數據分析報告

時間：2023-12-16 12:04:22 分析報告我要投稿

數據分析報告推薦

　　隨著個人素質的提升，報告與我們愈發關系密切，其在寫作上有一定的技巧。一聽到寫報告馬上頭昏腦漲？以下是小編整理的數據分析報告推薦，希望對大家有所幫助。

數據分析報告推薦

數據分析報告推薦1

　　一、提出問題

　　1、單位基本情況及相關業務流程介紹；

　　對于藥店，儲存大量的常用藥品是必不可少的工作，隨之而來的對藥品的數據信息管理和儲存成為了令人頭疼的問題，在接到貨源后，工作人員需要統計藥品產地和價格的信息，為以后的貨源供給地，用合理的價格出售藥物，是至關重要的工作。

　　2、單位存在的問題。

　　由于貨物種類、名稱眾多，在短時間內分析好相關數據幾乎不可能，大量的數據，依靠人力或是非數據統計軟件進行統計工作，事倍功半。嚴重影響藥店的正常進貨，出售藥品的工作。

　　二、分析問題

　　1、對該單位存在的問題進行分析；

　　由以上問題可見，利用數據挖掘進行相關數據的統計和整理工作，簡單、省時、有效。

　　2、解決問題的可能途徑和方法。

　　利用SQL SEVER 導入數據，再提取統計分析結果，很快會得到想要的數據分析結果。

　　三、利用數據挖掘技術解決問題

　　1、設計數據挖掘算法；

　　決策樹；

　　數據關聯；

　　神經元算法；

　　2、對挖掘結果進行深入解釋和分析

　　由此可以看見在不不同的產地，由于地理因素和特產藥品的原因，在藥品相關的植物盛產區，進貨比較便宜。

　　可以分析出，不同的消費人群對于同類的藥品的購買需求，對于同樣的功能的藥，藥存儲不同價格的種類，以滿足廣大消費者的需求。

　　可以分析以前的銷售結果，哪類、什么價格的更受消費者歡迎，方便以后進貨。

　　四、總結

　　通過自己的實踐，對數據挖掘有了新的認識。簡單來說，數據挖掘是基于“歸納”的思路，從大量的數據中（因為是基于歸納的思路，因此數據量的大小很大程度上決定了數據挖掘結果的魯棒性）尋找規律，為決策提供證據。從這種角度上來說，數據挖掘可能并不適合進行科學研究，因為從本質上來說，數據挖掘這個技術是不能證明因果的，以一個最典型的.例子來說，例如數據挖掘技術可以發現啤酒銷量和尿布之間的關系，但是顯然這兩者之間緊密相關的關系可能在理論層面并沒有多大的意義。不過，僅以此來否定數據挖掘的意義，顯然就是對數據挖掘這項技術價值加大的抹殺，顯然，數據挖掘這項技術從設計出現之初，就不是為了指導或支持理論研究的，它的重要意義在于，它在應用領域體現出了極大地優越性。一下是我參閱資料總結的設計數據挖掘的步驟：

　　① 理解數據和數據的來源

　　② 獲取相關知識與技術

　　③ 整合與檢查數據

　　④ 去除錯誤或不一致的數據。

　　⑤假設數據模型。

　　⑥ 實際數據挖掘工作（data mining）。

　　⑦ 測試和驗證挖掘結果（testing and verfication）。

　　⑧ 解釋和應用（interpretation and use）。

　　由上述步驟可看出，數據挖掘牽涉了大量的準備工作與規劃工作，事實上許多專家都認為整套數據挖掘的過程中，有80%的時間和精力是花費在數據預處理階段，其中包括數據的凈化、數據格式轉換、變量整合，以及數據表的鏈接。可見，在進行數據挖掘技術的分析之前，還有許多準備工作要完成。

