总体思路如何看数据

❶ 数据分析方法

常见的分析方法有：分类分析，矩阵分析，漏斗分析，相关分析，逻辑树分析，趋势分析，行为轨迹分析，等等。 我用HR的工作来举例，说明上面这些分析要怎么做，才能得出洞见。

01） 分类分析
比如分成不同部门、不同岗位层级、不同年龄段，来分析人才流失率。比如发现某个部门流失率特别高，那么就可以去分析。

02） 矩阵分析
比如公司有价值观和能力的考核，那么可以把考核结果做出矩阵图，能力强价值匹配的员工、能力强价值不匹配的员工、能力弱价值匹配的员工、能力弱价值不匹配的员工各占多少比例，从而发现公司的人才健康度。

03） 漏斗分析
比如记录招聘数据，投递简历、通过初筛、通过一面、通过二面、通过终面、接下Offer、成功入职、通过试用期，这就是一个完整的招聘漏斗，从数据中，可以看到哪个环节还可以优化。

04） 相关分析
比如公司各个分店的人才流失率差异较大，那么可以把各个分店的员工流失率，跟分店的一些特性（地理位置、薪酬水平、福利水平、员工年龄、管理人员年龄等）要素进行相关性分析，找到最能够挽留员工的关键因素。

05） 逻辑树分析
比如近期发现员工的满意度有所降低，那么就进行拆解，满意度跟薪酬、福利、职业发展、工作氛围有关，然后薪酬分为基本薪资和奖金，这样层层拆解，找出满意度各个影响因素里面的变化因素，从而得出洞见。

06） 趋势分析
比如人才流失率过去12个月的变化趋势。

07）行为轨迹分析
比如跟踪一个销售人员的行为轨迹，从入职、到开始产生业绩、到业绩快速增长、到疲惫期、到逐渐稳定。

❷ 数据分析思路都有哪些

最简单、最常见的数据分析方法，一般用于核心指标的长期跟踪，比如点击率、GMV、活跃用户数。可以看出数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点等，继而分析原因。

2、多维分解

也就是通过不同的维度对于数据进行分解，以获取更加精细的数据洞察。举个例子，对网站维护进行数据分析，可以拆分出地区、访问来源、设备、浏览器等等维度。

3、用户分群

针对符合某种特定行为或背景信息的用户，进行特定的优化和分析，将多维度和多指标作为分群条件，有针对性地优化供应链，提升供应链稳定性。

4、漏斗分析

按照已知的转化路径，借助漏斗模型分析总体和每一步的转化情况。例如将漏斗图用于网站关键路径的转化率分析，不仅能显示用户的最终转化率，同时还可以展示每一节点的转化率。

5、留存分析

留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，考察进行初始行为的用户中，有多少人会进行后续行为。衡量留存的常见指标有次日留存率、7日留存率、30日留存率等。

6、A/B 测试

A/B测试是为了达到一个目标，采取了两套方案，通过实验观察两组方案的数据效果，判断两组方案的好坏，需要选择合理的分组样本、监测数据指标、事后数据分析和不同方案评估。

7、对比分析

分为横向对比(跟自己比)和纵向对比(跟别人比)，常见的对比应用有A/B test，A/B test的关键就是保证两组中只有一个单一变量，其他条件保持一致。

8、交叉分析

交叉分析法就是将对比分析从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析，从中发现最为相关的维度来探索数据变化的原因。

❸ 数据分析的方法有哪些

② 数据分析为了挖掘更多的问题，并找到原因；
③ 不能为了做数据分析而坐数据分析。
2、步骤：① 调查研究：收集、分析、挖掘数据
② 图表分析：分析、挖掘的结果做成图表
3、常用方法： 利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、Web页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。 ①分类。分类是找出数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类，其目的是通过分类模型，将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等，如一个汽车零售商将客户按照对汽车的喜好划分成不同的类，这样营销人员就可以将新型汽车的广告手册直接邮寄到有这种喜好的客户手中，从而大大增加了商业机会。 ②回归分析。回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征，产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数，发现变量或属性间的依赖关系，其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测以及数据间的相关关系等。它可以应用到市场营销的各个方面，如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。 ③聚类。聚类分析是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 ④关联规则。关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则，即根据一个事务中某些项的出现可导出另一些项在同一事务中也出现，即隐藏在数据间的关联或相互关系。在客户关系管理中，通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘，可以从大量的记录中发现有趣的关联关系，找出影响市场营销效果的关键因素，为产品定位、定价与定制客户群，客户寻求、细分与保持，市场营销与推销，营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。 ⑤特征。特征分析是从数据库中的一组数据中提取出关于这些数据的特征式，这些特征式表达了该数据集的总体特征。如营销人员通过对客户流失因素的特征提取，可以得到导致客户流失的一系列原因和主要特征，利用这些特征可以有效地预防客户的流失。 ⑥变化和偏差分析。偏差包括很大一类潜在有趣的知识，如分类中的反常实例，模式的例外，观察结果对期望的偏差等，其目的是寻找观察结果与参照量之间有意义的差别。在企业危机管理及其预警中，管理者更感兴趣的是那些意外规则。意外规则的挖掘可以应用到各种异常信息的发现、分析、识别、评价和预警等方面。 ⑦Web页挖掘。

