数据分析报告（通用17篇）
数据汇总分析报告范文(13篇)
数据汇总分析报告范文(13篇)本次生鲜电商报告从百分点全网商品画像中提取了数十万条消费者的网络购物行为记录和6万多条生鲜产品的数据，借助机器学习、分类训练等模型，对生鲜产品进行品类打通和类目划分，深入探寻消费者对生鲜电商的态度以及在发展中需要关注和改进的环节，为行业发展和企业进步提供数据支撑。
一、生鲜电商发展背景生鲜电商代表更高效的模式，收入提升、消费升级、技术进步和资本介入促进了发展。
电商是促进农业进步发展的重要手段之一，生鲜由于其自身价值以及运输、仓储等特性，更适宜发展电子商务。
相对于传统的生鲜模式，生鲜电商缩短了整个产业链，避免了传统模式下各个环节的运输、存储等步骤，减少了损耗，同时生鲜电商作为产业链中的核心，供求双方的信息传递和沟通更加顺畅。
近年来城镇居民人均可支配收入逐年提升，恩格尔系数呈现下降态势，人们的生活水平不断提高；消费的升级，人们对产品的需求层次也在不断递进，生鲜电商符合了人们的消费趋势，迎来爆发期是水到渠成。
同时物流的进步和资本的介入也促进生鲜电商的发展升级。
二、生鲜电商品类情况蔬菜水果占据主导地位，整体价位偏低，水产海鲜销售较为平稳，消费者对生鲜满意程度较高。
生鲜电商以销售生鲜和普通食品为主，其中生鲜类产品的比重为，新年春节是网购生鲜的.旺季；在细分品类中，蔬菜水果占据主导地位，占比为。
生鲜产品的单价整体偏低，其中蔬菜水果、牛奶乳品、冷藏冷冻产品中单价30元以下的产品销量占比超过60%，但水产海鲜的单价为元，属于高端产品，远超其他品类的价格。
水产海鲜销量全年趋于平稳，春节对销量拉动效果最大，2023年2月份的销量是1月份的倍。
本来生活、天天果园的讨论热度最高；微博讨论内容多以转发抽奖、购买分享为主；各生鲜电商总体满意度较高，本来生活略胜一筹。
三、生鲜电商人群分析人群集中在北上广深为中心区域的经济带，女性更关注健康、男性更阔绰，并且与菜谱类网站用户群高度相关。
华北地区生鲜购买人数占总体，华南地区占据，东部地区占，三个地区购买人数占据总人数，在经济较发达的地区，购买用户出现较明显的地域性。
数据分析工作总结汇报
数据分析工作总结汇报
在过去的一段时间里，我有幸参与了公司的数据分析工作，并且在这个过程中取得了一些成绩。
在此我将对我的工作进行总结汇报，希望能够得到大家的认可和指导。
首先，我主要负责了公司销售数据的分析工作。
通过对销售数据的深入分析，我发现了一些有价值的信息。
例如，我发现了某个产品在特定地区的销售额明显下降，经过进一步分析，发现是由于当地经济形势的不稳定导致的。
在及时向公司领导汇报了这一情况后，公司采取了相应的措施，避免了进一步的损失。
其次，我还参与了市场调研数据的分析工作。
通过对市场调研数据的分析，我发现了一些潜在的市场机会。
例如，我发现了某个新产品在特定年龄段的消费者中具有较高的潜在需求，为公司的产品推广和营销提供了有力的依据。
除此之外，我还积极参与了数据分析工具的学习和应用，不断提高自己的数据分析能力。
通过学习和应用数据挖掘、机器学习等技术，我能够更深入地挖掘数据背后的信息，为公司的决策提供更有力的支持。
在未来的工作中，我将继续努力，不断提高自己的数据分析能力，为公司的发展做出更大的贡献。
同时，我也期待能够得到大家的指导和支持，共同推动公司的发展。
谢谢大家！。
数据分析报告范文最新3篇
数据分析报告范文最新3篇数据分析是现代企业管理中不可或缺的一环，通过对数据的收集、整理、分析和解读，可以帮助企业更好地了解市场、顾客和自身的情况，从而制定更加科学的决策。
本文将介绍三篇最新的数据分析报告范文，希望能够为读者提供参考和借鉴。
篇一：电商平台用户行为分析报告一、背景本报告基于某电商平台2019年1月至12月的用户行为数据，旨在分析用户的购物行为、偏好和趋势，为平台提供数据支持和决策参考。
二、数据概况1. 数据来源：某电商平台2019年1月至12月的用户行为数据。
2. 数据规模：共计100万条数据，包括用户ID、商品ID、行为类型（浏览、收藏、加购物车、购买）、时间等字段。
3. 数据清洗：对数据进行了去重、缺失值处理和异常值处理等清洗工作。
三、用户行为分析1. 用户活跃度分析：通过对用户的登录次数、浏览次数、购买次数等指标的分析，发现用户活跃度呈现出明显的周期性变化，其中双十一、双十二等促销活动期间用户活跃度明显提升。