數據分析報告推薦2

　　數據分析報告顧名思義肯定是要有數據來說話的，這是資料站為您準備的銷售數據分析報告，希望你喜歡！銷售數據分析工作涉及到銷售成本分析（包括原材料成本、制造損耗、運輸成本等）、銷售利潤分析（包括純利潤和毛利潤）、客戶滿意度分析、客戶需求分析等。

　　要進行銷售數據分析，主要是統計和分類，必須借助一些工具，單靠人基本是無法完成的，尤其是客戶較多或產品比較多的情況下，更是困難。最簡單的方法是使用excell，把數據都輸進去，然后統計，分類，生產圖表，這樣就對數據有個比較直觀的了解。或者是使用ERP軟件或其他一些管理軟件，更簡單，直接就可以生產圖表。然后利用一些統計學的知識對這些數據圖表進行分析，了解銷售狀態，做出決策。下面是寫作銷售數據分析報告的方式方法。

　　一、銷售數據模型之維度

　　二、銷售數據模型之指標

　　三、零售數據模型之分析方法

　　1、ABC分析

　　ABC分析法又稱帕雷托分析法，也叫主次因素分析法。它是根據事物在技術或經濟方面的主要特征，進行分類排隊，分清重點和一般，從而有區別地確定管理方式的一種分析方法。由于它把被分析的對象分成A、B、C三類，所以又稱為ABC分析法。

　　ABC分析通過用于對一段時間商品銷售情況的分析，可以為商品管理提供依據。評估一個商品的銷售情況好壞的指標有以下三種：銷售額、銷售數、毛利。單一用哪個指標進行分析都不夠準確，所以對這三個指標同時進行分析，也就是給這三個指標一定的權重。比如銷售額占x%；銷售數占y%；毛利占z%。則該報表的顯示形式如下：

　　其中：綜合值=銷售額*x%+銷售數*y%+毛利*z%；x%+y%+z%=1；分類結果顯示AB或者C；

　　按照所計算的綜合值進行排序，觀察累計綜合值%的變化情況，將累計額百分數為20%以前的這些商品標記為A類，進行重點管理，采取的策略為對相關品的引進；將累計額百分數在20%—90%之間的商品標記為B類，進行一般管理；將最后的累計額為10%的商品進行淘汰管理。

　　根據貨品管理及銷售的情況，對ABC理論進行了一定的變化，這樣對零售業的商品管理來說更具有一定的操作性。

　　2、比較分析

　　比較分析，也稱為對比分析，就是同一個指標在同一類對象的不同實體或同一實體在不同維度上進行對比，從而得出有價值的決策信息的一種方法。非常簡單，但直觀易懂，在實際中應用非常普遍。同比，也叫同期比，表示和去年同一時間段的比較。

　　環比，表示本月和上月的比較。一般比較分析會結合圖形分析，使得結果更加明顯。

　　3、比率分析

　　從形式上看，比率分析是指兩個指標相除。按指標和實體范圍的不同，常用的有以下幾種類型：

　　1、同一實體、同一指標，在不同時間的比率。如銷售額增長率等。

　　2、同一類實體、同一指標，在同一時間的比率。如毛利貢獻度、銷售額占比等。計算方法是單一實體的指標除以所有實體的指標之和。

　　3、同一實體、不同指標，在同一時間的比率。如毛利率，周轉率等等。這類比率都有特定的商業含義。

　　4、20—80分析

　　20—80分析來源于“二八原則”，也叫二八定律或20/80原則，意思是在任何一組東西中，最重要的只占其中一小部分，約20%；其余80%盡管是多數，卻是次要的。

　　在零售業中，可以根據同一類實體在同一指標間進行二八分析；從而選出需要重點管理的對象（20%部分）。一般應用比較廣泛的分析對象包括：庫存商品（按庫存金額進行分析）；商品（按銷售額或者毛利進行分析）；供應商（按銷售額或毛利進行分析）；客戶（按銷售額或毛利進行分析）。

