如何做好数据分析报告，如何做数据分析

1，如何做数据分析

不知道你想问的是哪方面的数据分析？数据分析有很多种，但是核心都是用数据指导业务。数据方面的技能，比如说数据清洗，机器学习等等，肯定要了解一些。还需要懂一些数据分析软件，还需要了解业务，最重要的是要把你的分析结果写成报告，数据可视化很重要

可以先学习使用一些数据分析工具，简单的数据分析可以使用excel，复杂的可以使用spss、sas、matlab、sql server等分析工具。做好数据分析的前提是要收集有效的原始数据，必要时可运用一些统计方法进行数据的有效性判定和剔除，然后利用数据分析工具寻找规律，比如利用excel中的筛选、排序、相关分析、透视表以及图表等工具来进行数据的分类，数据的变化趋势研究以及各组数据间的相关性分析等。

如何做数据分析

2，数据分析报告该如何做

数据分析报告质量部可以出，技术部（RD开发部）也可以出，但主导是技术部。你这个有些笼统，要具体问题具体分析。

1、展现量、点击率、点击率1）网站竞价推广只有有了足够的展现量，才能让更多的人搜索到你，如果展现量过低，说明选择的搜索引擎和关键词出现了问题。关于搜索引擎，首先应分析网站受众人群和搜索引擎使用人群是否匹配。而关键词因素，应看看账户里的关键词是否数量过少，或出价太低。总的来说，可以通过增加更多搜索引擎竞价投放、增加关键词数量、调整关键词地价格等方式来解决展现量过低的问题。2）展示量若是没问题，那需要关注点击量了。点击量的多少更多的是跟你的创意文案、关键词等内容有关，能不能打中用户的需求点，能不能抓住用户的眼球。3）点击率的计算公式为：点击率=点击量/展现量。当一个推广账户点击率过低的时候一般是推广账户出现了问题，账户质量过低，有可能是关键词创意无法吸引用户点击，可以尝试重新修改创意。 2、平均点击价格平均点击价格的调整可以更好地控制推广成本。首先找出单次点击成本过高的词和日点击次数过多的词，对重点关键词做出价调整，需要注意的是每次的出价最好以两到三天的数据为标准。通过不断地调整出价、优化关键词质量找到用最低的价格达到最佳的排名位置，节省推广费用。3、转化率数据分析转化率的计算公式为：转化率=信息量/点击量。当转化率出现过低时很有可能有几个因素。首先要分析是不是关键词选择出错，或是推广页面不够吸引人。分析时可以结合页面访问时长和页面跳出率等其他推广数据分析，然后根据分析结果做出相应的优化调整。4、最终转化成本数据分析最终转化成本=推广账户消费/信息量。通过这个公式可以算出推广账户的信息成本，甚至可以算出某一个关键词的转化成本。这样就可以分析出哪些词推广效果好、花费成本高，作出相应的调整。5、关键词分析top10关键词的数据情况（点击、展示、价格等等）、哪些词质量最差（带来很多不相关的点击等）。6、咨询数据点击访客的咨询数据，有多少访客进到咨询页面的，有多少个有效咨询，咨询率是多少，咨询成本多少等。竞价的数据维度比较多，就不一一罗列。一般我都是把竞价后台的数据导出来，呈现excel文件数据，可以用excel透视表直接分析，或者我会把excel数据导入到bdp个人版，然后直接拖拽数据字段得到我想要的数据分析结果，在工具里面呈现一个数据仪表盘，然后每天替换数据即可更新数据分析的结果，仪表盘相当于一个数据结果汇报，直接把仪表盘分享给负责人即可。

