如何对采集到的数据进行分析报告-如何对采集到的数据进行分析报告总结
Time:2024-06-21 22:08:15
关于如何对采集到的数据进行分析报告的问题，我们总结了以下几点，给你解答：
如何对采集到的数据进行分析报告
数据分析怎么写报告
数据分析怎么写报告。现代社会是一个大数据的时代，很多东西都可以通过大数据分厚减货走呼纪受轴论交班析一些基本的概况，职场上是需要我们写数据分析报告的。接下来就由我带大家了解数据分析怎么写报告的相关内容。
数据分析怎么写报告亮室座源吗1目录
标题页
目录
底染求 前言
正文
结论与建议
附录
在数据分析报告结构中，“总—分—总”结构的开篇部分包括标题页、目录和前言（主要包括分析背景、目的与思路）；正文部分主要包括具体分析过程与结果；结尾部分包括结论、建议及附录。
一、标题页
标题页需要写明报告的题目，题目要精简干练，根据版面的要求在一两行内完成。标题是一种语言艺术，好的标题不仅可以表现数据分析的主题，而且能够激发读者的阅读兴趣，因此需要重视标题的制作，以增强其艺术性的表现力。
（1）标题常用的类型
A.解释基本观点：往往用观点句银独参项怕展右会来表示，点明数据分析报告的基本观点，如《不可忽视高价值客户的保有》《语音业务是公司发展的重要支柱》等；
统 B.概括主要内容：重在叙述数娘整严掌笑本抓据反映的基本事实，概括分析报告的主要内容，让读者能抓住全文的中心，如《我公司销售额比去年增长30%》《2010年公司业务运营情况良好》等；
C.交代分析主题：反映分析的对象、范围、时间行烟序号阿依杂杨宣支行、内容等情况，并不点明分析师的看法和主张，如《发展公司业务信牛磁祖官树坚钱秋季受的途径》《2010年运营分析》《2010年部门业务对比分析》等；
D.提出问题：以设问的方式提出报告所要分析的问题，引起读者的注意和思考，如《客户流失到哪里去了》《公司收入下降的关键何在》《150影觉短宜门0万利润是怎样获得的》
（室需慢洋器帝备晶2）标题的制作要求
A.直接：数据分析报告是一种应用性较强的文体，它直接用来为决策者的决策和管理服务，所以标题必须用毫不含糊的语言，直截了当、开门见山地表达基本观点，让读者一看标题就能明白数据分析报告的基本器七会乎注常认除接宪端精神，加快对报告内容的理解。
等经想及交费数验统而家 B.确切：标题的撰写要做到文题相符，宽窄适度独茶可院到依，恰如其分地表现分析报告的内容和对象的特点。
品短国守界误什 C.简洁：标题要直接反映出数据分析报告的主要内容和基本精神，就必须具有高度的概括性，用较少的文字集中、准确、简洁地进行表述。
（3）标题的艺术性
湖乱朝块已重元沿状取 标题的撰写除了要符合直接、确切、简洁三点基本要求，还应力求新鲜活泼、独具特色、增强艺术性。要使标题具有艺术性，就要抓住对象的特征展开联想，适当运用修辞手法给予突出和强列石调，如《我的市场我做不分菜际洋主》《我和客户有个约会》等。有时，报告的作者也要在题目下方出现，成影画层该交倒送宪冷迅或者在报告中要给出所在部门的名称，为了将来方便参考，完成报告的日期也应当注明，这样能够体现出报告的时效性。
二、目录
目录可以帮助读者快捷方便地找到所需的内容，因此，要在目录中列出报告主要章节的名称。如果是在Word中撰写报告，在章节名称后面还要加上对应的.页码，对于比较重要的二级目录，也可以将其列出来。所以，从另外一个角度说，目录也就相当于数据分析大纲，它可以体现出报告的分析思路。但是目录也不要太过详细，因为这样阅读起来让人觉得冗长并且耗时。
此外，通常公司或企业的高层管理人员没有时间阅读完整的报告，他们仅对其中一些以图表展示的分析结论会有兴趣，因此，当书面报告中没有大量图表时，可以考虑将各章图表单独制作成目录，以便日后更有效地使用。