　　5、排序分析

　　排序分析方法是在銷售數據分析中常用的一種方法，就是按照某一指標或某幾個指標按照從大到小或者從小到大的順序排列，這種分析方法的好處在于清晰地讓分析者知道最多或最少的實體情況。一般排序分析應用在以下幾種情況：

　　1、同一實體、同一指標在不同時間的排序情況，如某一商品在一個月銷售額排序情況；

　　2、同一類實體、同一指標在同一時間的排序情況，如小類中所有商品在今天的銷售額排序；

　　3、同一實體、同一時間、多個指標排序情況（由主次排序因素組成），比如商品先按銷售額排序、再按毛利排序；

　　4、分組排序分析，如按照供應商分組，對供應商所供應商品的銷售額進行排序。

　　6、動態分析

　　動態分析法是根據在一段時間內的數據變化，通過計算各種動態分析指標來描述現象發展變化的過程和結果，進而揭示現象發展變化的速度、趨勢及規律性，并依此可對現象未來發展做出預測的統計分析方法。

　　動態分析的指標按其分析應用的情況和計算方法不同可分為兩大類，一類是通過將各期發展水平進行平均所形成的，包括平均發展水平、平均增長量、平均發展速度和平均增長速度；另一類是通過發展水平之間的對比計算形成的，包括增長量、發展速度和增長速度等。

　　發展趨勢分析方法是基于動態分析中的一種，分為中短期趨勢分析與預測方法、長期趨勢分析與預測方法、季節變動分析與預測方法。

　　7、圖形分析

　　圖形分析的方法是利用圖形的直觀效果來展現查詢結果數據，分析圖形包括：餅狀圖、柱狀圖、折線圖、區域圖等。從圖形分析的方法來說，一般有以下三種方法：

　　1、對比圖示法

　　通過用圖形表現出數據之間的比較關系；

　　2、曲線圖示法

　　一般用曲線圖示法來表明某一實體某個指標的數據發展趨勢。

　　3、因果圖示分析法

　　用因果圖示分析法把影響分析問題的諸多因素用圖形表現出來，這樣就很容易看出主次要因素。一般來說，圖形分析是與其他分析結合起來進行分析的，使讀者更加清晰、易懂。

　　8、相關分析

　　相關分析是分析兩組隨機變量間線性密切程度的統計方法，是兩變量間線性相關分析的拓廣。其方法用以決定是否可以從其它的變量衡量預測另一主要變量的情形，通過衡量兩個隨機變量之間“直線關系”的方向與強弱程度來判斷這兩個變量間的相關性。在零售業中，相關分析可以應用于以下幾種情況：

　　1、同一實體，不同指標間進行相關分析；比如供應商的銷售額與費用的關系；商品的數量與銷售額的相關關系；

　　2、同類實體的同一指標的相關關系，比如供應商間銷售額的影響關系；

　　3、不同實體，不同指標間的相關關系；比如員工數量與企業銷售額間的關系；

　　9、回歸分析

　　回歸分析（Regression Analysis）是研究一個變量Y與其它若干變量X之間相關關系的一種數學工具，它是在一組實驗或觀測數據的基礎上，尋找被隨機性掩蓋了的變量之間的依存關系。通過回歸分析，可以把變量間的的復雜的、不確定的關系變得簡單化、有規律化。回歸分析一般有線性回歸分析、非線性回歸分析、多元線形回歸分析，一般最常用的就是一元線形回歸分析。

　　回歸分析作為相關分析的研究方法，同樣，在零售業可以對以下情況進行分析：

　　1、同一實體，不同指標間進行相關分析；比如供應商的銷售額與費用的關系；商品的數量與銷售額的相關關系；

　　2、同類實體的同一指標的相關關系，比如供應商間銷售額的影響關系；

　　3、不同實體，不同指標間的相關關系；比如員工數量與企業銷售額間的關系；

　　10、方差分析

　　一個復雜的事物，其中往往有許多因素互相制約又互相依存。由于各種因素的影響，研究中的數據呈現波動狀，造成波動的原因可分為兩類，一類是不可控的隨機因素，另一類是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析的思想就是通過數據分析找出對該事物有顯著影響的因素，各因素之間的交互作用，以及顯著影響因素的最佳水平等。

