本文目录一览：
- 1、数据分析报告一般分为哪几种类型
- 2、数据分析工作报告5篇
- 3、数据分析报告一般分为哪几种类型
- 4、撰写数据分析报告6个步骤
- 5、一份完整的数据分析报告
- 6、数据分析报告怎样写
- 7、数据分析报告原则
- 8、数据分析报告的
- 9、数据分析报告的作用是什么？
- 10、数据分析报告有哪些要点？
数据分析报告一般分为哪几种类型
数据分析报告常见类型有三种，分别是日常工作类报告、专题分析类报告以及综合研究类报告。
1、日常工作类报告
日常工作类报告通常是数据分析业务的日常展现，通过产品数据，了解数据发生的原因，然后进行具体的分析判断，得出一些可行性的建议和措施。
2、专题分析类报告
专题分析类报告旨在通过对现有场景进行具体分析，将数据挖掘方法技术，应用于实际中，没有固定的时间周期，但是会确定好大的方向目标，具有一定的针对性，电商销量异常分析、活跃数据异常分析、用户流失分析等就是其中的典型代表。
3、综合研究类报告
常见的综合研究类报告有人口普查报告、某企业运营分析报告等，此类报考分析维度较为全面，一般需要建立在指标体系之上，去挖掘潜在的内部和外部关系。
数据分析报告的原则
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。
2、重要性原则：数据分析报告一定要体现项目分析的重点，在项目各项数据分析中，就应该重点选取真实性、合法性指标，构建相关模型，科学专业地进行分析，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：科技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。
数据分析工作报告5篇
【 #报告# 导语】工作报告是指向上级机关汇报本单位、本部门、本地区工作情况、做法、经验以及问题的报告。以下是 整理的数据分析工作报告，欢迎阅读！ 1.数据分析工作报告
在数据分析岗位工作三个月以来，在公司领导的正确领导下，深入学习关于淘宝网店的相关知识，我已经从一个网店的门外汉成长为对网店有一定了解和认知的人。现向公司领导简单汇报一下我三个月以来的工作情况。
一、虚心学习
努力提高网店数据分析方面的专业知识作为一个食品专业出身的人，刚进公司时，对网店方面的专业知识及网店运营几乎一无所知，曾经努力学习掌握的数据分析技能在这里根本就用不到，我也曾怀疑过自己的选择，怀疑自己对踏出校门的第一份工作的选择是不是冲动的。
但是，公司为我提供了宽松的学习环境和专业的指导，在不断的学习过程中，我慢慢喜欢上自己所选择的行业和工作。一方面，虚心学习每一个与网店相关的数据名词，提高自己在数据分析和处理方面的能力，坚定做好本职工作的信心和决心。另一方面，向周围的同同事学习业务知识和工作方法，取人之长，补己之短，加深了与同事之间的感情。
二、踏实工作
努力完成领导交办的各项工作任务三个月来，在领导和同事们的支持和配合下，自己主要做了一下几方面的工作
1、汇总公司的产品信息日报表，并完成信息日报表的每日更新，为产品追单提供可靠依据。
2、协同仓库工作人员盘点库存，汇总库存报表，每天不定时清查入库货品，为各部门的同事提供最可靠的库存数据。
3、完成店铺经营月报表、店铺经营日报表。
4、完成每日客服接待顾客量的统计、客服工作效果及工作转化率的查询。
5、每日两次对店铺里出售的宝贝进行逐个排查，保证每款宝贝的架上数的及时更新，防止出售中的宝贝无故下架。
6、配合领导和其他岗位的同事做好各种数据的查询、统计、分析、汇总等工作。做好数据的核实和上报工作，并确保数据的准确性和及时性。
7、完成领导交代的其它各项工作，认真对待、及时办理、不拖延、不误事、不敷衍，尽量做到让领导放心和满意。
三、存在的不足及今后努力的方向
三个月来，在公司领导和同事们的指导和配合下，自己虽然做了一些力所能及的工作，但还存在很多的不足，主要是阅历浅，经验少，有时遇到相对棘手的问题考虑欠周密，视角不够灵活，缺乏应变能力;理论和专业知识不够丰富，导致工作有时处于被动等等。
另外，由于语言不通的问题，在与周围的同事沟通时，存在一定的障碍。
针对以上不足，在今后的工作中，自己要加强学习、深入实践、继续坚持正直、谦虚、朴实的工作作风，摆正自己的位置，尊重领导，团结同事，把网店的数据分析工作做细做好。
四、对公司人员状况及员工工作状态的分析
1、对公司人员状况的分析要想管好一个企业，首先要管好这个企业的人，要想管好一个企业的人，首先要对这个企业人员的基本情况有个比较全面的、细致的、科学的正确的了解。
目前公司成员大部分为90后，是一个年轻化的团队。他们大部分在长辈们的宠爱中长大，心理素质不怎么成熟，没有自信心，没有目标，责任心不强，不怎么能吃苦，心理承受能力较弱，不爱学习，不明白工作的真正意义。不过也有一部分比较懂事，做事比较踏实、勤奋、性格也比较好。
因此，我们在招聘的时候，要招那些肯学习、善于学习、领悟力学习力强的人。不过，这部分人一般都比较现实，对待遇、公正公平、发展空间比较看重。
其实，我们要想打造一流的企业，培养一流的`员工，一流的管理人员并不是难事。最重要的是要有一颗真正的，持之以恒的做事业的心。