❹ 数据思维：理解数据

“理解数据”是数据思维课的第三大部分，怎么知道数据告诉我们的信息？这部分的内容主要分析理解数据的4个方面，分别是：

1.表征：如何确定你到底是谁?

2.分类：谁是他?谁是我?

3.分解：究竟谁对你影响最大?

4.因果：如何缓解反事实难题?

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1.表征：如何确定你到底是谁?

理解数据最常见的问题就是：我们怎么从这些数据中得出判断，从而给事物定性呢?用数据的术语来说就是，我们怎么用数据去表征一个事物呢?

用数据来给事物定性，在生活中我们并不陌生。—叶落而知天下秋，—叶落就表征了秋天的开始。开车的时候，后视镜里的汽车越来越大，说明它的速度比你快。跟姥爷打麻将，他一旦用大拇指反复蹭桌子，你就知道他听牌了，因为你非常了解他的习惯，也就是他的行为模式。

但是现实中大量的事物都是不可见的，它的特征隐藏在数据中，我们只能从数据中获得信息来形成判断。这是我们理解数据的重要任务之一。

在使用数据之前，必须完成两件事：第一，识别真正的挑战是什么，明确我们到底想定性什么；第二，不断反思自己对这件事的认知。

根据信息调整表征方向：现实生活中的情况，我们事先不知道我们要表征的方向是什么，只能在寻找的过程中确定。在面对复杂问题时，我们需要随着信息的增加而不断调整表征方向。

在现实中已经有了现成的数据，但这些数据能解决你的问题吗？这个问题分为两层。第一层的问题：怎么确定一个数据到底表征的是什么呢？第二层问题：如果没有现成的变量能表征我们想要的概念，怎么办呢？自己构造。利用现有数据构造新指标来表征你的想法是有风险的事情，但是坚持尝试是很有必要的。只有坚持实践，才能磨练你的技能，提高你的数据思维。

2.分类：谁是他?谁是我?

工作和生活中，分类是我们每天都要做的。看到一朵花，我们需要分辨是玫瑰还是月季；看到沙发上趴着一个宠物，需要分辨它是猫还是狗；店里进来一个顾客，需要分辨他是来逛逛还是要买东西；接手—份重要工作，需要马上分辨它是重要不紧急，还是重要且紧急......

分类的任务很清楚，就是把总体分成几个小组，我们一直在凭直觉或者经验去做。但是，如果我们面对的问题特别复杂呢？比如，怎么按照职场优势给员工分类，然后把他们匹配到最适合的岗位呢？怎么给客户划分类型，然后有针对性的出方案呢？这时候，直觉和经验就都不靠谱了。怎么办？用数据的方法解决。

要保证分类是有效的，首先要做到的第一点就是——按照量的标准来分类 。什么是量的标准呢？就是我们用来区别事物的那个变量和这个变量的一个特别数值。是不是只能把一个量作为标准呢？当然不是。紧急且重要，紧急不重要，不紧急重要，不紧急且不重要，这种分类就用了两个维度，每个维度都有一个区别的量的标准。（可能是某个标准，一维的或者是多维的）

最常见的解决办法就是寻找—组指标，建立一个判别模型。怎么建立判别模型呢？先把样本分成两部分，一部分用来做模型训练，这样我们就会得到一个模型，然后用另一部分样本评价这个模型的预测准确率。等这个模型通过考验之后，就可以执行任务了。

是不是只要按照量的标准划分，就一定保证我们的分类是正确的呢？不一定。 按照量的标准做区分，要保证组内差异小，组间差异大。

既然分类的依据是量的标准，也是学习到的结果，那么 分类的结果就一定是概率性的 ，而不是确定性的。也就是说，判别模型给出的结果，不管准确率有多高，都仍然有出错的可能。

一切理论最终都要回归现实。知道什么数据对应什么结果，这样就很好划分。如果我们压根不了解事情到底是怎么回事，不知道正确的分类标准，那该怎么分类呢？从数据中找规律。

只有在数据和现实生活中见建立可靠的连接，才能用数据解决现实问题。任何单—维度的数据都不能全面理解这个世界。如果数据不与现实结合，就很可能会犯错。

总结：

    （1）分类就是按照量的标准把一个总体分成几组，必须保证组内差异小，组间差异大。

    （2）分类的结果一定是概率性的，有出错的可能。

    （3）当没有标准答案，仅仅能通过分析数据来分类时，最重要的就是建立数据与现实世界的连接。只有这样，才能确保我们的发现是合情合理的。

3.分解：究竟谁对你影响最大?

