数据分析报告范例-集合43句

数据分析报告范例

1、这就是一份完整的数据分析报告了。

2、标题是一份报告的文眼，是全篇报告最浓缩的精华。好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。

3、数据源是数据分析的基础，很多分析报告在进行数据的挖掘收集时，缺乏科学依据性，逻辑性差，保证正确全面的数据源很重要。

4、分析流程：

5、查看数据报表表现

6、竞争对手的产品策略和销售情况分析。

7、公司的产品线规划分析。比如年龄覆盖是否全部覆盖到了，产品线1适合老年，产品线2适合小孩，产品线3适合青年，但是没有适合中壮年的。这个是从宏观上分析产品线有无遗漏。

8、从销售的策略或活动来分析。比如销售策略是多卖A产品，但是实际却是B产品卖的多，说明偏离了公司的策略，也是有问题的。

9、数据分析报告是数据分析过程和思路的最后呈现，得出分析的结论并给出解决方案。其本质上是在写一篇有理有据，逻辑性强的议论文。针对不同的分析目的选择不同的报告形式和内容。

10、分析报告类型：

11、在标题的命名过程中，现在有一份关于数据分析师招聘和薪酬方面的一份报告，你可以：

12、可以用vba将符合条件的数据写到一个数据区域（可以隐藏），而表格只引用这个数据区域，这样就实现了动态效果。

13、数据处理

14、分析原因

15、app先知进行数据分析就可以用。

16、其次，在基于目标的基础上，然后评估你现有的数据，通过哪些数据分析可以达到你的目的；第三就是根据目标，把数据分析各项指标计算出来；第四就是报告的撰写了，主要是根据目的计算的各指标展示，来解释分析你所得出的各种指标的含义以及对实际的指导意义。

17、首先需要知道自己报告的类别，如你需要做昨天的交易分析，那就是描述性分析。你需要找到订单量下降的原因，就是解释性分析。你需要对下个月的销售做提前采购计划，就是预测性分析。针对一个未知的事情，比如你们产品是否需要增加某个功能模块，做探索研究，就是探索性分析。

18、实施首先要明白没有目标也就无所谓分析，其次分析的时候要注重关联，细分，以及数据的背景信息，同时可采用鱼骨分析法分析原因类型，注意的是问题的80%可能只是20%的原因造成，找出主要问题，提出建议，不要忘了做测试，有时候原因可能不是想象中的，所以需要通过测试来验证你的假设，最后如果实验结果满意就进一步具体实施，不满意再来一边。

19、测试/实验

20、产品销售动态的数据分析，和常规的不同在于有动态二字。动态就是要关注到周的变化或者是日的变化，可以从几个维度去分析。

21、结论明确精简：结论要根据数据说话，力求结论做到严谨、专业。每个分析都有结论，而且结论—定要明确，分析结论不要太多要精，—个分析对应—个最重要的结论就好了，分析就是发现问题，只要发现重大的问题就达到目的了。

22、产品畅销和滞销排行。公司最畅销的产品是什么，TOP10，最滞销的产品是什么，TOP10.

23、清楚业务目标

24、确定报告框架

25、直接在标题中放上报告的结论，例如《数据分析师在人工智能大环境下需求直线上升》

26、新品的销售情况分析。新推出的产品，有没有收到预期的效果，产品的市场渗透率或占有率多高，产品的客户满意度怎样，都可以分析。

27、千万不要闷头自己想，一定要测试

28、数据源的获取

29、从产品的动销比来分析。有的产品虽然卖的金额不少，但是相比采购量来看，还是不理想，也就是动销比偏小，那就说明这个产品还是需要加大销量的。

30、一份数据分析报告由以下几个部分组成，一般都是总分总的格式：

数据分析报告范例

31、报告结构：

32、先确定分析报告的主体架构，只有清晰的架构，才能规划好整个报告的主题，结构才能让阅读者一目了然。同时要找准论点、论据，这样能够体现出强大的逻辑性。

33、数据分析

34、数据分析一般都是一次性的，一般都是专题分析报告。提需求的方式，是我们有一个问题需要解决（解释性，探索性，描述性，预测性）。而不是提的需求是，我需要一个什么样格式的数据，你们计算好了发给我一下，甚至直接给我做一个ppt和报表。客户说自己想买一瓶可乐，其实他只是口渴，我们只需要给他点喝的就行。

35、产品分类的销售情况。比如化妆品的销售，分为膏霜类、洗涤类、彩妆类、面膜类等，看产品的销售额占比情况。

36、首先要确定你的分析目的，任何一项分析报告的撰写都有一个主要目的或者目标的。

37、提出分析报告的研究问题，例如《数据分析师的职业规划在哪里》

38、产品价格区间销售分析。比如将产品划分为100以下，100-200,200-500,500以上四个区间，看下销售额的构成，是哪个区间的卖的更好些，原因是什么。

39、提出建议

40、数据处理的目的：从大量的、杂乱无章的数据中抽取出对解决问题有价值、有意义的数据。将多余重复的数据筛选清除，将缺失数据补充完整，将错误数据纠正或删除。

41、按以下流程来写：

42、发现问题

43、中规中矩地写上研究的主题，例如《数据分析师的招聘研究》