数据分析报告该如何做

3，如何做一个好的数据分析报告

小生写过一篇关于seo数据规范化搜集整理的文章，不了解搜集整理过程可以看一看此文，下面就说一说这些做好的seo数据如何分析。 1、自身及竞争对手网站外部可统计查询数据这些数据分析是作为一个SEO分析自身网站和竞争对手最常用也是最基本的能力。通过这些数据(一定时间的观察后可绘制成趋势图)可以比较清楚的了解自身网站和竞争对手的网站优化情况以及在搜索引擎的权重表现。小生简单介绍下如何去解读这些数据。百度快照：一个网站快照越新，起码证明一个网站的内容每天都有新鲜的，百度蜘蛛的抓取更新也是比较频繁的，换言之，快照是百度蜘蛛对该网站的认可度。域名年龄：业界普遍认为，同等条件下，域名越老在搜索引擎获得权重相对越高。响应时间：这反映出网站的服务器性能的好坏。响应值越大，服务器性能越差，当然无论对于用户体验还是搜索引擎都是极为不利的影响。同IP网站：可以查看该IP下有多少网站，可以大致区分出网站所有者是选择网站托管还是购买独立IP，如果是独立IP，顺便可以看出该所有者还有哪些网站，顺藤摸瓜查看其他网站情况，知己知彼。 PR值：这是之前谷歌官方对网站认可度和权重赋予的一种被外界了解的具体数值体现。虽然现在PR值越来越被淡化，但是作为可以衡量网站优劣标准的一个体现，仍具有参考价值。百度权重：这是第三方站长工具根据自身的运算体系揣测的网站在百度权重表现的一种数值，并没有得到百度的官方认可。但是作为站长衡量网站在百度表现优劣的一个参考，也对广大站长具有参考价值。反链数：通过站长工具查询的搜索引擎的反链数值其实大多都不是很准确，尤其是百度反链，查询命令得出的结果很不理想，百度反链值其实只是查询的域名相关域的搜索结果。不论如何，对于了解自身的外链途径和寻找了解竞争对手的外链手法也具有参考意义。收录量：各搜索引擎的总收录反映出网站在各个搜索引擎的表现。如果了解网站的总页面数，也可以更清楚的判断网站被各个搜索引擎收录的情况，从而分析网站是否存在问题以及存在哪些问题。每日收录/24小时收录：反映出网站被搜索引擎蜘蛛喜好程度和网站链接优化程度。排名词量：通过查看自己和竞争对手网站的排名词量，可以寻找网站优化的之间的差距，进而查看这些排名关键词相对应的页面优化情况。 meta标签：查看网站该页面title、deｓｃｒｉｐｔion、keywords是如何撰写的，尤其是查看竞争对手。分析为何这样写，会学到更多。 2、网站流量统计数据自身精确的网站流量统计数据可以让站长对网站得到更多的了解。看出网站目前的优化情况，并可以为网站以后运营提供很好的参考。流量的分析往往不是单一的，是综合多种数值进行分析判断。这块的数据分析也是最为复杂的。 IP：分析往往通过日期对比来进行的，比如本周三与上周三，本月上旬与上月上旬。通过分析查看流量的变化情况，可以看出网站最近的变化。当然也有一些其他因素要考虑，比如天气、节假日、关键词排名、网站服务器有无宕机、新闻事件等等。 PV：数值往往与跳出率和IP进行对比，从而判断网站的用户体验和用户黏性。 uv：独立访客量，可以反映出有多少台电脑，也可能接近于多少真实人在访问网站。人均浏览量、平均访问时长、跳出率：IP与PV的比值，反映出网站用户体验好坏。受访域名和页面：可以看出网站哪些页面比较受欢迎以及在搜索引擎的权重表现。来源：访客是通过何种渠道进入到网站的，从而判断网站的受众，再进一步分析受众相关属性，可以更加清楚网站的目标人群以及网站运营策略执行情况。关键词：用户是搜索何种关键词来到网站，为网站布置关键词以及寻找关键词优化是一个很好的途径。访客属性：通过对访客的地域、教育程度、浏览器、网络接入商、操作系统、终端类型等属性的分析，可以更加详细的了解网站用户的情况，为以后网站的优化和运营提供参考。热点图：这个热点图功能，可以让站长看到页面内容被用户点击的情况，反映出网站页面的用户体验度以及为页面内容改进提供参考。还有一些其它的数据就不一一介绍了。

如何做一个好的数据分析报告

4，百度竞价如何做数据分析报告

百度竞价数据分析大致分为以下几个部分，可以参考一下。1：展现量影响展现量的主要因素是关键词的数量和质量。关键词数量越多，质量越高。账户的总展现量就会越高，反之则越少。2：点击量点击量是由展现数和点击率决定的，点击量的多少直接影响推广账户的整体效果。3：点击率影响点击率的因素有位置，质量度，标题，描述和出价。4：总消费推广账户中所有的花费。5：点击平均价点击平均价反映了我们为每次点击支付的成本。希望我的回答能够帮到你。