三、前言
前言的写作一定要经过深思熟虑、前沿内容是否正确，对最终报告是否能解决业务问题，能够给决策者决策提供有效依据起决定性作用。前沿是分析报告的一个重要组成部分，主要包括分析背景、目的及思路三方面：为何要开展此次分析？有何意义？通过此次分析要解决什么问题？达到何种目的？如何开展此次分析，主要通过哪几方面开展？
（1）分析背景
对数据分析背景进行说明主要是为了 让报告阅读这对整个分析研究的背景有所了解，主要阐述此项分析的主要原因、分析的意义、以及其他相关信息，如行业发展现状等内容。
（2）分析目的
数据分析报告中陈述分析目的是为了让报告的阅读者了解开展此次分析能带来何种效果，可以解决什么问题。有时将研究背景和目的意义合二为一。
（3）分析思路
分析思路用来指导数据分析师如何进行一个完整的数据分析，即确定需要分析的内容或指标。这是分析方法论中的重点，也是很多人常常感到困惑的问题。只有在营销、管理理论的指导下，才能确保数据分析维度的完整性，分析结果的有效性及正确性。
四、正文
正文是数据分析报告的核心部分，它将系统全面地表述数据分析的过程与结果。
撰写正文报告时，根据之前分析思路中确定的每项分析内容，利用各种数据分析方法，一步步地展开分析，通过图表及文字相结合的方式，形成报告正文，方便阅读者理解。
正文通过展开论题，对论点进行分析论证，表达报告撰写者的见解和研究成果的核心部分，因此正文占分析报告的绝大部分篇幅。一篇报告只有想法和主张是不行的 ，必须经过科学严密的论证，才能确认观点的合理性和真实性，才能使别人信服。因此，报告主题部分的论证是极为重要的。
报告正文具有以下几个特点：是报告最长的主题部分、包含所有数据分析事实和观点、通过数据图表和相关的文字结合分析、正文各部分具有逻辑关系。
我们通常通过金字塔原理来组织报告逻辑，整个报告的核心观点是什么，又由哪些子观点构建，支持每个子观点的数据是什么，如图所示：
五、结论与建议
结论是以数据分析结果为依据得出的分析结果，通常以综述性文字来说明。它不是分析结果的简单重复，而是结合公司实际业务，经过综合分析、逻辑推理形成的总体论点。结论是去粗取精、由表及里而抽象出的共同、本质的规律，它与正文紧密衔接，与前言相呼应，使分析报告首尾呼应。结论应该措辞严谨、准确、鲜明。
建议是根据数据分析结论对企业或业务等所面临的问题而提出的改进方法，建议主要关注在保持有时候及改进劣势等方面。因为分析人员所给出的建议主要是基于数据分析结果而得到的。会存在局限性，因此必须结合公司的具体业务才能得出切实可行的建议。
六、附录
附录是数据分析报告的一个重要组成部分。一般来说，附录提供正文中涉及而未予阐述的有关资料，有时也含有正文中提及的资料，从而向读者提供一条深入数据分析报告的途径。它主要包括报告中涉及的专业名词解释、计算方法、重要原始数据、地图等内容。每个内容都需要编号，以备查询。
当然并不是要求每篇报告都有附录，附录是数据分析报告的补充，并不是必需的，应该根据各自的情况再决定是否需要在报告结尾处添加附录。
注意事项
1、分析结论要明确，要精，要有逻辑
如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了意义，因为我们是要去寻找或者印证一个结论才会去做分析的，所以千万不要忘本舍果；
如果可以的话一个分析一个最重要的结论就好了，很多时候分析就是发现问题，如果一个分析能发现一个重大问题，就达到目的了，不要事事求多，宁要仙桃一口，不要烂杏一筐，精简的结论也容易让阅读者接受，减少重要阅读者（通常是事务繁多的领导，没有太多时间看那么多）的阅读心理门槛，如果别人看到问题太多，结论太繁，读不下去，一百个结论也等于零；
