[摘要]数据分析报告多篇为网友投稿推荐，但愿对你的学习工作带来帮助。
【第1篇】月报小结数据分析报告月报小结数据分析报告
“月报好难啊!”我刚入职之时已然听到老员工们这般感叹，当时年少轻狂的我，对此不可置否。
然而，这每月一度的报告真的很难么?今天的我会说，是的，真的很难。
一个东西若你不能驾驭它，便没有资格说它是难或是容易。经过一年多的磨炼，我终于可对此下肯定结论。而其中趟过的坑，熬过的通宵，都纷纷变成记忆记忆。
难在哪里?
月报不是单维度的东西，涉及的能力有：数据获取，数据分析，分析逻辑，业务理解，最重要的是商业价值。这里边每一个东西单独拿出来都是值得讨论，多次学习，经常练习才能精通的，而月报即是它们的汇总、爆发。
这样的东西会简单么?不可能。我非常能体谅一些同事筋疲力尽的状态，即使是我也并不能保证每月都能输出非常优质的报告。
初级：
我刚写月报的时候，一度立志要用“全数据”(也可以叫大数据)挖掘所有问题。问题来了，很多数据放在大样本中是没有问题的，没有显著的不同。我算是认为自己一定要运用到大数据分析，因此差点在此道路上越奔越远。在最开始的月报中，拉了游戏大量的数据，进行各阶段各种对比，企图找出内在的规律。虽然最后并没有在这个方向上有突破，但是这个过程中，我的python技能还有对数据的理解能力进步飞速。
中级1：
经过了一两个月的坑，终于认识到，大数据并不是如想象中那么好，多维的数据分析更加重要。选对人群、区分标签、找出关键点等等思路也开始使用。同时，利用游戏中的体验、反馈引导分析的方向。这个阶段的.分析，写得很慢，多是一些点，然后产生一定的效果。在这个过程中，excel还有ppt能力的提升很快，特别是excel的功能的理解。
中级2:
后来，接触到了很多新的想法思路，我开始认为：“为什么做，比怎么做重要”，数据分析必须‘make sense’，不然只能是一份应付性的报告。我开始思考产品的商业价值、盈利方向、改动的利益。例如，我认为我们目前的产品“前进”的方向上的阻碍是什么?这个阻碍是好的?还是坏的。在这个过程中，月报中思路更加清晰，倒是技能上没有很大的进步。
中级3:
最近，开始思考的是：“用户体验”，开始关注产品中的一些交互逻辑是不是太反人类。其实像是游戏这种产品，满足数值需求比满足用户交互的需求重要，但是任何事情都应该有更好的结果。也是在这个时期，萌生了成为pm的念头，我需要掌握那刃去裁决、推动荒谬、合理的需求。
【第2篇】如何写好一份数据分析报告如何写好一份数据分析报告
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，而且结论必须要明确，如果没有明确的结论那分析就不叫分析了，也失去了他本身的好处，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，如果能够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，就到达目的了，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理解，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、分析结论必须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我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，那里是指易读度，每个人都有自我的阅读习惯和思维方式，写东西你总会按照自我的思维逻辑来写，你自我觉得很明白，那是因为整个分析过程是你做的，别人不必须如此了解，要明白阅者往往只会花10分钟以内的时间来阅读，所以要思考你的分析阅读者是谁？他们最关心什么？你务必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，用图表代替超多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、好的分析报告必须要有逻辑性，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理解；
第八、好的分析必须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必须要十分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、好的分析必须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、好的分析报告必须要有解决方案和推荐方案，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，做出的推荐和结论想必也会更有好处，而且你的'老板也肯定不期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，并为解决问题带给决策依据的，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*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，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忙的人（如果分析的是你自我负责的产品），肯定和尊重伙伴们的工作才会赢得更多的支持和帮忙，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。
【第3篇】销售数据分析报告销售数据分析报告1
受销售公司的重托，我代表销售公司向本次职代会报告20xx年上半年的销售工作报告情况及下半年的工作计划安排，请予以审议。同时诚挚 ……此处隐藏16409个字……>速8酒店上海松江车墩影视城店和7天酒店临平店为米订mss新合作酒店，mss月订单量分别为346单和310单，重购率分别达到了25.64%和10.87%。经过调查分析，原因在于以下几点：