1、展现量、点击率、点击率1）网站竞价推广只有有了足够的展现量，才能让更多的人搜索到你，如果展现量过低，说明选择的搜索引擎和关键词出现了问题。关于搜索引擎，首先应分析网站受众人群和搜索引擎使用人群是否匹配。而关键词因素，应看看账户里的关键词是否数量过少，或出价太低。总的来说，可以通过增加更多搜索引擎竞价投放、增加关键词数量、调整关键词地价格等方式来解决展现量过低的问题。2）展示量若是没问题，那需要关注点击量了。点击量的多少更多的是跟你的创意文案、关键词等内容有关，能不能打中用户的需求点，能不能抓住用户的眼球。3）点击率的计算公式为：点击率=点击量/展现量。当一个推广账户点击率过低的时候一般是推广账户出现了问题，账户质量过低，有可能是关键词创意无法吸引用户点击，可以尝试重新修改创意。 2、平均点击价格平均点击价格的调整可以更好地控制推广成本。首先找出单次点击成本过高的词和日点击次数过多的词，对重点关键词做出价调整，需要注意的是每次的出价最好以两到三天的数据为标准。通过不断地调整出价、优化关键词质量找到用最低的价格达到最佳的排名位置，节省推广费用。3、转化率数据分析转化率的计算公式为：转化率=信息量/点击量。当转化率出现过低时很有可能有几个因素。首先要分析是不是关键词选择出错，或是推广页面不够吸引人。分析时可以结合页面访问时长和页面跳出率等其他推广数据分析，然后根据分析结果做出相应的优化调整。4、最终转化成本数据分析最终转化成本=推广账户消费/信息量。通过这个公式可以算出推广账户的信息成本，甚至可以算出某一个关键词的转化成本。这样就可以分析出哪些词推广效果好、花费成本高，作出相应的调整。5、关键词分析TOP10关键词的数据情况（点击、展示、价格等等）、哪些词质量最差（带来很多不相关的点击等）。6、咨询数据点击访客的咨询数据，有多少访客进到咨询页面的，有多少个有效咨询，咨询率是多少，咨询成本多少等。竞价的数据维度比较多，就不一一罗列。一般我都是把竞价后台的数据导出来，呈现excel文件数据，可以用excel透视表直接分析，或者我会把excel数据导入到BDP个人版，然后直接拖拽数据字段得到我想要的数据分析结果，在工具里面呈现一个数据仪表盘，然后每天替换数据即可更新数据分析的结果，仪表盘相当于一个数据结果汇报，直接把仪表盘分享给负责人即可。

数据分析是衡量竞价人员工作能力水平高低的重要指标。百度竞价的数据分析大致分为以下几部分，可以参考以下。1：展现量影响展现量的主要因素是关键词的数量和质量。关键词数量越多，质量越高。账户的总展现量就会越高，反之则越少。2：点击量点击量是由展现数和点击率决定的，点击量的多少直接影响推广账户的整体效果。3：点击率影响点击率的因素有位置，质量度，标题，描述和出价。4：总消费推广账户中所有的花费。5：点击平均价点击平均价反映了我们为每次点击支付的成本。可以从以上几方面做竞价账户数据的分析。希望我的回答能够帮到你，望采纳。

数据分析对于竞价推广来说，确实是很重要的一部分，想要更好地进行分析，前提就是要做好数据的监测，在分析的过程中，首先要明确自己想要通过分析了解什么，是定位有效的推广渠道还是投资回报率高的关键词/广告创意，又或者是带来流量或点击的页面等，针对不同的目的，选择不同的分析方法。