　　11、平衡分析

　　所謂平衡就是各個互相聯系的因素之間，在數量上保持一定的合理的對應關系。平衡分析法是分析事物之間相互關系的一種方法。它分析事物之間發展是否平衡，揭示出事物間出現的不平衡狀態、性質和原因，指引人們去研究積極平衡的方法，促進事物的發展。統計平衡分析的主要方法有編制平衡表和建立平衡關系式。

　　零售業中一般應用的指標包括：

　　損益平衡點=門店總費用÷毛利率，損益平衡點越低，表示獲利時點越快；損益平衡點越高，表示獲利時點越慢。

　　損益平衡點與銷貨額比=損益平衡點÷銷貨凈額

　　比率若小于1，表示有盈余，比率越小，盈余越多；比率越大于1，表示有虧損，比率越大，虧損越多。

　　12、因素分析

　　因素分析法是用來測定受多種因素影響的某種經濟現象總變動中各個因素的影響的方向和影響程度的一種統計分析方法。常見的因素分析方法有以下三種：

　　1、相關聯因素分析法

　　本方法不是借助于數字模型，而是根據相關因素的性質，表明其數量變化對所研究現象變動的影響關系與制約關系，從本質上講屬于經驗方法。比如員工的努力程度正向影響商品的銷售額；

　　2、相乘因素分析法

　　通過數據間相乘關系來測定各影響因素對某種經濟現象總變動的'方向和程度所產生的影響；一般采用通過固定一個因素，來觀察另一個因素對結果的影響程度。比如：銷售收入=銷售數量*商品單價；

　　3、相加因素分析法

　　對于某一經濟現象的影響是由于其總體內部的各個組成部分（或構成因素）變動影響的結果。如：商家的銷售額=門店1銷售額+門店2銷售額++門店n銷售額；

　　13、結構分析

　　結構分析法又稱為組分析法，是在統計分組的基礎上，計算各組成部分所占比重，進而分析某一總體現象的內部結構特征、總體的性質、總體內部結構依時間推移而表現出的變化規律性的統計方法。結構分析法的基本表現形式，就是計算結構指標。其公式是：

　　結構指標就是總體各個部分占總體的比重，因此總體中各個部分的結構相對數之和，即等于100%。通過結構分析可以認識總體構成的特征。如，在某超市銷售額中，食品大類占比36%，非食品大類占比45%，非食品銷售占比19%。還可以揭示總體各個組成部分的變動趨勢，研究總體結構變化過程，揭示現象總體由量變逐漸轉化為質變的規律性。如，某某超市的食品銷售額在第一年占30%，第二年占32%，第三年占36%，表明當地顧客群對食品的偏好越來越大，說明超市食品引進應該更加多一些。也可以揭示現象之間的依存關系，如研究某商業企業中商品銷售額與供應商的依存關系，可將各商品銷售額分組計算每個組相應的供應商情況。例如，某超市年銷售額300萬元以上的供應商占15%，說明商家企業的商品銷售額更多地依賴于那些比較大的供應商的商品。

　　四、銷售數據模型之建立

　　有了銷售數據分析的緯度、分析的指標及對指標的分析方法，那么就可以通過這三者的組建建立銷售數據的分析模型。按照這樣的方法可以出現以下多種數據分析模型：我們假設緯度有X個，指標有Y個，分析方法有Z個；則：