不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了。
2、数据分析报告尽量图表化，风格统一
用图表代替大量堆砌的数字会有助于人们更形象更直观地看清楚问题和结论，当然，图表也不要太多，过多的图表一样会让人无所适从；
数据分析报告本身是一个很严肃的东西，跟样式、美观程度也有一定关系，不是说做的花销，而是基本的美观度要保证，风格要统一。
例如一些常识性的配色：
餐饮类（暖色调，例如橘色、红色、黄色）；
国际贸易类（蓝色、灰色、雾蓝色、灰绿色等）；
社会人文类（按照感情颜色进行配色，例如较严峻的社会问题，要用灰色、深蓝；较喜庆的，使用红色、绿色、黄色；具体可按需搭配对比色和互补色等）。
3、好的分析一定要基于可靠的数据源，同时具有可读性
其实很多时候收集数据会占据更多的时间，包括规划定义数据、协调数据上报、让开发人员提取正确的数据或者建立良好的数据体系平台，最后才在收集的正确数据基础上做分析，既然一切都是为了找到正确的结论，那么就要保证收集到的数据的正确性， 否则一切都将变成为了误导别人的努力；
除此之外，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西总会按照自己的思维逻辑来写，别人不一定了解，要知道阅读者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的报告阅读者是谁？他们最关心什么？必须站在读者的角度去写分析报告。
数据分析怎么写报告2一般来说，数据分析报告有很多的类型，这是很多数据分析师都知道的，数据报告的对象、内容、时间和方法是不同的，对于数据分析报告的内容不同需要有不同形式的报告类型，一般来说，数据分析报告有专题分析报告、综合分析报告和日常数据通报等内容。
首先说说日常数据通报。一般来说，日常数据通报需要按日、周、月、季等时间阶段定期进行的，因此也叫定期分析报告。日常数据通报需要对进度、规范、时效设置高标准。首先说说规范性。日常数据分析报告需要有规范的结构形式，也就是反映计划执行的基本情况、分析完成和未完成的原因、总结计划执行中的成绩和经验，找出存在的问题、提出措施和建议。而时效性就是由日常数据通报的性质和任务决定，这是时效性最强的一种分析报告，这是帮助决策者掌握企业的最新动态，一般来说，这些报告主要通过微软的word、Excel和PPT来表现。而进度性由于日常数据通报主要反映计划的执行情况，因此必须把执行进度和时间的进展结合分析，观察比较两者是否一致，从而判断计划完成的好坏。
然后说说专题分析报告吧，专题分析报告是对社会经济现象的某一方面或某一个问题进行专门研究的一种数据分析报告，它的主要作用是为决策者制定某项政策、解决某个问题提供决策参考和依据。专题分析报告需要注意两个地方，第一个就是注意专题分析的单一性。专题分析不要求反映事务的全貌，主要针对某一方面或者某一问题进行分析，如用户流失分析、提升用户转化率等分析。第二个就是需要注意深入性。有的分析报告由于内容单一，重点突出，因此要集中精力解决主要的问题，包括对问题的具体描述，原因分析和提出可行的解决办法。这需要对公司业务有足够的认识。
最后说说综合分析报告，一般来说综合分析报告是全面评价一个地区、单位、部门业务或其他方面发展情况的一种数据分析报告。综合分析报告需要注意很多的内容，比如需要注意的是数据分析报告的全面性。这就需要站在全局高度反映总体特征，做出总体评价。其次需要注意的是联系性。综合分析报告要把互相关联的一些现象、问题综合其他进行系统的分析。这种分析不系统地分析指标体系的基础上，考察现象之间的内部联系和外部联系。做到了这些就是一个合适的综合分析报告。