5，怎么做数据报告分析

首先是流量部分的分析，如何分析网站的流量呢?先想一下我们分析流量的目的，是为了获得更多质量高的流量。因此我们按照质和量两个维度来衡量流量的表现。X轴代表量，指网站获得的访问量。Y轴代表质，指可以促进网站目标的事件次数(例如：商品浏览，注册，购买等行为)。下面将流量按照它们在这两个维度上的表现展示在坐标轴上，不同的流量出现在了不同的位置上。这里圆圈的大小代表获得流量的成本。现在我们用虚线将流量划分到四个象限中。第一象限的流量：质高量高这是网站的核心流量，对于这部分流量保持即可。优化方向：降低获取流量的成本。第二象限的流量：质高量低这部分流量是网站的忠诚用户，它们有很高的质，但数量较少。优化方向：提高这部分流量的数量。第三象限的流量：量还可以但质较低，并且获取流量的成本也比较高。我们可以直接砍掉这部分流量吗?我们后面进行说明。第四象限的流量：量高质低，对于这部分流量要提高质。如何提高这部分流量质量呢?我们使用细分的方法。可以去咨询专业的CPDA数据分析师什么是细分呢?细分是在流量分析时最常用的方法。通常也是最有效的方法。细分是指通过不同维度对指标进行分割。查看同一个指标在不同维度下的表现。进而找出有问题的那部分指标。对这部分指标进行优化。这是一个流量细分的示意图。指标是访问量，就是我们常说的流量。通过在来源维度，媒介维度，时间维度，位置维度等维度下我们可以对访问量进行单独或者重叠的多维度细分。还记得前面的象限图吗，那里我们留下了一个问题，第三象限质较低的流量如何处理，是否可以直接砍掉。答案是不能。为什么呢?因为访问者在整个的购买过程中会穿梭于多个不同的流量渠道中，他们使用不同的工具对信息和商品进行查询，对比并作出决策。并且越是价值高的商品，访问者需求的信息越多，决策时间越长。而每个渠道在访问者的转化的过程中也会扮演不一样的角色。有些渠道吸引注意，树立品牌形象。因此，我们在处理前面的问题时，对于质比较差的第三象限流量渠道需要分析这个渠道与其他渠道间的关系，也就是渠道间的重合度。以及这个渠道在整个转化过程中扮演的角色。这里我们可以看到，广告活动，付费搜索和直接流量间有明显的重合。直接砍掉广告活动流量，或者降低广告投放都有可能会影响另外两个渠道的表现。介绍完了流量分析，我们来看下如何分析网站内容。网站内容分析分为两部分，第一部分是网站的导航分析。对于所有的网站来说，页面都可以被划分为三个类别。导航页，功能页和内容页。首页和列表页都是典型的导航类页面。站内搜索页面，注册表单页面和购物车页面都是典型的功能页面。而产品详情页，新闻和文章页都是典型的内容页。导航页的目的是引导访问者找到信息，功能页的目的是完成访问者的特定任务，内容页的目的是向访问者展示信息，帮助决策。最后，我们来看下转化分析。转化渠道与前面的页面导航很像，区别在于转化渠道通常是一个目标非常明确的封闭渠道。在这个渠道中我们希望访问者一路向前，不要回头也不要离开，直到完成转化目标。对于转化渠道，我们主要进行两部分的分析，分别是访问者的流失和迷失。下面先来看第一部分：转化过程中的阻力的流失。转化的阻力是造成访问者流失的主要原因之一。这里的阻力包括错误的设计和错误的引导。错误的设计包括访问者在转化过程中找不到下一步操作的按钮，无法确认订单信息，或无法完成支付等等，这些情况都属于错误的设计。而在访问者的支付过程中提供很多离开渠道的链接，例如不恰当的商品或活动推荐，对支付环节中专业名词的解释，或者帮助信息等内容都属于错误的引导。转化渠道分析的第二部分是访问者的迷失。造成迷失的主要原因是转化流量设计不合理。访问者得不到需要的信息，并且不能根据现有的信息作出决策。这里有一个例子，我在永乐票务购买演出票时，直到支付前也没有看到在线选坐的提示，这让我无法确认购买的演出票是否合适，同时担心在前面的流程中错过了在线选坐的操作。不得不停止支付操作，再次返回前面的页面查看。最终通过电话客服了解到他们有两条转化路径，其中的一条转化路径包含在线选坐的操作。