2、对员工工作状态的分析目前，部分岗位存在分工不明确的现象，出现问题时，同事之前相互推诿，不愿意承担责任，这也是部分员工责任心不强的最直接反映。部分员工没有团队合作意识，这就可能导致工作在某个环节衔接不上，进而有可能出现重大问题。
因此，明确分工和加强员工的团队合作意识也是公司目前需要解决的问题。
五、对公司企业文化的分析
企业文化，对我本人来讲，是一个管理学里面比较专业的词，我怕自己讲不好它。但我却可以深刻的体会到，这个无形的东西就在我的周围，在我们的骨髓里。因为我觉得它重要，所以，还是想讲它，而且觉得非讲不可。
在我所走到的企业里，XX集团的企业文化给我留下的印象最深。他们有自己明确的经营理念、经营目标、公司训、公司口号、企业标识、公司社歌和独立的传媒机构。他们的企业文化具有很强的感染力和凝聚力。但是，很长一段时间以来，我们的公司一直处在“黎明前的黑暗”之中，为什么公司领导的那种不到山顶不罢休的气势、决心和信心，并没有感染所有的员工，那种不到山顶不罢休的气势、决心和信心并没有很好的变成我们的企业文化。
没有被突出出来，没有在公司发展的日日夜夜中，张扬的体现给我们企业所有的员工们看。甚至是没有被人感觉到。
所以，加强健康向上的企业文化的建设工作，也就成为一种必要。十分的必要。也该引起足够的重视。把目前创业阶段的决心和信心力量、企业和员工相互之间的理解、信任、支持和默契融入到我们的企业文化中去。从而感染和吸引更多的优秀人才到我们中来，共同开创我们企业的未来。
2.数据分析工作报告
一、主要工作情况
1、强化理论和业务的学习。我重视加强理论和业务知识学习，在工作中，坚持一边工作一边学习，不断提高自身综合业务素质水平，认真学习工作业务知识，并结合自己在实际工作中存在的不足有针对性地进行学习，并且参加统计职业资格考试，明确了统计员的工作职责。
2、在工作以来，我始终坚持严格要求自己，勤奋努力，时刻牢记在自己平凡而普通的工作岗位上，努力做好本职工作。在具体工作中，我努力做好领导交给的每一个工作，分清轻重缓急，科学安排时间，按时、按质、按量完成任务。
3、每天及时、准确按销售合同或出入库单的明细填写统计台帐，并及时作好数据的备份。
4、每月底根据本月实际发生情况向总部报送营业收入快报;产值指标月报;劳动工资及保障情况月报;主要产品产、销、存情况月报;能源消费月报表，并存档。
5、年底将部分数据用表格的形式进行汇总与分析。主要有《产成品交库情况统计表》、《公司人员统计表》、《劳动工资及保障情况统计表》、《年度经济活动分析》。
6、参加汇报了《关于做好特色产业中小企业发展资金项目》《XX省工业结构调整项目》的申报工作。
7、每周五向省工信委汇报项目建设完成情况，每月底向省科工局汇报项目进展情况及项目建设存在的问题，每月初向港区经发局、招商局汇报项目完成投资情况和建设完成情况。
二、存在不足
1、在工作中，虽然我不断加强理论知识的学习，努力使自己在各方面走向熟练，但由于自身学识、能力、思想、心理素质等的局限，导致在平时的工作中比较死板、心态放不开，工作起来束手束脚，对工作中的一些问题没有全面的理解与把握。同时由于个人不爱说话，与同事们的沟通和交流很少，工作目标不明确，并且遇到问题请教不多，没有做到虚心学习。
2、身为新时代的大学生，却没有青年人应有的朝气，学习新知识、掌握新东西不够。领导交办的事基本都能完成，但自己不会主动牵着工作走，很被动，而且缺乏工作经验，独立工作能力不足。在工作中不够大胆，总是在不断学习的过程中改变工作方法，而不能在创新中去实践，去推广。
三、工作计划
1、努力完成本职工作之余，学习更多有关财务、统计方面的知识，以提升自己专业学识。
2、积极参加一些和专业有关的培训，有效提高对统计数据的准确性，并做好数据的登记、上报与分析。
3、在原有的各种统计报表基础上，对一些没有实际意义的表格进行改进，并对统计数字的准确性进行加强。
今后工作中我将努力奋斗，无论自己手头的工作有多忙，都服从公司领导的工作安排，遇到工作困难，及时与领导联系汇报，并寻找更好解决问题的办法，继续巩固现有成绩，针对自身的不足加以改进，争取做的更好。
3.数据分析工作报告
一、团队的合作是完成工作的前提
做一份能令领导满意的数据表格不单单是自己一个人闭门造车所能造出来的，需要合理的意见和适当的帮助，自己的制表思路是要在前人的启发下才能发挥出色。
二、精准的数据需要懂得数据的理念和要求，数据的运用
做数据表格是给人一种一目了然的清晰感，怎样把公司的数据信息及时传达公司领导、客户及客户主任尤为重要。准确的数据表格是给领导和客户的第一印象，是直接影响整份表格的进度。信息是及时、全面反映整个企业的精神面貌和工作动态，这就要求及时，迅速，对各部门上报的信息进行整理、加工，对发生的大事对各部门进行催报，使信息管理工作更加规范到位。
三、善于总结，懂得吸取经验
经验是在实际工作在中得到的，把握了经验工作自然就是事半功倍。刚开始做数据表格时，只知道一味的按部就班，缺少灵活性，表格表达不清晰。后来经过不断的摸索，领悟到表格有很多功能是值得我们去参谋的，运用vlookup，sumif等常用公式，让自己变得灵活而具有战斗力。表达最美的效果，这种感觉是要在长期的工作经验中积累起来的。
四、善于沟通，避免出错