　　1、單一緯度、單一指標與分析方法的組合；

　　比如選擇緯度為商品、指標為銷售額、分析方法為ABC分析，那么組建出來的模型就為商品銷售額的ABC分析；按照這種方法，可以組建X*Y*Z個數據分析模型；

　　2、多緯度、單一指標與分析方法的組合；

　　比如緯度選擇商品、供應商、指標為銷售額、分析方法為排行分析，那么組建出來的模型就為供應商商品按銷售額的排行分析；按照這種方法，可以組建的X*X*Y*Z個數據分析模型；

　　通過這種方式的組建，雖可以建立很多數據分析模型，但由于是組合而成，不見得每個數據分析模型都很有效，故要排除無效的分析模型，選擇對企業的業務分析有力度的分析方法來提升企業的業務。

數據分析報告推薦3

　　一、備案情況概述

　　11月份武漢市商品房銷售備案套數為12945套，銷售備案面積為145.66萬㎡，成交均價3847元/㎡，總成交金額56.0354億元。本月日均備案套數431套，日均備案面積4.86萬㎡。

　　與上月相比，本月銷售備案套數增長幅度很大，漲幅達到122%!比今年銷售狀況最好的5月也多出18.7%。綜合多方面因素分析，主要有以下兩個方面的原因：一方面是自今年國家對房地產行業實施了空前嚴格的宏觀調控以來，市場供求雙方都對房地產市場保持觀望態度。經過幾個月的市場反應，被短暫壓抑的市場需求開始釋放，由此導致了銷售量的劇增;另一方面，也是受國家調控影響，導致往年慣常的“金九銀十”局面風光不再，而是出現向十一月轉移的趨勢，這也促進了本月銷售量的增長。此外，在十月末有數個樓盤集中開盤，其銷售合同備案的延遲到十一月，這也在一定程度上也促進了本月商品房銷售備案量的增長。

　　房地產新政實施后的幾個月內，除8月份處于市場銷售淡季最低谷之外，其他幾個月的銷售量都穩定在相對較低的水平，即使往年市場反應良好的“金九銀十”的這兩個月的銷售量也并沒有與其他月份拉開差距。

　　單就本月銷售套數激增這一指標來看，說明市場上仍然存在旺盛的需求。但也并不能就此說明樓市今后走勢，究竟是強勁反彈還是曇花一現，需要今后的市場反應來印證。

　　雖然商品房銷售備案套數前幾個月基本保持平穩，但商品房成交備案價格卻一直呈現微幅上漲趨勢，本月成交價格漲幅不足1%。成交價格的持續微幅上漲從另一方面也反映出本地市場的健康和旺盛的需求。

　　二、銷售備案數據分析

　　1.各區域備案數據

　　本月銷售備案套數最多的區域為江岸區。該區在十一月并沒有新項目推出，銷售基本都是靠以前的項目的銷售的拉動，這顯示出該區域眾多的供應體量和市場需求。武昌區本月銷售備案套數位居第二，近幾個月該區域推出新盤較多，且市場反應尚可，此外還有市場反映較好的項目合同延遲到本月備案的因素在內。由于江漢區本月推出新盤相對較多，且多集中在月末，因此雖然本月銷售備案套數并不多，但在下月的銷售備案情況中將會有體現。

　　2.各建筑類型備案數據

　　從銷售備案套數方面來說，小高層和高層建筑類型的銷售情況要好于其他建筑類型。特別是高層建筑類型，連續幾個月的銷售數據以及月度新盤狀況都表明高層建筑已經成為現在房地產市場上銷售和供應的主流。隨著高層建筑的不斷增多，多層和小高層比重將越來越小。而隨著國家全面否決別墅用地，別墅在市場上的出現也將會是越來越少。

　　3.不同面積段備案數據

　　從備案套數數據分析，本月120㎡以下的房型占總體銷售量的61.7%，比上月有小量的'下降，但依然占據主要地位。而隨著房價的持續上漲，120㎡以上的房型總價偏高，相對而言銷售存在難度，因此目前這部分房型主要存在于高端住宅和新政實施以前動工的住宅項目中，在新建的項目中也存在部分。隨著國家政策的落實到位和地方細則的出臺，120㎡以下所占比重將會繼續增加。