所谓分析么，从你的需求出发，然后找相关的数据，几个数据结合起来看就可以了。

6，如何进行有效的数据分析

首先，我们要明确数据分析的概念和含义，清楚地理解什么是数据分析;什么是数据分析呢，浅层面讲就是通过数据，查找其中蕴含的能够反映现实状况的规律。专业一点讲：数据分析就是适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将他们加以汇总、理解和消化，以求最大化的开发数据的功能，发挥数据的作用。那么，我们做数据分析的目的是什么呢？事实上，数据分析就是为了提取有用的信息和形成结论而对数据加以详细的研究和概括总结的过程。数据分析可以分为：描述性数据分析、探索性数据分析、验证性数据分析工作中我们运用数据分析的作用有哪些？1、现状分析：就是企业运营状况的分析，主要是各项指标的监控以及日报、周报、月报等2、原因分析：需求分析，多数是针对运营中出现的问题进行剖析，找出出现问题的因素以便于解决问题3、预测分析：针对以后的运营情况做出分析报告，对公司以后的发展趋势做出有效的预测，对公司的发展目标和策略制定做出有力的支撑。最重要的一点：我们如何做数据分析呢，换一句话说就是如何进行数据分析，是怎样的流程？然后，我们来看数据分析的六部曲1、明确分析目的和思路：这一定很重要，你想通过数据分析得到什么，你想通过数据分析告诉别人什么，这是你做数据分析的首要问题，分析不能是漫无目的的，一定要明确思路，有目的性、有计划性的去做数据分析。找好角度、指标、以及分析逻辑尤为重要。2、数据收集，这里不做过多的说明，一般情况下，数据来源都会可靠有效。我们要做的只是把我们需求的数据get即可。3、数据处理：主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法，数据分析的前提是要保证数据质量，如果数据质量无法保证，分析出来的结果也没法得到有效的利用，甚至会对决策者造成误导的行为。4、数据分析：首先要明确数据处理和数据分析的区别：数据处理只是数据分析的基础，我们做数据处理就是为了保证数据形式合适，保证数据的一致性和有效性。5、数据展现：数据展现就是把数据分析的结果，用可视化的图标形式展现出来，用一种简单易懂的方式表达出你分析的观点6、撰写报告：数据分析报告其实就是对整个数据分析过程的一个总结与呈现，通过报告把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来，供决策者参考。

付费内容限时免费查看回答你好，一探讨需求在开始分析数据或深入研究分析技术之前，与团队里的所有小伙伴一起坐下来，确定主要活动或战略目标是很关键的，需要从根本上了解哪些类型最有利于发展，或哪些数据对发展的前景最有帮助。提问有效的数据分析回答2确定问题一旦确定了核心目标，你应该考虑哪些问题需要被回答来帮助你完成你的目标。为了帮助提出正确的问题并确保数据有用，提出问题、寻解答案是必不可少的。3收集数据在为数据分析方法提供了真正的指导，并知道了需要回答哪些问题来获取可用信息中的最佳价值后，应该决定最有价值的数据源并开始收集，这是所有数据分析技术中最基础的一步。4设置KPI设置一系列关键绩效指标（KPI），这些指标可以在许多关键领域中跟踪，衡量和塑造您的进度。KPI对于定性研究中的数据分析方法和定量研究中的数据分析方法都是至关重要的，它对于督促自己及时完成数据分析目标有着重要作用。五忽略无用数据六统计分析更多3条

要学习Python、R、SAS等编程工具；对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；；分布式存储HDOOP需要简单了解；云计算的技术作为了解就可以了；数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划；大数据技术:这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心，毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了，实在不行有专业的工具让我们用，阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具；。可以到天池大赛上去看一些案例，自己做做训练。如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报班了，九道门之类的，如果要成为大数据分析师的话就要时间沉定，或者让老师带你，像我就是进到决明后由老师带了半年，现在基本上已经能熟练的搞这一套了。

借助工具未至科技魔方是一款大数据模型平台，是一款基于服务总线与分布式云计算两大技术架构的一款数据分析、挖掘的工具平台，其采用分布式文件系统对数据进行存储，支持海量数据的处理。采用多种的数据采集技术，支持结构化数据及非结构化数据的采集。通过图形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通过第三方插件技术，很容易将其他工具及服务集成到平台中去。数据分析研判平台就是海量信息的采集，数据模型的搭建，数据的挖掘、分析最后形成知识服务于实战、服务于决策的过程，平台主要包括数据采集部分，模型配置部分，模型执行部分及成果展示部分等。