房地产市场数据分析报告8月份商品房市场出现供应量、成交量双高位情况。成交量较7月份相比，变化情况不大，成交量走势略微上升。供应量变化较大，环比增长近一倍。本月全市商品房供应量为148.03万平方米，与去年同期相比减少18.5%，但环比上升95.99%。8月份商品房成交量为139.7万平，成交量环比增长3.7%，与7月份基本持平。8月份商品住宅成交量121.6万平，环比增长4.6%，商品住宅成交量较上月无明显变化,但同比增长64.8%。
商品房供应量分析
本月全市商品房供应量为310.4万平方米，环比增长109.68%,供应套数为33269套。其中商品住宅供应面积为287.6万平方米，占总供应量92.66%，商品住宅供应套数为30518套，商业用房供应面积为19.8万平方米，占总供应量6.38%，供应套数为1452套。
商品房供应量走势
由于秋季房交会的推动作用，全市2009年9月份的商品房供应面积达到310.4万平，供应套数为33269套，超越2008年9月份的供应量，成为近一年来的新高。从整体上看，2009年以来，商品房供应量呈持续上升的态势，房地产开发商对市场普遍看好。随着房交会的结束，预计10月份商品房供应量相比9月份将会出现下降，但作为传统的销售旺季，不会改变整体上升的趋势。
本月各区供应量分布情况
本月和平区和沈北新区的商品房供应量排在首位，所占比例分别为21.2%和21.1%，供应量分别为65.4万平和65.1万平。铁西区商品房供应量排第三位，供应面积为45.5万平，所占比例为14.9%。
商品房成交走势分析
受秋季房交会的影响，全市2009年9月份的商品房的成交面积达到195.6万平米，超越6月份夏季房交会的成交量，成为今年的新高。从整体上看，2009年以来，全市的商品房的成交量呈持续上升的态势，市场信心较足。随着房交会的结束，预计10月份区内商品住宅交易量相比9月份也将会出现下降，但作为传统的销售旺季，不会改变整体上升的趋势。
商品住宅市场综述
9月份商品房市场延续了供应量、成交量双高位情况。受秋季房交会的影响，商品房供应量大幅度增长，销售量达到了2009年的新高，市场表现良好；但供求比相对下降，商品房的市场将趋于平稳，随着房交会的结束，预计10月份商品房的供应量和成交量将出现下降。
商品住宅供应量分析
由于秋季房交会的推动作用，全市2009年9月份的商品住宅供应面积达到287.6万平，供应套数为30518套，超越2008年9月份的供应量，成为近一年来的新高。从整体上看，2009年以来，商品住宅供应量呈持续上升的态势，房地产开发商对市场普遍看好。随着房交会的结束，预计10月份商品住宅供应量相比9月份将会出现下降，但不会改变整体上升的趋势。
成交量分析
受秋季房交会的影响，全市2009年9月份的商品住宅的成交面积达到192.2万平米，超越6月份夏季房交会的成交量，成为今年的新高。从整体上看，2009年以来，全市的商品住宅的成交量呈持续上升的态势，市场信心较足。随着房交会的结束，预计10月份区内商品住宅交易量相比9月份也将会出现下降，但作为传统的销售旺季，不会改变整体上升的趋势。
各区商品住宅成交情况分析
9月份商品住宅成交量排在首位的仍为铁西区，成交面积46.7万平，成交套数5375套。于洪区成交情况位居第二，成交面积38.4万平，成交套数4327套。沈河区成交量最少，成交面积42.9万平米，成交套数469套。
商业用房市场综述
9月份商品住宅市场延续了供应量、成交量双高位情况。受秋季房交会的影响，商品住宅供应量大幅度增长，销售量达到了2009年的新高，市场表现良好；但供求比相对下降，商品住宅市场将趋于平稳，随着房交会的结束，预计10月份商品住宅的供应量和成交量将出现下降。