　　4.不同戶型備案數據

　　本月銷售備案情況顯示占主要銷售部分的房型是一室、兩室兩廳、三室兩廳和四室兩廳，其中三室兩廳和兩室兩廳依然占絕大部分比重，這說明目前市場上的購房需求還屬于合理正常化的階段。而四室三廳、復式住宅和別墅等屬于高端客戶的戶型的銷售量比較一般，而這也與高端產品的銷售特點是一致的。

　　5.不同檔次備案數據

　　根據市場信息網統計數據，按不同的價格區間本文將交易價格在2500元/㎡以下的商品房列為普通住房，將交易價格在2500—5499元/㎡的商品房列為中高檔住房，交易價格在5500元/㎡以上的(包含別墅)列為高檔住房。

　　本月高檔項目銷售備案狀況比上月有多好轉，本月有金都漢宮等高端項目正式銷售，且取得不俗的銷售業績，加上以往其他高端項目的銷售拉動，備案也比較及時，因此數據有所上升。

　　占主要部分的還是中檔項目即價格在2500-5499元/㎡區間內的項目，2500元/㎡以下的項目一般都在江夏、吳家山等遠城區。而實際上，隨著房價的上漲，市區內3500元/㎡以下的項目也是比較少了，主要集中在東西湖、后湖等板塊，可以說3500-5499元/㎡這個價格區間的銷量顯示了大多數購房者的真實承受能力，這個價格范圍內的項目一般處于中心城區或者近城區，生活便利，離原來的居住地點也不遠，相對而言總價也還在可接受的范圍內。

　　6.區域成交價格分析

　　本月成交備案價格最高的區域是武昌區，由于區域內集中了眾多高檔項目，而且具有良好的景觀資源，因此武昌區的價格近來上漲較快，超過了江漢區。而漢陽區在幾個代表性樓盤的拉動和新區建設的利好消息之下，區域成交價格也是持續上漲。

　　三、增量備案數據分析

　　1.各建筑類型增量分析

　　本月新增量中，高層建筑面積新增95.94萬㎡，而小高層建筑由于增量較少，反而抵不上銷量，兩者權衡因此出現存量下跌的狀況，也即小高層建筑本月新增量為零，且小高層存量消化了15.84萬㎡。根據多方面數據綜合分析，高層建筑本月銷量和增量都有如此大的量可能有集中備案和報批因素。別墅出現增量則是新政以前的項目的后續工程。

　　2.不同面積段新增量分析

　　從上圖可以看出本月各個面積段的增量中，140㎡以上的占50%以上，而綜合市場因素分析，本月新增項目中并沒有如此大的體量，因此本月新增數據依然存在集中備案因素，導致各面積段新增量數據較高。而91-120㎡面積段銷售量大于新增量，使得該面積段的存量下跌。

　　從本月各面積段的增量數據來看，前一段時間趨于穩定的供應結構將會有一定調整，主要體現在大面積房型的供應量將會有一定上升。由于國家規定“90㎡以下戶型占總量70%”的硬性指標，因此今后的結構調整仍將是個不得不重視的問題。

　　3.各區域新增量分析

　　本月各區域的新增量呈現出參差不齊的現象，武昌區和東西湖區由于幾個大盤的推出導致新增量大，而漢陽、洪山等區域也有新項目推出，但新增量依然小于銷售量，這反映出目前市場上仍然存在較大需求。

　　四、總結

　　本月備案情況無論是銷售套數還是銷售面積都出現了“井噴”現象，備案套數更是躍居全年最高水平，以往房地產業內的“金九銀十”的黃金銷售期也似乎轉移到十一月。而事實上，從本月新增備案項目、開盤項目、銷售狀況等方面來看，也確實印證了這一點。但是由于今年的特殊情況，市場對于地產新政的效果需要一段時間才能反映出來，在此期間內因此各項指標都出現了一定量的下跌。而本月備案套數、備案面積的劇增可以理解為前一段時間被壓抑的市場供應和需求得到了集中釋放的結果。