有效的数据分析，第一步需要先明确你的数据分析的目的，是想通过数据分析验证什么结论或者是找出什么结果或未知的东西，在确定目的的同时，基本上可以对数据分析需要采取的方法有了一个大概的确定。第二步，根据目的来有针对性的设计指标和收集数据。这一步的指标和数据类型设计非常关键，所以需要熟悉各种数据类型以及一般的数据分析对类型的要求。设计好指标后，根据指标进行数据的收集，收集的方法可能有直接从一些官方权威机构或者网站获取，也可能需要自己通过调查获取等第三步，对收集回来的数据进行汇总、整理，使得数据干净，没有杂乱数据干扰第四步，选用合适的数据分析工具将数据导入，同时根据目的确定方法进行分析即可

7，如何写好数据分析报告

如何写好数据分析报告我认为一份好的分析报告，有以下一些要点：首先，要有一个好的框架，跟盖房子一样，好的分析肯定是有基础有层次，有基础坚实，并且层次明了才能让阅读者一目了然，架构清晰、主次分明才能让别人容易读懂，这样才让人有读下去的欲望；第二，每个分析都有结论，而且结论一定要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的意义，因为你本来就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；第三，分析结论不要太多要精，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者接受，减少重要阅者（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，不读下去，一百个结论也等于0；第四、分析结论一定要基于紧密严禁的数据分析推导过程，不要有猜测性的结论，太主观的东西会没有说服力，如果一个结论连你自己都没有肯定的把握就不要拿出来误导别人了；第五，好的分析要有很强的可读性，这里是指易读度，每个人都有自己的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自己的思维逻辑来写，你自己觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不一定如此了解，要知道阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要考虑你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你必须站在读者的角度去写分析邮件；第六，数据分析报告尽量图表化，这其实是第四点的补充，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；第七、好的分析报告一定要有逻辑性，通常要遵照：1、发现问题--2、总结问题原因--3、解决问题，这样一个流程，逻辑性强的分析报告也容易让人接受；第八、好的分析一定是出自于了解产品的基础上的，做数据分析的产品经理本身一定要非常了解你所分析的产品的，如果你连分析的对象基本特性都不了解，分析出来的结论肯定是空中楼阁了，无根之木如何叫人信服？！第九、好的分析一定要基于可靠的数据源，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；第十、好的分析报告一定要有解决方案和建议方案，你既然很努力地去了解了产品并在了解的基础上做了深入的分析，那么这个过程就决定了你可能比别人都更清楚第发现了问题及问题产生的原因，那么在这个基础之上基于你的知识和了解，做出的建议和结论想必也会更有意义，而且你的老板也肯定不希望你只是个会发现问题的人，请你的那份工资更多的是为了让你解决问题的；十一、不要害怕或回避“不良结论”，分析就是为了发现问题，并为解决问题提供决策依据的，发现产品问题也是你的价值所在，相信你的老板请你来，不是光让你来唱赞歌的，他要的也不是一个粉饰太平的工具，发现产品问题，在产品缺陷和问题造成重大失误前解决它就是你的分析的价值所在了；十二、不要创造太多难懂的名词，如果你的老板在看你的分析花10分钟要叫你三次过去来解释名词，那么你写出来的价值又在哪里呢，还不如你直接过去说算了，当然如果无可避免地要写一些名词，最好要有让人易懂的“名词解释”；十三、最后，要感谢那些为你的这份分析报告付出努力做出贡献的人，包括那些为你上报或提取数据的人，那些为产品作出支持和帮助的人（如果分析的是你自己负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮助，而且我想你也不是只做一锤子买卖，懂得感谢和分享成果的人才能成为一个有素养和受人尊敬的产品经理。