做数据表格是在第一份原始资料的基础上做出来的，第一份原始资料就是小马做的数据报表，做数据时遇到什么不明白的需请教，因此信息传递是很重要的，我们要保持信息的畅通性就必须善于沟通，否则出现差错，前功尽弃。所以，一边工作一边总结经验是百利而无一害的。
五、做数据表格要讲究效率和准确
数据的作用是给他人能够更快的看清楚所表达的数据内容，还有重要的是数据准确性及美观，给人一种赏心悦目，心旷神怡的舒服感，具有挑战性的是有一种感觉，就是一眼就分辨得出哪里好，哪里需要改进，哪里需要取。
六、感想
1、数据部是实现自己理想和展现自己技能的平台。能把自己所学知识运用出来是一件值得庆幸的事，安分守己，把自己的工作出色完成对公司是一种责任，对自己是一种交代。
2、认识了很多新同事，交流广泛，知识面丰富了。新的环境必然有新的事物，接收新的事物必然有新的认识，新的认识必然有新的数据理念思想，对自己的专业知识和认识更上一层楼。
3、去旧迎新，迎接新的挑战，自我提升，给自己定下目标。20xx年是奋斗的一年，一年可以实现很多事情，可以改变很多事情，是选择继续奋斗还是碌碌无为，关键在于自己的行动。
只有行动万事皆成事实，所以我给自己定下了三个目标：
1、全面提升自己，工作能独当一面。这样就能提高工作效率，不会延误工作进度。
2、数据能精确化，提高效率。
3、保持一颗上进心，永不熄灭。
最后，祝愿大家新春如意，事业有成，开开心心过一个好年。
4.数据分析工作报告
一、20xx年工作回顾
1、积极学习，自我提高
只有懂生产、了解生产，才能很好的服务生产、监督生产。无论是管理经验，还是业务水平，都与优秀的调度员存在很大的差距。所以，我积极学习，虚心向老工人请教，到车间生产一线，了解生产现状，提高业务技能，提升管理水平。
2、精心调度，合理安排生产
每月月底结合各个分厂下月肉制品大致产量，制定出合理的内转产销量，结合销售部，制定外销产品的产销计划。即保证正常的生产运行，又没有造成不良库存；每日下午根据次日销售订单及发货情况，结合车间实际生产状况及仓库现有库存量，安排合理的次日生产计划，满足市场正常供应；每天依据生产计划，跟踪生产进度，及时正确解决生产中出现的各种问题，保证生产计划及时完成。
3、和各个部门沟通协调，保障生产顺利进行
和集团公司采购部门保持良好的沟通，保证原辅包的及时供应；协助销售部，组织好外销产品的发运工作；和品管部、事业部、技术中心相关人员紧密结合，对生产中出现的问题，及时协调解决，保障生产的顺利进行。
4、充分发挥监督考核职能，做好日常管理工作
从现场卫生、生产过程过程、成本、质量、计划、工艺、安全、库房、数据交接、出门证管理等日常管理工作入手，定期组织相关人员检查，对检查中发现的问题整改落实情况进行跟踪，做好公司的各项日常管理工作。
二、工作中存在的不足
1、管理考核上放不开手脚
以往的工作只注重服务和协调，缺少监督和考核。在管理考核力度上不够，不能够很好的起到监督考核的作用。
2、在对两名新调度员的传帮带工作上没有做好
由于没有很好的对新人做好传帮带的工作，致使两名新调度员在很长的一段时间上找不到工作方向和工作重点。
3、工作的细致度上面还不够精细
由于以往的工作中存在粗心大意，细致度不够，致使个人工作中出现纰漏，出现问题。
三、下一步工作思路
1、谦虚务实、进一步加强学习，全面提高个人综合素质
学海无涯，知识无限。只有不断的学习，才能不断地提高和进步，才能跟得上公司发展的步伐。20xx年公司产品结构面临全面调整转型，将涉足很多新的领域，在新的领域要努力学习，快速掌握各种生产中的技术知识，为公司产品结构的顺利转型做好衔接工作。
2、充分协调好各个方面的资源，确保产供销的顺利进行
合理安排、精心调度，保障好生产、协调好生产、服务好生产、指导好生产、监督好生产，保证生产、销售工作的顺利进行。
3、不断提高工作水平，做好领导助手
多谋才能善断。立足发展变化的新情况，多动脑筋、想办法、出主意，发挥参谋助手作用，不断提高工作水平；强化理论知识学习，进一步提高避免问题发生的预见性；进一步提升责任意识，增强工作的主动性、预见性、创造性，以较高的技术理论素养和业务工作能力为领导出谋划策、查漏补缺，不折不扣的完成领导交付的工作，做好领导的左右手。
4、立足本职工作，工作不留空档
对本职工作一定要抓紧抓好，做到抓一件成一件，件件有交代，项项有落实。其他的工作，也要义不容辞承担起来，做到工作不留空档，确保各项工作全面推进。
5.数据分析工作报告
今年以来，我校加大信息化基础建设，严格落实信息系统安全及保护，从源头做起，不断提升了信息基础安全理念，强化信息技术安全管理和保障，加强对包括设备安全，数据安全，信息安全等信息化建设保障，以信息化促进学院业务管理的精简化和标准化。
一、信息等级化分类，安全分类化保护。
我校网络管理信息化管理现状，自网络信息中心（以下简称中心）成立时起，我中心制订了宿舍网络使用条款服务器托管等安全条款，此八年以来，保障了广大师生网络使用及业务系统安全，未因网络出现重大安全问题，未有因业务系统托管而出现硬件无法修复、数据被盗等基础保障。