　　本月各區域市場體現出一定的不平衡性，主要體現為區域市場上的供求關系不同，從各區域新增量情況來看，有的區域持續大體量供應，而有的區域則增量不抵銷量，使得本月消化了部分存量。

　　同時，根據本月不同面積段的新增量數據顯示，140㎡以上的大面積房型在市場上比重增加，一方面帶來銷售壓力的同時，另一方面也使得市場供應結構發生變化，對市場的良性發展產生一定影響。

　　由于全市高端項目多集中在武昌的臨江、臨湖區域，因此近來武昌區的成交價格被拉升，導致本月武昌區域成交備案價格高于其他區域。隨著金都漢宮的正式銷售，全市的高端住宅基本都已經開始銷售且在近期內也不會有新的高端項目推出，高端市場競爭越發激烈，而這些高端項目今后走勢如何將值得關注。

數據分析報告推薦4

　　現有數據分析報告當中存在一些問題，我們對現有的數據分析報告當中的問題進行分析，來找到如何做出更高質量的數據分析報告。

　　一、基礎數據的采集缺乏科學依據

　　基礎數據的采集對于整個數據分析報告具有非常重要的意義，基礎數據采集的科學性決定了這個數據分析報告是不是有使用價值。只有當數據采集具有科學性、客觀、嚴密的邏輯性時，建立在這樣的數據分析基礎之上的經濟效益評價、現金流量分析以及數據分析結論才具有現實的價值和意義。一般來說，當拿到一個項目時我們首先會結合項目的特點來進行基礎數據分析，一個項目剛形成，從無到有的時候，基礎數據一般采用一手的數據，因為它沒有歷史的軌跡來遵循，所以用一手數據資料來進行分析。一手數據的采集方法比如：問卷調查、觀察、抽樣技術等等，來對一手數據進行分析。通常對擁有大量的歷史數據的項目如服裝業等，數據采集可借鑒同等的規模或一些歷史數據，以他為基礎來進一步研究和分析。同時也可借鑒行業公開的資料、網上資料、統計的年鑒等等來進行分析。從現有的數據分析報告來看，很多基礎的數據就是簡單的擺在那里，沒有數據來源，數據提示，沒有對基礎數據嚴謹的分析。

　　作為數據分析報的使用方而言，拿到這樣的報告會對于報告的科學性提出質疑。

　　二、數據分析的過程缺乏邏輯性，論證的結論不具備系統性

　　很多數據分析報告一般都是前面是一堆數據，后面是一個結論。當真正的研究數據和結論時，是結果單一，數據和結論找不到必然的聯系，要不就是只有一個結論，比如對凈現值、內部收益率做出說明等等。作為專業的數據分析報告，必須充分的考慮每一個數字科學來源的基礎上運用定量的模型來對數據進行分析，一步步推導到數據的結論上。

　　例如，一個項目不確定性分析，風險概率分析

　　（一）、什么是影響這個項目的風險點，這些風險因素就是我們通常意義上的不確定性分析的模型來做

　　（二）、在這樣的風險因素基礎上，哪一些風險因素對投資項目的效益有重大影響，這些因素通過敏感性分析可以找出來。

　　（三）、找出這些風險因素下一步就是分析，這些影響效益的風險點出現的概率有多大？

　　三步分析完之后，風險對于這個項目的影響就顯露出來，到這個時候只是數據分析的第一步工作。有一些數字和比率出現在報告上，更重要的在于結論，針對于這樣的分險因素和風險變量（不可避免的），作為數據分析報告必須能搞提出來如何在項目的操作中