给你个财务数据分析报告看看财务数据分析报告的内容与格式 1、财务分析报告的分类。财务分析报告从编写的时间来划分，可分为两种：一是定期分析报告，二是非定期分析报告。定期分析报告又可以分为每日、每周、每旬、每月、每季、每年报告，具体根据公司管理要求而定，有的公司还要进行特定时点分析。从编写的内容可划分为三种，一是综合性分析报告，二是专项分析报告，三是项目分析报告。综合性分析报告是对公司整体运营及财务状况的分析评价；专项分析报告是针对公司运营的一部分，如资金流量、销售收入变量的分析；项目分析报告是对公司的局部或一个独立运作项目的分析。 2、财务分析报告的格式。严格的讲，财务分析报告没有固定的格式和体裁，但要求能够反映要点、分析透彻、有实有据、观点鲜明、符合报送对象的要求。一般来说，财务分析报告均应包含以下几个方面的内容：提要段、说明段、分析段、评价段和建议段，即通常说的五段论式。但在实际编写分析时要根据具体的目的和要求有所取舍，不一定要囊括这五部分内容。此外，财务分析报告在表达方式上可以采取一些创新的手法，如可采用文字处理与图表表达相结合的方法，使其易懂、生动、形象。 3、财务分析报告的内容。如上所述，财务分析报告主要包括上述五个方面的内容，现具体说明如下：第一部分提要段，即概括公司综合情况，让财务报告接受者对财务分析说明有一个总括的认识。第二部分说明段，是对公司运营及财务现状的介绍。该部分要求文字表述恰当、数据引用准确。对经济指标进行说明时可适当运用绝对数、比较数及复合指标数。特别要关注公司当前运作上的重心，对重要事项要单独反映。公司在不同阶段、不同月份的工作重点有所不同，所需要的财务分析重点也不同。如公司正进行新产品的投产、市场开发，则公司各阶层需要对新产品的成本、回款、利润数据进行分析的财务分析报告。第三部分分析段，是对公司的经营情况进行分析研究。在说明问题的同时还要分析问题，寻找问题的原因和症结，以达到解决问题的目的。财务分析一定要有理有据，要细化分解各项指标，因为有些报表的数据是比较含糊和笼统的，要善于运用表格、图示，突出表达分析的内容。分析问题一定要善于抓住当前要点，多反映公司经营焦点和易于忽视的问题。第四部分评价段。作出财务说明和分析后，对于经营情况、财务状况、盈利业绩，应该从财务角度给予公正、客观的评价和预测。财务评价不能运用似是而非，可进可退，左右摇摆等不负责任的语言，评价要从正面和负面两方面进行，评价既可以单独分段进行，也可以将评价内容穿插在说明部分和分析部分。第五部分建议段。即财务人员在对经营运作、投资决策进行分析后形成的意见和看法，特别是对运作过程中存在的问题所提出的改进建议。值得注意的是，财务分析报告中提出的建议不能太抽象，而要具体化，最好有一套切实可行的方案。撰写财务分析报告应做好的几项工作（一）积累素材，为撰写报告做好准备 1、建立台账和数据库。通过会计核算形成了会计凭证、会计账簿和会计报表。但是编写财务分析报告仅靠这些凭证、账簿、报表的数据往往是不够的。比如，在分析经营费用与营业收入的比率增长原因时，往往需要分析不同区域、不同商品、不同责任人实现的收入与费用的关系，但这些数据不能从账簿中直接得到。这就要求分析人员平时就作大量的数据统计工作，对分析的项目按性质、用途、类别、区域、责任人，按月度、季度、年度进行统计，建立台账，以便在编写财务分析报告时有据可查。 2、关注重要事项。财务人员对经营运行、财务状况中的重大变动事项要勤于做笔录，记载事项发生的时间、计划、预算、责任人及发生变化的各影响因素。必要时马上作出分析判断，并将各类各部门的文件归类归档。 3、关注经营运行。财务人员应尽可能争取多参加相关会议，了解生产、质量、市场、行政、投资、融资等各类情况。参加会议，听取各方面意见，有利于财务分析和评价。 4、定期收集报表。财务人员除收集会计核算方面的有些数据之外，还应要求公司各相关部门（生产、采购、市场等）及时提交可利用的其他报表，对这些报表要认真审阅、及时发现问题、总结问题，养成多思考、多研究的习惯。 5、岗位分析。大多数企业财务分析工作往往由财务经理来完成，但报告注材要靠每个岗位的财务人员提供。因此，应要求所有财务人员对本职工作养成分析的习惯，这样既可以提升个人素质，也有利于各岗位之间相互借鉴经验。只有每一岗位都发现问题、分析问题，才能编写出内容全面的、有深度的财务分析报告。（二）建立财务分析报告指引财务分析报告尽管没有固定格式，表现手法也不一致，但并非无规律可循。如果建立分析工作指引，将常规分析项目文字化、规范化、制度化，建立诸如现金流量、销售回款、生产成本、采购成本变动等一系列的分析说明指引，就可以达到事半功倍的效果。