1、服务系统保护、上学期我中心开始了安全等级建设，确立了服务系统安全分等级保护目标，重要信息重点保护，次要信息次级保护原则，针对原来一个系统多个应用的服务进行了应用分离，减少一个服务出题问题，多个业务受影响等问题，今年购买了存储服务器和服务器防火墙两个重要基础安全设备，针对我校业务系统保障，对学校、精品资源共享课网、一卡通等数据备份。使用了硬件防火墙对公开业务数据安全保护，现已对、青果系统、数字化校园系统进行IPS保护、WEB应用防护，其它系统进行安全审计防范等安全设施。
2、基础网络保障、今年我中心更换包括核心DCRS7608在内多个老旧网络设备，针对日益流行WIFI设备进行规范管，对宿舍网络WIFI共享禁用，对办公网络WIFI使用教育，谨慎使用开外式网络，减少基础网络隐患。
二、20xx年信息安全工作安排及问题整改。
1、规范流程操作，加强网络信息化教育。我中心要求系统使用部门或使用人员都应该了解信息安全形势，所管理系统的安全等级，遵守谁管理谁负责的原则，掌握操作技能，努力提高系统信息保障能力，对、青果系统、财务系统、图书馆管理系统、一卡通数据系统等业务所属部门要求分配专员管理，提高业务系统信息安全习惯。
2、办公无线网络使用规范，无线网络私建加重，基本每办公室都有职员安装了无线设备，甚至出现了办公室多个职员安装WIFI。需加强网络使用条件规范，区域多个WIFI接入，乱接入等问题整改，对办公室已有无线设备收编，禁止使用360，猎豹，共享精灵等无线热点、软件共享方式。
3、老旧设备更新换代，部分网络设备、服务器设备使用已长达八年之久，部分重要服务器还是原来老式台式机，今年已搬迁了心理系统，电子政务系统至新服务器，还有财务系统，图书管理系统还在老旧服务，难以保障稳定运行。
20xx年是我校信息安全投入历来一年，加强业务系统、基础设备安全及保障、20xx的到来，我中心将加大对网络信息安全管理和安全措施、安全技术力度，保证学院信息安全切实可行。
数据分析报告一般分为哪几种类型
数据分析报告一般分为哪几种类型介绍如下：
A.常态分析B.应急分析C.专题分析D.辅助分析。
答案A,B,C,D。
数据分析的类型：
1.交易数据
大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据，这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析，不仅仅包括POS或电子商务购物数据，还包括行为交易数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。
2.人为数据
非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频，以及通过博客、维基，尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。
3.移动数据
能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件，从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。
4.机器和传感器数据
这包括功能设备创建或生成的数据，例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信，还可以自动向中央服务器传输数据，这样就可以对数据进行分析。
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。
有关数据分析报告的详细样本，建议你到一些权威的数据分析机构去找找。。。
很多的，而且有非常多的数据分析模型和分析数据，还有案例
我给你介绍一个国内比较专业的数据分析机构
“开元研究”，希望你去了解一下。
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。
一份完整的数据分析报告
一份完整的数据分析报告
一份完整的数据分析报告。现代社会属于大数据时代，而数据分析报告是非常重要的，一份完整的数据分析报告并不好写。接下来就由我带大家详细的了解下一份完整的数据分析报告的相关内容。
一份完整的数据分析报告1 报告是项目的结果展示，是数据分析结果的有效承载形式。一份思路清晰，言简意赅地数据分析报告能直戳问题痛点，提高沟通效率，获得领导赏识。
对于数据分析报告，首先要有一个概念性的认识，按照报告陈述的思路，可分为四类：
这四类报告由浅入深，分析难度递增，对企业决策的支持程度也递增，尤其是当企业面临某个决策难题时，分析工作要做得足够系统和深刻。
这四类报告我们可以做个比喻。
描述类报告类似记叙文，像个扫描仪一样描绘市场轮廓，不求最深但求最全。
因果类报告类似议论文，像打水井，集中一点，一直探到底。
预测类报告类似科幻小说，像个预言家，根据市场的过去推断市场的未来。
咨询类报告类似推理小说，像小马过河，投石问路，根据分析结论指导企业一路前行。
报告结构
撰写报告前先理清楚三个问题：
写什么内容？用什么结构？如何论述？
写什么内容由决策难题决定，是投资？战略？营销还是其他，相应的报告也就有了相应的内容。
好的报告要求重点突出、主次分明、层次清晰。报告要依附内容的分析以及领导或其他人的阅读习惯，但最重要的是遵循一定的结构化思维。
报告的常见构成
举个例子，比如我用PPT展示一个网民调查的报告