现实生活中，我们面对的问题都特别复杂，常常是各种因素交织在一起。这时候，怎么把各种因素分开，又怎么把理解的难度降低呢？解决这类问题，就要靠分解来完成。

一定要建立分解的意识，不要一见到差异，就想当然地认为都来源于一个单一因素。很多事情，有差异是正常的，平等不等于相等。

没有数据思维的人只看结论，有数据思维的人看产生结论的过程。

如果研究者非常明确地知道要分解成哪些因素，那就给研究者指明了方向，有方向是—件特别幸运的事。很多时候，我们并不知道一个总效应是由什么因素组成的，那是不是就没有办法了呢？当然不是。我们可以用数据挖掘的技术来帮忙。相关的方法很多，这里介绍一种常用的——因子分解方法。

因子分解有一个数学上的优点，就是提取的几个公共因子之间是相互独立的。也就是说，在数学上保证了它们代表的是不—样的东西。这就把相互纠缠的因素分开了，本质就更易于理解了。从信息的角度看，原来大量的复杂冗余的原始信息就被浓缩精简了。公共因子是依照统计标准提取出来的，如何解释是一个主观建构的过程。也就是说，因子解释是事后进行的，这个过程有数据的依据，有技能的应用，更是研究者认知水平的反映。

没有包打天下的技能神器，了解每一种数据技能的优点、缺点、适用条件是非常重要的。

总结：

    （1）所谓的分解，就是把影响一个复杂事物的各种复杂纠缠的因素分开。通过分解，可以浓缩信息，探究本质。

    （2）要建立分解的意识，不要一见到差异，就想当然地认为都源于一个单一因素。

    （3）分解的办法有很多种，因子分解只是其中的一种。每种分解方法都有各自的优点、缺点和适用条件。如果不确定你要解决的问题应该用哪种方法，可以找数据专家咨询。

4.因果：如何缓解反事实难题?

找到事物之间的因果关系是讨论理解数据的另一个重要挑战。确认一件事是另一件事的原因，是我们最常用的思考方式之一。只有知道了原因，我们才能 做预测 ， 做解释 ， 做干预 。这三件事，对人来说都是大事。但是，因果关系是典型的那种你不问我我觉得我知道，但是你一问我我就不知道的问题。确认因果关系，这件事很难。

先讲一个故事：一位女司机给4S店打电话，说︰“我在超市，车发动不了了，你们来解决—下。”店里的工程师问︰“你做什么了?”女士说:“我去买玫瑰花了。但是我买百合花，就没有这个问题。”工程师当然认为这是鬼扯，但是没办法，只好去了现场。你猜怎么着，女士说的一点没错，买百合车子就能发动，买玫瑰就不能。问题来了，现在经过了事实验证，你同意玫瑰花是导致汽车不能发动的原因吗？（工程师在现场发现，这家超市很奇怪，卖百合花的地方和卖玫瑰花的不在一个地方。百合花离停车场近，玫瑰花离停车场远。这样，女士买百合，回来车还是热的，很容易发动﹔买玫瑰，回来车就凉了，导致车辆冷启动困难，于是就发动不了。这才是真正的因果关系，和你买的是百合还是玫瑰没有关系。）

这个案例很好的反映了通过数据去发现和确认因果关系的复杂和艰难之处。特别是当我们进入一个全新的领域，这个领域如何运行，没有人告诉我们。我们能做的，就是猜测、验证和迭代。如果对因果关系的追寻有一个总原则的话，那就是保持谦卑。

因果关系成立的必要条件：

我们先讨论最简单的情况：如果两个变量之间是因果关系，那它一定具备哪些特征呢？也就是说，因果关系成立的必要条件有哪些呢？

第一，如果两个变量之间是因果关系，那它们之间肯定有相关。 发现事物之间的相关性也是理解数据的一个重要任务，并不附属于因果关系的追寻。

如果把问题反过来，两个变量之间看不到相关，就肯定没有因果关系吗？答案是，不一定。两件事没有相关，可能是真实的，也可能只是表象。确定因果关系，不能只看这两件事情之间，而必须看到世界运作的全景。要是你还没有能力看到全景，那么请再一次保持谦卑，慎重下结论。