供应量分析
9月份商业用房供求比为0.79，供求比相对上升，但仍处低位，商业用房的供应出现小幅下降，成交情况出现小幅上升。从2009年以来整体上看，商业用房市场供求相对平衡，市场趋于稳定。
成交量分析
9月份商业用房市场成交情况较为平稳，本月成交面积15.7万平米，成交量小幅上升，并达到了2009年的最高值，市场接受度较高。从整体上来看，2009年商业用房市场是稳中有升，市场情况较为平稳。
各区商业用房成交情况分析
9月份商业用房成交量排在首位的仍为铁西区，成交面积4.88万平，成交套数320套。于洪区成交情况位居第二，成交面积4.22万平，成交套数275套。大东区和浑南新区成交量次之，分别为1.92和1.9万平米。
商业用房市场综述
9月份商品住宅市场延续了供应量、成交量双高位情况。受秋季房交会的影响，商品住宅供应量大幅度增长，销售量达到了2009年的新高，市场表现良好；但供求比相对下降，商品住宅市场将趋于平稳，随着房交会的结束，预计10月份商品住宅的供应量和成交量将出现下降。
如何对采集到的数据进行分析报告总结
科学的数据分析是一个系统化的过程，它包括以下几个关键步骤：
1. 确定分析目标：首先，需要明确进行数据分析的目标和问题。明确目标有助于我们确定分析方法和所需数据。
2. 收集数据：为了进行数据分析，我们需要收集与目标相关的数据。这包括寻找现有的数据集或进行数据采集。在数据收集过程中，要确保数据的准确性、完整性和可靠性。
3. 数据预处理：在进行实际的数据分析之前，通常需要对数据进行预处理。这包括数据清洗、去除异常值、处理缺失值等。预处理的目标是使数据质量良好，以确保分析结果的准确性。
4. 数据探索和可视化：在数据分析的过程中，探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是一个重要的步骤。通过使用统计方法和数据可视化技术，我们可以深入了解数据，发现数据中的模式、趋势和关联关系。
5. 分析方法选择：根据问题的性质和数据的特点，选择合适的分析方法。常见的数据分析方法包括假设检验、回归分析、聚类分析、时间序列分析等。在选择分析方法时，要考虑到数据的类型和分析的目标，以及所采用的统计模型的适用性和假设条件。
6. 实施分析并解释结果：使用合适的工具和方法对数据进行分析。根据分析结果，解释结果，提出结论，并提供对决策的支持。
7. 验证和评估分析结果：在完成数据分析后，需要对结果进行验证。这可以通过对模型或方法进行验证，或与其他相关数据进行交叉验证来实现。同时，还应对分析结果进行评估，评估其准确性和可靠性。
8. 结果呈现：最后一步是将数据分析的结果进行呈现。可以使用图表、报告、可视化工具等形式，清晰地展示分析结果，以便向他人传达分析过程和结论。
除了以上的步骤，进行科学的数据分析还需要遵循一些基本原则：
1. 客观性：数据分析应该基于客观的事实和数据，避免主观偏见的影响。
2. 可重复性：分析过程应该是可重复的，即通过相同的数据和方法，能够得到相似的结果。
3. 统计方法的正确应用：对于不同类型的数据和问题，需要使用适当的统计方法，并严格遵守该方法的假设条件和前提。
4. 结果的解释：要对分析结果进行正确解释，必要时提供相应的背景知识和上下文，以确保结果的准确性和可理解性。
5. 不断学习和改进：数据分析是一个不断发展和改进的过程。在实践中，我们应该不断学习新的方法和技术，以提高分析的质量和可靠性。