1、标题页： 标题页用于写报告题目，为了方便归档，日夜也应当注明，还有报告撰写者和其单位所在部门。
2、目录页： 目录页将报告的各模块呈现给读者，方便阅读和了解报告结构。
3、分析背景和项目说明： 用于阐述项目需求、分析目的、市场情况、以让读者了解项目的前因后果。项目说明用于注明假设、数据来源等。
4、分析思路页： 这是整个报告的灵魂，便于理解报告的逻辑思路。
5、结论建议页： 结论建议页放在主题前，主要是为了给高层看时，结论建议可大幅度节省时间，简明扼要。
6、分析主体页面： 这里就要搬上你的各种数据表，数据分析图。与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的领导及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们最关心的。所以你的数据展示一定要体现你的分析思路。
我曾经就被怼过一次，原因是数据分析结果展示于思路脱节，导致领导一直个为什么，那个怎么来，这个数据缺乏依据等等。因为当初的分析报告只是在展示数据，分析不透彻，表之间切换太过生硬，至今记忆犹新。后来，在做数据分析时，我制作一个表，或者一个图，每个表或者图都对不同维度做了深入的数据分析表，领导一问为什么，我就点击进去展示给他看明细，这用的就是FineBI的联动钻取和螺旋式分析功能，在展示时也能实时分析(以往的文章有提过)。
7、附录页：附录页目的是透明分析过程，常防止受访者的基本资料。
报告的论述
一份好的报告，光有好的结构还不够，还要有好的论述，关于论述，有几个注意事项。
1、数据可靠，界定严谨
报告的数据来源一定要可靠。写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、搭建体系平台、导出处理数据，最后才是写报告，为了结论准确有效，你要保证数据的可靠性，否则一切都可能会变成误导决策的努力。
界定是指报告中要对数据的来源、计算、概念做说明。不同的界定，有不同的结论。比如什么是高端微波炉，不同的界定，得到的数据肯定是不同的。
2、概念一致，标准统一
一些名词的解释和定义，前后要一致，不要让人不知所云。
3、直观呈报，通俗易懂
我们写得报告还是金亮图标话，用生动的图表代替数字和文字的大量对切往往更形象直观地理解你的.分析和结论。
一份完整的数据分析报告2 1、你要一个故事
我自己有个想法，就是产品经理应该多学习相关领域的知识，比如学一些基础的设计规范、交互原则、营销知识，心理学知识，算法知识等等。除了一些明显的对工作的帮助，也能帮助自己扩展思路。其实做好报告，就应向咨询机构或者投资机构学习。
一个报告核心不是包含很多内容，让听众或者读者去花时间理解，核心是讲好一个简单的故事。咨询和投资机构做BP之前，会先花时间理清楚storyline。其实各种报告都应该这样，先理清楚你要讲的故事。
2、一个数据分析报告的框架
这里列出一个我个人比较喜欢的报告框架，可能针对不同的报告场景需要有所调整（比如删除部分步骤，或者增加部分细节）：
项目背景：简述项目相关背景，为什么做，目的是什么
项目进度：综述项目的整体进程，以及目前的情况
名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义
数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题
数据概览：重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释
数据拆分：根据需要拆分不同的维度，作为细节补充
结论汇总：汇总之前数据分析的主要结论，作为概览
后续改进：分析目前存在的问题，并给出解决改进防范
致谢
附件：详细数据
项目背景 & 项目进度
项目背景，需要简述项目相关背景，为什么做，目的是什么。项目进度，需要综述项目的整体进程，以及目前的情况。这两点其实没什么可说的，如果对象是项目成员，可以写简单一些，如果对象是对项目不了解的人，则需要多写 一些，但还是要尽量用最简单的话，跟别人讲明白。
名词解释 & 数据获取方法
名词解释：关键性指标定义是什么，为什么这么定义。这点是很多人忽略的，其实很多时候数据的误解都是因为对指标没有统一的定义。举例而言，点击率可以是点击次数/浏览次数，也可以是点击人数/浏览人数。人数可能按访问去重，也可能按天去重。如果没有清晰的解释，不同人理解不同，对整个数据的可读性就大打折扣。
数据获取方法：如何取样，怎么获取到的数据，会有哪些问题。原始数据往往有一些缺憾，要经过数据清洗剔除噪声，也需要部分假设进行数据补全。数据清洗和数据补全的方法需要跟汇报对象说明并且获得认可，让对方对于置信度有一个估计。
数据概览 & 数据拆分
数据概览，需要有重要指标的趋势，变化情况，重要拐点成因解释。
数据拆分，需要根据需要拆分不同的维度，作为细节补充。
这里基本上就是之前说的数据分析方法了。如果需要对方知道对比或者趋势，则使用图，如果需要对方知道具体数据，则使用表。表格对需要强调的数字要做明显标识。需要注意的点是：核心指标要少而关键，拆分指标要有意义且详细。同时如果是PPT的话，每页说明白一个结论或者解释清楚一个趋势足以。关键性结论要用一句话能说清楚。