第二，两个变量之间有先后。 因果关系，必须原因在前，结果在后。（人类社会层面）

第三，两个变量之间的关系不被第三个变量解释。

现实世界是普遍联系的，各种事情交织在一起，这时候怎么寻找因果关系呢？ 整体思路 是这样的：先建立所研究问题整体的运行图景，说明各个变量之间的联系。然后去收集数据，让数据逼近这个理论图景。再然后，用数据验证这个理论。如果验证通过，就对理论更相信一点。如果不通过，就改进理论或者收集新的数据，再次验证。如此循环下去。

为什么寻找因果关系难？因为缺少数据。----反事实难题

因为反事实难题的存在，在社会领域推断因果关系时，我们必须牢记以下三个重要的认知：

    （1）我们只能对群体做因果推断，不能对个体做因果推断。

    （2）我们只能对因果关系做概率表述，不能做确定性的表述。

    （3）随机试验不能完全解决问题，推广到总体时要很小心。随机试验仅仅是对一部分人做试验，这部分人能不能代表人类整体，不能想当然。

总结：

    （1）两个变量之间因果关系成立的必要条件有三个：一，两个变量有相关：二，两个变量有先后：三，两个变量的关系不能被第三个变量解释。

    （2）因果关系的寻找是一项重大挑战，没有保证成功的一般法则。其中，最大的困难就在于反事实难题的存在。

    （3）面对现实问题，我们能做的就是猜测、验证和迭代。如果对因果关系的追寻有一个总原则的话，那就是保持谦卑。

❺ 撰写数据分析报告6个步骤

撰写数据分析报告6个步骤

撰写数据分析报告6个步骤。在职场上，有的岗位是需要撰写数据分析报告的，想要写好数据分析报告就要知道写它的步骤。接下来就由我带大家了解下撰写数据分析报告6个步骤的相关内容。

撰写数据分析报告6个步骤1

1、明确目标

在“ 明确数据分析目标的 3 个步骤 ”这篇文章中，我们说过，要正确地定义问题、合理地分解问题、抓住关键的问题。

当明确目标之后，我们需要梳理分析思路，搭建分析框架，开始思考以下问题：

采用哪些分析指标？

运用哪些分析思维？

使用哪些分析工具？

明确目标，是确保数据分析过程有效进行的先决条件，可以为后续的步骤提供清晰的方向。

2、收集数据

收集数据是围绕数据分析目标，按照分析思路和框架，收集相关数据的过程，为后续的步骤提供素材和依据。

收集的数据包括原始数据和二手数据，其中原始数据包括公司内部的数据库、调查得到的数据等；二手数据包括统计局发布的数据、公开出版物中的数据等。

收集数据的基本要求是：真实性、及时性、同质性、完整性、经济性和针对性。

3、处理数据

处理数据，是从大量杂乱无章的原始数据中，抽取对解决问题有价值的数据，并进行加工整理，形成适合数据分析的样式，保证数据的一致性和有效性，这是数据分析之前必不可少的阶段。

数据的处理主要包括数据清洗、数据转化、数据抽取、数据合并、数据计算等过程，原始数据一般都需要经过一定的处理，才能用于后续的数据分析工作。

在处理数据的过程中，准确性尤为重要，如果数据本身存在错误，那么即使采用最先进的数据分析方法，得到的结果也是错误的，不具备任何参考价值，甚至还会误导决策。

具体处理数据的方法，可以参考以下文章：

4、分析数据

分析数据，是对客观真实的数据，运用恰当的方法和工具，进行科学有效的分析。

参考文章：

如何用 Python 分析数据？

5、展现数据

通过数据分析，隐藏在数据背后有价值的信息逐渐浮现出现，此时需要通过合适的方式展现出来，让人一目了然，提高信息传递的效率。

通常情况下，展现数据的方式通常是用图表说话，即数据可视化，常用的数据可视化图表有很多，可以参考：

数据可视化话题集锦

6、结论建议

一份好的数据分析报告，需要有明确的结论建议。

如果换位思考，站在决策者的角度，更想知道的是可行的解决方案。

如果数据分析报告没有明确的结论建议，那么也就失去了报告的灵魂。

所以，要想制作出更有价值的数据分析报告，不仅要掌握数据分析的思维和工具，而且还要熟悉业务，这样才能提出更好的建议。

小结

数据分析报告的制作过程，通常可以分解为明确目标、收集数据、处理数据、分析数据、展现数据、结论建议等 6 个步骤，这是对整个数据分析过程的总结，为决策者提供科学、严谨的决策依据，从而降低企业的经营风险，提高企业的核心竞争力。