1、这两家酒店的高层领导(总经理)分别是米订商学院训练营第四期和第六期学员，他们积极学习互联网思维，转变观念，拥抱互联网;
2、酒店管理层重视，团队执行力强;
3、设置有效的管理措施和激励机制，激励全员参与配合。
(三)会员分析
数据显示：20xx年1月份会员新增量排名情况是，张家港沙洲湖酒店以671人获得第一名;南昌瑞颐大酒店和合肥辰茂和平酒店分别以380人、226人分获第二名、第三名。数据显示前五名网友增长人数超过100人。其中速8酒店上海松江车墩影视城店以162人位列第四名，作为一家经济连锁酒店，有与其他大牌星级酒店相比，有后来者居上的潜力和趋势。
通过对系统访问量和会员增加量两个维度进行相关数据分析，总体来看系统访问量与会员增加量关联性较强，而且是呈正相关。移动端的关键是系统访问量的转化，访问量越大，会员转化率也越大。
(四)会员重购率分析
注：重购率=消费酒店项目2次及2次以上网友数/总会员数
数据显示：会员重购率排名中排名前三位的是云顶之星上海店、海门东恒盛国际大酒店、湖北星球国际大酒店，重购率分别是40.00%、26.45%、26.30%。排名前五位的重购率都超过了25%。
通过以上可以得知：发展会员，做好会员营销，是酒店移动互联网直销的核心点，同时也说明仅仅有会员数量不够，如何提升会员重购率才是根本，也是酒店提高订单量和收益的重要保障。
(五)酒店类型分析
从酒店类型来看，top15中星级酒店在占比60%，经济连锁酒店和精品连锁酒店各占20%。虽然星级酒店所占比例仍然较高，但是经济连锁酒店作为后起之秀，发挥自身优势，利用移动互联网正在奋起直追。这也说明了无论哪一类型酒店，只要积极拥抱移动互联网，利用移动营销工具做好运营，就能获得较高收益。
三、米订观点
在移动互联网时代，利用移动互联网工具，发展会员，提高会员重购率才是移动互联网营销的核心。无论是星级酒店还是经济连锁酒店，工具都是公平公正的;酒店移动互联网营销关键在于运营，只有高层重视，全员参与，运营人员懂方法，会操作，才能落地转化为结果。
【第9篇】数据分析报告原则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。
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。
【第10篇】数据分析报告目录
第一章项目概述
此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要技术经济指标、项目存在问题及推荐等。
第二章项目市场研究分析
此章包括项目外部环境分析、市场特征分析及市场竞争结构分析。
第三章项目数据的采集分析
此章包括数据采集的资料、程序等。第四章项目数据分析采用的方法
此章包括定性分析方法和定量分析方法。
第五章资产结构分析
此章包括固定资产和流动资产构成的基本状况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。
第六章负债及所有者权益结构分析
此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：短期借款的构成状况、长期负债的构成状况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。
第七章利润结构预测分析
此章包括利润总额及营业利润的分析、经营业务的盈利潜力分析、利润的真实决定性分析。
第八章成本费用结构预测分析
此章包括总成本的构成和变化状况、经营业务成本控制状况、营业费用、管理费用和财务费用的构成和评价分析。
第九章偿债潜力分析此章包括支付潜力分析、流动及速动比率分析、短期偿还潜力变化和付息潜力分析。第十章公司运作潜力分析此章包括存货、流动资产、总资产、固定资产、应收账款及应付账款的周转天数及变化原因分析，现金周期、营业周期分析等。
第十一章盈利潜力分析
此章包括净资产收益率及变化状况分析，资产报酬率、成本费用利润率等变化状况及原因分析。
第十二章发展潜力分析
此章包括销售收入及净利润增长率分析、资本增长性分析及发展潜力状况分析。第十三章投资数据分析
此章包括经济效益和经济评价指标分析等。
第十四章财务与敏感性分析
此章包括生产成本和销售收入估算、财务评价、财务不确定性与风险分析、社会效益和社会影响分析等。
第十五章现金流量估算分析
此章包括全投资现金流量的分析和编制。
第十六章经营风险分析
此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。
第十七章项目数据分析结论与推荐
第十八章财务报表
第十九章附件
大致包括这些资料，能够根据实际要求增减
【第11篇】全国高考大数据分析报告日前,百度文库携手广东高等教育出版社发布了《全国高考大数据分析报告》(以下简称《报告》),通过大数据技术,为高考研究和高中教与学提供参考。
数据显示,每天有超过1800万学生通过百度文库进行在线学习,近900万教师在平台上分享、下载文档以及查询教研资料。除了收集平台的高考估分系统数据外,多省地的教研专家还对文理科数学、理科综合和文科综合等科目进行了统计分析,包括整体数据、题型、知识板块、答题情况等。
比如,华南师范大学数学教授苏洪雨基于《报告》中的数据结论得出了全国卷高考数学的命题特征:客观题注重区分基础知识,强调考查数学能力,而不是简单的记忆自动化推理。而针对考点轨迹分析所呈现出的“备考方法论”,他建议:尽管客观题展现的灵活度比较大,注重考生对问题的理解和对数学知识的熟练应用,但试题依然以基础为本,考查了考试说明中的大部分内容。“回归教材重基础,考点全面重细节”可谓是高考数学的备考“不二法则”。
你也可以在搜索更多本站小编为你整理的其他数据分析报告多篇范文。