结论汇总 & 后续改进
结论汇总，基本是对之前数据分析阶段的数据进行汇总，形成完整的结论。
后续改进，需要在数据分析的结论和问题的基础上，对后续的迭代和改进措施作出方向性的说明。这部分其实很多时候也是分析的根本目的。
致谢 & 附件
致谢是对项目组合相关协助部门的致谢，基本上对于项目组和相关协助部门而言，也希望自己的工作或者积极配合能看到有效的数据结果。在之后的合作中，也会更加融洽。
附件是需要附赠更多没有必要在数据报告中体现但是仍然有价值的数据。对于PPT而言，这部分也可以放在PPT致谢之后，与会同事有疑问，可以随时翻到最后解释。
3、总结
一个产品，如果你不能衡量它，你就不能了解它，自然而然，你就无法改进它。这是说数据。
而数据报告的意义也是类似，项目完成之后需要完整汇报，这样无论是对上汇报还是对团队而言，都是有重要意义。
突然想到一个事情。去年的时候做了一个内部数据平台，到了取名字的时候，我用了dice。为什么叫dice呢？
这得从物理说起（开启神棍模式）。物理学不断前行，之前人们认为物理学是决定论的，只要知道系统的初始值和足够细节，就能知道之后系统的演化路径。后来发现不是这样的，对于一个基本粒子而言，观测之前，粒子状态和位置是不可预测的。爱因斯坦说“上帝不会掷骰子”，然后后续的研究，更多的是支持上帝是掷骰子的。这也是dice的来源。
即使是上帝视角，也不可能知道提前知道数据的结果。那么作为产品经理而言，尊重数据结果，并分析形成结论，远比相信一些所谓的方法论的条条框框好得多。
一份完美的数据分析报告让你高人一筹 企业需要发展就需要得到更多信息，这些信息需要有专业能力的人才提供给企业，而这就是数据分析师，数据分析师要通过专业的手段获取信息，对信息做整合，分析信息，最终形成数据分析统计报告。
在数据分析师的全部工作流程中，数据分析统计报告作为工作的成果是对企业、以及项目的最终发展方向及目标的决策起到至关重要的依据。
在编写一份完整的数据分析报告前，这些数据报告给谁看，首先你要知道你的这份报告要突出那些点，在做一个数据分析之前领导所关心的哪些点，围绕着这些中心点，简单明了的进行编写数据报告。
数据报告不需要大批量的文字阐述，本身数据分析是围绕数据为核开展相应的工作，数据报告要突出的也是最终的统计结果，以数字的方式进行简单明了的阐述对比，报告中加入一些画像模型，柱线图、饼状图来表示占有份额等等最为突出，让阅览者可以很好的理解，很容易在你的这份报告中找到自己企业在市场的份额，这是作为一个优秀的数据分析师的基本功。
先展示自己在行业内的情况后还要分析当前整个市场的数据变化走势，通过对自身行业市场的大数据统计，找到市场发展新的切入点、客户们所关心的新问题、潜在客户的特征最终形成走势图为企业提供发展方向。
哪些点是我们不足的地方，哪些是我们需要开展的新业务等等，这些都会从行业数据大趋势发展中体现出来，从而为企业未来的发展决策提供参考依据，为企业领导提供新的信息点，帮助企业思考、创新、完善做出一份满意的答卷。
数据分析报告怎样写
数据分析报告的写法：明确分析目的、拆解指标发现问题、给出结论、结合业务，给出建议和方案、撰写分析报告。
一、明确分析目的
在做任何事情之前，先想清楚做这件事的目的是什么。写数据分析报告也是，如果一开始就没有明确清楚目的，盲目开始分析，最后的结果很可能就是，分析了半天却离目标越来越远。所以搞明白研究这个事情的目的，是开始数据分析的第一步。
二、拆解指标发现问题
在明确清楚我们的分析目的后，就要针对我们的分析目标进行指标拆解，通过拆解指标去发现问题。拆解流程：明确分析目标；确定问题；拆解问题；拆解指标&拓展纬度布局。
三、给出结论
我们给出的结论需要和分析目的紧密相连，比如：目的是了解业务的现状，那结论可以是：该业务有问题x关键指标，每个指标的数值是xxx，有什么样的异常。
四、结合业务，给出建议和方案
如果数据不能驱动业务成长，那它毫无用处。下了结论以后，再结合对业务的理解，就可以就分析结果提出建议，甚至给出方案。
五、撰写分析报告
分析报告架构要清晰，参考经典的金字塔结构，结论先行，先重要后次要。以上统下的顺序也符合数据分析过程中拆解指标的顺序，更容易帮助读者理解你的分析思路。
数据分析报告原则
【 #报告# 导语】分析报告是一种比较常用的文体。有市场分析报告、行业分析报告、经济形势分析报告、社会问题分析报告等等。以下是 整理的数据分析报告原则，欢迎阅读！
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。
2.重要性原则。
数据分析报告一定要体现项目分析的重点，在项目各项数据分析中，就应该重点选取真实性、合法性指标，构建相关模型，科学专业地进行分析，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。
科技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，系统的反映行业分析的全貌，从而推动该行业的进一步发展。
数据分析报告的
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。数据分析报告的模板应该怎么写?