如果把数据分析报告比作一个产品，制作报告的人就是产品经理，看报告的读者就是用户。

作为“产品经理”，同理心很重要，通过自我体验来理解他人，乔布斯能瞬间把自己变成傻瓜，这是同理心的一种表现。数据分析的思维和工具也很重要，它们是数据分析的基础。想象力是广袤的天空，但不是天马行空，而是基于同理心的推演，运用数据分析的思维和工具，让推演更加科学有效。

在一份数据分析报告的背后，有许多枯燥的、基础的准备工作要做，例如数据采集、数据仓库、数据治理等等。

如果没有高质量的数据作为坚实的地基，那么数据分析报告的高楼大厦是不稳固的。 如果没有明确数据分析的目标，那么后面的工作可能就是胡拼乱凑，用一堆图表堆砌的花架子，并不能解决实际的问题。

数据分析报告不要搞形式主义，而要有实质的内容，还要关注细节。

撰写数据分析报告6个步骤2

数据分析报告范文

项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。

项目数据分析报告—项目市场化操作的科学依据：

政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估，实行备案制。而投资方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，中国的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。

时代需求：进入二十一世纪信息化时代，传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域，是信息化时代发展的必然结果。

项目数据分析报告—项目可行性判断的重要依据

任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢？发达国家的做法是对项目的最终决策，一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国，随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性，专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。

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透析审计领域的数据分析报告

一、目标定位

内容往往服务于目标，目标决定内容，因而数据分析报告的目标很大程度上决定其内容，我们应首先明确其目标定位。

构建数据分析报告的目标概念在外延上有所侧重，定位于为处于信息时代的审计服务。因此，它需要统一并且服务于审计这个大目标，但也具有自身的特点。根据《审计法》规定，我国国家审计的总目标是监督财政财务收支的真实性、合法性和效益性。在这个大前提下，我们认为构建计算机数据分析报告的总体目标是结合业务审计的具体目标，通过数据分析，实现价值最大化的审计决策，从而支撑制订的.审计实施方案。这个总体目标总是可以划分为具体层次上的目标。我们认为，从属于其总目标，构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面：

1、进行总体分析。从审计工作需求出发，对被审计对象的财务、业务数据进行总量分析，把握全局，形成对被审计对象财务、业务状况的总体印象。

2、确定审计重点，合理配置审计资源。在对被审计对象总体掌握的基础上，根据被审计对象特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定审计的重点，协助审计人员作为正确的审计决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。

3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的审计事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后审计实践中的数据分析。

以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定审计重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订审计实施方案也没有可靠的支撑作用。

二、适用范围及对象

首先本文所论述的数据，是在信息化环境中审计人员开展审计时需处理的电子数据。为了明确分析对象的范围，我们制定了对于数据的三个限制条件：

①来源于信息系统中，包括财务、业务、管理等方面；

②能以数据库中二维表的形式存储于计算机中；

③有助于审计分析。基于这些限制条件，数据应包括财务数据、业务数据和补充数据（从被审计单位以外的地方采集与数据分析相关的数据）。我们可以根据需要分析其中一种或几种数据。

其次，数据分析报告所记录的对象是计算机审计中审前调查阶段所作的数据分析的过程及结果。在实际审计工作中，数据分析报告应在计算机审计审前调查阶段数据分析完成后撰写，为制订审计实施方案提供参考。

三、原则

我们认为，编制数据分析报告总体上应当遵循以下原则：

1、规范性原则。

数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，基本上要与前人所提出的相一致，例如对商业银行的盈利能力进行分析时采用了“税收比率”这个已存在的指标，就不能自己重命名为“税收收入比”等其他名称。

2、重要性原则。

数据分析报告一定要体现审计的重点，例如在真实性、合法性审计中，就应该重点选取真实性、合法性指标，构建相关模型，从数据上进行分析。并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中，也要按照问题的重要性来排序。

3、谨慎性原则。

数据分析报告的编制过程一定要谨慎，体现在基础数据须要真实完整，分析过程须要科学合理全面，分析结果可靠，建议内容实事求是。

4、鼓励创新原则。

计算机审计技术是在不断发展进步的，必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来，数据分析报告要将这些创新的想法记录下来，发扬光大。

总之，一份完整的数据分析报告，应当围绕目标，确定范围，遵循一定的前提和原则，系统的反映计算机数据分析的全貌，从而推动计算机审计事业的进一步发展。