总结起来，科学的数据分析需要有明确的目标、准备好的数据，进行数据预处理、探索和分析，最后解释和呈现结果。同时，还要遵循客观性、可重复性等基本原则，保证分析结果的准确性和可信度。
楼主这个问题有点泛泛了，呵呵
姑且如下理解吧：科学的数据分析即基于科学的数学统计理论来对采集的数据进行分析处理，找出有用的信息或找出数据的规律，排除不利的变异；
如果是理论可参照：概率论、数理统计、DOE试验、模糊理论等等。
定期进行科学的数据分析，是门店负责人掌握门店经营方向的重要手段。
门店经营指标数据分析
销售指标分析：主要分析本月销售情况、指标完成情况、与去年同期对比情况。通过这组数据的分析可以知道同比销售趋势、实际销售与计划的差距。
销售毛利分析：主要分析本月毛利率、毛利额情况，与去年同期对比情况。通过这组数据分析可以知道同比毛利状况，以及是否在商品毛利方面存在不足。
营运可控费用分析：主要是本月各项费用明细分析、与去年同期对比情况，有无节约控制成本费用。这里的各项费用是指：员工成本、能耗、物料及办公用品费用、维修费用、存货损耗、日常营运费用（包括电话费、交通费、垃圾费等），通过这组数据的分析可以知道门店营运可控费用的列支，是否有同比异常的费用发生，有无可以节约的费用空间。
坪效：主要是本月坪效情况、与去年同期对比。日均坪效，是指日均单位面积销售额，即：日均销售金额÷门店营业面积。
人均劳效：主要是本月人均劳效情况、与去年同期对比。本月人均劳效计算方法：本月销售金额÷本月工资人数。
盘点损耗率分析：主要是门店盘点结果简要分析，通过分析及时发现门店在商品进、销、存各个环节存在的问题。
门店商品库存分析：主要是本月平均商品库存、周转天数，与去年同期对比分析。通过该组数据的分析可以看出门店库存是否出现异常，特别是否存在库存积压现象。
商品经营数据分析 便利店经营商品目录执行情况总结分析：主要是本店执行商品目录情况与经营业态主力商品情况及新品引进情况、淘汰商品是否进行及时清退。便利营运管理分中心每月1 日会将最新目录主力商品货号、目录新引进商品货号、目录淘汰商品货号发至各门店邮箱，门店根据相关货号查询出经营情况，特别是主力商品、新引进商品经营情况，以及淘汰商品门店有没有及时清退。通过这组数据的分析可以了解门店是否按照商品目录的调整进行了门店的商品结构调整。
商品动销率分析：主要是本月商品动销品种统计、动销率分析、与上月对比情况。月经营总品种数查询方法：进入百年系统进销存分析查询出本月进销存数据，在查询出门店经营的总品种数后，同样在该模块可以将动销品种数过滤出来，商品动销率计算公式为：动销品种数÷门店经营总品种数×100。滞销品种数：门店经营总品种数－动销品种数，即可得出。通过此组数据及具体单品的分析，可以看出门店在商品经营中存在的问题及潜力。
商品品类（3级）分析：主要是门店本月各品类销售比重及与去年同期对比情况，门店本月各品类毛利比重及与去年同期对比情况。门店需对本月所有（3级）品类销售及毛利情况，特别是所有销售下降及毛利下降的品类进行全面分析，并通过分析找出差距，同时提出改进方案。
本月商品引进分析：主要是引进商品产生销售、毛利的分析。这里的引进商品需要门店日常对新引进商品建档，并跟踪分析引进商品的动销率、适销率、销售额以及毛利状况，同时分析这些引进商品是否对门店销售业绩的提升作了贡献、是否有引进不对路的商品存在，并在以后的工作中不断优化调整。
特价商品业绩评估：主要是特价商品品种数执行情况，特价商品销售情况、占比情况及与前期销售对比情况分析。特价商品与前期销售对比分析即将本档期特价商品的销售情况与特价执行前相同天数的销售情况进行对比分析（特价档期的执行天数为14 天或21 天）。通过以上这组数据的分析可以看出门店特价产生的效果以及门店在特价商品经营中存在的问题。