数据分析报告的模板篇一： 中国拥有世界上最为庞大的青少年人口群体。统计表明，20xx年中国14～35岁人口有4.65亿，占总人口的36.25%。对于任何社会来说，青少年都是民族的未来与希望。中国社会正处于改革开放的时代，现在的青少年是变革的弄潮儿、受益者和风险承担者，他们正在经历着我国社会经济等方面的重大变革，发展变化的速度很快。客观、准确地了解和掌握青少年的现状，才能从实际出发，制定有效的政策，从而正确引导青少年，把青少年一代培养成为有理想、有道德、有文化、有纪律的社会主义新人。本报告主要是依据统计数据对近年来中国青少年发展状况进行分析，所采用的数据均为撰写本报告时(截至20xx年7月31日)中国青少年发展状况指标体系中各项指标所能获得的最新数据。在本报告中青少年采用14～29岁和14～35岁两种年龄统计口径。
青少年人口状况指标
1.青少年人口总数及比重
20xx年人口变动抽样调查数据显示，全国14～29岁青少年共有311，217，923人，占总人口的24.25%。其中男性158，338，086 人，女性152，879，837人，分别占总人口的12.34%和11.91%，性别比为103.57。14～35岁青少年共有465，259，674 人，占总人口的36.25%。其中男性235，453，157人，女性229，806，517人，分别占总人口的18.34%和17.90%，性别比为 102.46。
2.青少年人口性别年龄构成
分性别年龄结构反映的是男女不同性别人口的年龄分布情况。20xx年中国青少年分性别人口的年龄分布基本一致，无论是男性还是女性，在其总人口中都是30～35岁人口所占比例最高，其次是14～20岁人口。人口年龄结构在20～30岁之间出现凹陷，除了自然的人口变动规律(如受人口惯性发展的影响)以外，与该年龄人群的漏报也有较大关系。因为这一年龄段人群处于流动活跃时期，而流动人口的漏报是统计中很难避免的。同时，我国军人也主要集中在这个年龄段，而军人人数是不在统计数据中反映的，这也加大了凹陷的程度。
3.青少年人口分布状况
人口的分布状况主要由地区构成和城乡构成两项指标来衡量。20xx年第五次人口普查时，14～29岁的青少年人口广东省为最多，达2900万人，西藏最少，仅为82万人。各省市青少年占总人口的比重集中在24.01～34.03%区间范围内，广东省比重最高，达34.03%，最低的为江苏省，占 24.01%。14～35岁的青少年人口数分布与14～29岁的青少年人口数分布接近，比重略有差异。各省之间青少年人口差异与各省总人口和它们过去的生育率、死亡率、迁移率的变化都有密切关系。
20xx年14～29岁青少年人口31，122万人，居住在城市的有7817万人，占青少年人口的25.12%，居住在镇的有4718万人，占 15.16%，居住在乡的有18，587万人，占59.72%。14～29岁青少年人口城镇化水平40.28%略低于我国40.53%的城镇化水平。 14～35岁青少年人口46，526万人，居住在城市的有12，165万人，占青少年人口的26.15%，居住在镇的有7234万人，占15.55%，居住在乡的'有27，127万人，占58.31%。14～35岁青少年人口城镇化水平41.69%又略高于全国平均水平。
4.青少年人口的迁移
20xx年第五次人口普查时，我国迁移人口有12，466，250人，其中14～29岁6，749，193人，占迁移总人口的54.14%，14～35岁8，396，246人，占迁移总人口的67.35%。迁移原因以务工经商、学习培训、婚姻迁入为主，占迁移总人口的七成之多(见图1-3a和图1-3b)。从全国迁移情况来看，学习培训、分配录用、婚姻迁入、务工经商主要是以青年人口为主，均占80%以上。
5.青少年人口的受教育状况
随着我国社会经济的发展，受教育程度普遍提高，14～29岁青少年人口有98.33%受过小学以上教育，14～35岁青少年人口比例略低一点 (97.14%)，但仍以初中教育程度为主，分别占55.13%和50.34%。这与青少年正处于学习求知年龄不无关系。从全国总人口受教育情况来看，青少年人口受教育程度明显好于其他年龄人口，初中以上各级文化程度人口中，14～29岁人口基本占40%左右，14～35岁人口基本占60%左右。
6.青年人口的婚姻状况
