類問題的描述中，也要按照問題的重要性來排序。

3、謹慎性原則。

數據分析報告的編制過程一定要謹慎，體現在基礎數據須要真實完整，分析過程須要科學合理全面，分析結果可靠，建議內容實事求是。

4、鼓勵創新原則。

計算機審計技術是在不斷發展進步的，必然有創新的方法或模型從實踐中摸索總結出來，數據分析報告要將這些創新的想法記錄下來，發揚光大。

總之，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，系統的反映計算機數據分析的全貌，從而推動計算機審計事業的進一步發展。