　　有效的防范這些風險。這樣的風險點的提出和風險因素的防范對于報告的使用者來說是有意義的。

　　三、現有的數據分析報的結論單一，僅僅對于項目的可行性和計劃性進行研究

　　建立在定量研究的基礎上的數據分析報告和分析師還需要對于整個項目的戰略規劃提供一些更有價值得東西，包括項目中對于總投資的一些建議。比如總投資規模一定的情況下資金來源于自有資金、借貸資金；借貸資金和自有資金的比例或他的融資安排，如何能確保成本最低。進一步項目的分析，如現金流量的分析可站在項目的角度也可站在投資人的角度，這時候在投資人的角度分析時是自有資金流量表；在項目是否盈利的角度分析時就是全投資的現金流量分析，不同的現金流量表可以對項目和投資人提供一些有價值的結果。

　　四、數據分析報告現有的形式多

　　可以表現為商業計劃書形式、項目的可行性的研究等，根據委托方的要求操作。作為立項的依據，數據分析報告就是項目的可行性研究報告的形式。從項目的融資角度分析，作融資的依據可以叫做商業計劃書形式。從數據分析角度來說，對于委托方而言，可研報告和商業計劃書存在不獨立性。政府審批項目會委托咨詢公司等專業機構進行項目研究，而更多的立項報告的可研報告分析和委托方式一致的`，這樣的報告帶有一定的目的性和傾向性。從數據分析

　　角度來說堅持數據的獨立性、客觀性、公正性是這個行業的最基準的要求。

　　五、數據分析報告的特點

　　（一）、獨立性

　　（二）、定量研究的分析方法

　　（三）、嚴謹和邏輯性

　　（四）、戰略規劃性

　　（五）、在格式上的規范性

　　（一）、獨立性

　　報告必須獨立于委托方、報告的使用方，這樣的報告才不會有傾向性。定量研究的分析方法，一個從無到有的項目缺乏歷史數據，但不可能獨立于享有的經濟活動或脫離現有的經濟生活。對于這些項目我們采取定性的研究，通過一些專家的論壇、德爾菲法、市場問卷調查等等方法來對于這個項目的市場需求基礎數據進行估算，估算的結果再進行定量分析，定向和定量相結合，最終定量化。拿到項目時，有一個總的投資金額、成本效益的分析，首先看項目是在微觀經濟的角度分析還是在國民經濟的角度分析，還是社會經濟角度分析，確立著眼點后再進行基礎數據的采集，找到適合項目的定量分析方法。進一步通過項目所在行業的特點對于成本和費用做出基礎的判斷。經濟效益用我們學過的模型來進行評判，包括對方

　　案的選擇采取我們能夠使用的方法。

　　（二）、嚴謹和邏輯性

　　意味著數據分析報告要有科學的邏輯性，基礎數據是怎么來的？有什么依據？對于說明判斷又有什么樣的依據？有什么樣的依據做立足點？基礎數據得到后對收入預測判斷有什么樣的依據？收入預測出來后成本預測是怎么出來的？成本費用的基礎數據是怎么樣得到的？一步一步進行判斷。

　　（三）、戰略規劃性

　　戰略規劃性越來越成為數據分析報告質量的一個基礎要求。當你的數據分析報告能對你的委托方的戰略規劃進行策劃和梳理得時候，數據分析報告的價值就體現出來了。

　　（四）、在格式上的規范性

　　格式上要做規范，要有嚴謹性、專業性和責任性。

　　（五）、在整體思路明確后一定要涉及到總投資的研究

　　1、總投資的概念不同的要求有不同的涵蓋面，對于項目數據分析而言，我們的投資包括建設投資、建設期利息、流動資金的全部投入，需要和國家現行的規模投資范圍相區別。

　　2、拿到項目時要進行收益的預測，要分清項目是什么樣的項目，是新的還是有大量歷史數據的項目，決定我們采用的數據模型是建

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