青年人正处于组建家庭时期，15～29岁青年未婚人口占64.03%，有配偶占35.53%，随着年龄的增长，有配偶的比例逐渐增大，15～35岁青年未婚人口占43.36%，有配偶占55.02%。青年人口婚姻关系比较稳定，无论是在15～29岁青年人口中还是在15～35岁青年人口中，丧偶、离婚和再婚有配偶的比例都非常低，分别为0.7%和1.62%。
7.青年人口生育状况
青年人口不同于老年人口和少年儿童人口，随着其生理和心理的发育成熟，开始组建家庭哺育后代。从生育的年龄分布来看，青年正处于生育高峰期。根据20xx年全国人口变动抽样调查数据计算，全国一般生育率为38.01‰，总和生育率为1.4‰，29岁组累计生育率为1164.79‰，35岁组累计生育率为1375.93‰。
8.青少年人口死亡状况
青少年人口处于风华正茂、生命力旺盛、死亡率水平最低时期。青年人口死亡率随着年龄的增长略有增长，但增长幅度不大，基本在0.28～1.38‰的小区间范围内波动增长。根据20xx年全国人口变动抽样调查数据计算，全国死亡率水平为6.05‰，青少年人口死亡率远远低于全国平均水平，14～29岁的死亡率仅为0.85‰，14～35岁的死亡率为0.95‰。
9.青年人口的民族状况
我国是一个多民族国家，在960万平方公里土地上居住着56个民族，每个民族都有自己的青少年人口。20xx年第五次人口普查时，汉族仍是我国的主体民族，14～29岁青少年人口中有90.58%为汉族， 9.42%为少数民族;14～35岁青少年人口中汉族比例略高，为91.09%，少数民族占 8.91%。少数民族中壮族、满族、回族、维吾尔族、苗族、彝族、土家族、蒙古族、藏族人数最多，人口比例均占0.5%以上。
数据分析报告的模板篇二： 一、20xx年手游市场基本概况
1、20xx年中国游戏市场份额分布：客户端游戏仍是游戏市场主导，移动游戏暂时无法取代。
2、20xx年移动游戏用户规模：20xx年年底，手机游戏用户规模超过5亿，近半数中国人在玩手游
3、20xx年移动游戏市场实际销售收入：20xx年移动游戏销售收入超过20xx，销售收入是20xx年的2倍以上
4、20xx年手机游戏各类型占比分布：休闲游戏数量超过6成
5、各游戏类型留存率水平：动作类游戏留存率最高
二、用户行为透析
1、端游与手游之间用户重合度分析：端游与手游用户重合度达到26.3%，端游用户转化为手游用户的空间较大
2、20xx年智能移动游戏操作系统分析：安卓成手机游戏主要操作系统，苹果手机用户更愿意花钱玩游戏
3、玩家付费行为分析：休闲射击类游戏付费人数多，重度手游单次付费金额较高
4、玩家付费时间分析：玩家的付费高峰习惯趋于稳定，付费高峰发生在午饭后和晚上睡觉前
5、支付方式对比：61%玩家首选支付宝
三、地域分布
1、60%手游用户聚集在三线城市，三线城市成手游蓝海市场
2、各游戏类型下载量占比最高的城市分布
四、手游发展趋势预测
1、手机游戏重度化、端游化
2、端游IP手游化
3、支付方式、支付渠道的变革。
数据分析报告的作用是什么？
数据分析报告的作用就是展示分析结果以及提供决策依据。
数据分析报告是数据分析的原理和方法，运用数据来反映，研究和分析某项事物的现状，问题，原因，本质和规律，并得出结论，提出解决方法的一种分析应用文体。
数据分析报告有哪些要点？
1、确定报告受众和分析目的
无论写什么类型的数据分析报告，都要先搞清楚报告给谁看，不同的受众对一份数据分析报告的期待是不一样的。
2、框架、思路清晰
作为数据分析结论输出最重要的部分，一份优秀的数据分析报告要能够准确体现你的分析思路，让读者充分接收你的信息，所以在制作报告时，框架和思路要清晰。
这里的框架不单指报告的行文逻辑，更多是指数据分析过程的框架，比方说我们拿到一个分析问题，不可能一下子就找到问题背后的原因，需要利用各种手段将问题拆解分析，直到得出最终结论，这时候就可能会用到我们常提到的MECE、PEST、AAARRR等分析框架
3、保障数据准确
写一份报告，获取和整理数据往往会占据 6成以上的时间。要规划数据协调相关部门组织数据采集、导出处理数据，最后才是写报告，如果数据不准确，那分析的结果也没有意义，报告也就失去价值，因此在收集整合数据时需要注意数据是否靠谱，验证数据口径和数据范围。
4、让图表传达更加直接
图与表之间，图与图之间的联系如何阐述，反映出的问题如何表达，这些都是在做数据分析图表就要弄明白的。很多细心的领导及专门会针对你的数据分析以及结论来提问，因为现状和未来是他们最关心的。所以数据图表展现也要体现你的分析思路，而不单单是为了展示数据。