2. 用户购物行为分析：通过对用户的购物行为进行分析，发现用户的购物行为呈现出明显的个性化和多样性，其中女性用户更加注重服装、化妆品等商品的购买，而男性用户更加注重电子产品、运动器材等商品的购买。
3. 用户偏好分析：通过对用户的收藏、加购物车等行为进行分析，发现用户对价格、品牌、口碑等因素有着不同的偏好，其中价格因素对用户的影响最为显著。
四、结论与建议1. 通过对用户活跃度的分析，可以为平台制定更加精准的促销策略，提高用户的参与度和购买率。
2. 通过对用户购物行为和偏好的分析，可以为平台提供更加个性化和差异化的商品推荐和服务，提高用户的满意度和忠诚度。
篇二：金融行业客户信用评估报告一、背景本报告基于某银行2019年1月至12月的客户信用数据，旨在分析客户的信用状况、风险等级和趋势，为银行提供数据支持和决策参考。
二、数据概况1. 数据来源：某银行2019年1月至12月的客户信用数据。
爵士队比赛数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言爵士队作为NBA联盟中的一支传统强队，近年来在比赛中表现抢眼，吸引了众多球迷的关注。
为了更好地了解爵士队的比赛特点和战术安排，本报告通过对爵士队本赛季的比赛数据进行详细分析，旨在为球队管理者、教练组和球员提供有益的参考。
二、数据来源本报告所采用的数据主要来源于NBA官方统计网站、各赛事直播平台及社交媒体。
数据涵盖了爵士队本赛季所有比赛的数据，包括球队得分、篮板、助攻、抢断、盖帽等各项指标。
三、数据分析1. 总体得分能力爵士队本赛季场均得分110.4分，位列联盟第12位。
其中，球队三分球命中率36.2%，位列联盟第18位。
可以看出，爵士队整体得分能力尚可，但在三分投射方面仍有较大提升空间。
2. 篮板球争夺爵士队本赛季场均篮板球数为46.5个，位列联盟第13位。
其中，进攻篮板球数为11.6个，位列联盟第18位；防守篮板球数为34.9个，位列联盟第11位。
从数据来看，爵士队在篮板球争夺方面具有一定的优势，尤其在防守篮板方面表现突出。
3. 助攻与失误爵士队本赛季场均助攻数为23.4次，位列联盟第17位。
球队失误数为15.6次，位列联盟第19位。
助攻与失误之比为1.49，说明爵士队在进攻端的串联与组织能力尚可，但失误过多制约了球队的整体表现。
4. 抢断与盖帽爵士队本赛季场均抢断数为8.6次，位列联盟第19位。
盖帽数量为4.3次，位列联盟第17位。
从数据来看，爵士队在防守端抢断和盖帽能力相对较弱，需要进一步加强。
5. 犯规与犯规率爵士队本赛季场均犯规数为18.6次，位列联盟第12位。
犯规率为9.5%，位列联盟第15位。
虽然爵士队在犯规次数上表现尚可，但犯规率相对较高，说明球队在防守端有时过于冲动。
6. 球队阵容特点爵士队本赛季阵容以年轻球员为主，球队领袖戈贝尔、米切尔等球员具备较高的天赋。
球队战术体系以团队进攻为主，强调快攻和三分投射。
在防守端，爵士队注重协防和团队防守。
四、结论与建议1. 提升三分投射能力：爵士队本赛季三分投射能力有待提高，建议球队在训练和比赛中加强对三分投射的练习，提高球员的三分球命中率。
数据分析工作总结汇报
数据分析工作总结汇报尊敬的领导，各位同事：我很荣幸能够在这里向大家汇报我所负责的数据分析工作。
在过去的一段时间里，我和我的团队致力于利用数据分析技术来解决公司所面临的各种挑战，同时也努力为公司的发展做出贡献。
以下是我对我们工作的总结和汇报。
首先，我想分享一些我们所取得的成就。
在过去的季度里，我们成功地完成了多个数据分析项目，其中包括市场调研、产品销售分析、客户行为分析等。
通过这些项目，我们为公司提供了宝贵的数据支持，帮助公司更好地了解市场和客户需求，优化产品策略和销售方案。
我们的工作成果得到了公司领导和各部门的认可和肯定。
其次，我想强调我们在技术和方法上的进步。
在过去的一段时间里，我们不断学习和探索最新的数据分析技术和方法，努力提升自己的专业能力。
我们不仅熟练掌握了各种数据分析工具和软件，还深入研究了数据挖掘、机器学习等前沿技术，为公司提供了更加精准和深入的数据分析服务。
最后，我想提出一些建议和展望。
在未来，我们将继续致力于提升数据分析能力，为公司提供更加全面和深入的数据支持。
同时，我们也将加强与各部门的沟通和合作，更好地理解他们的需求，为他们提供更加贴合实际的数据分析解决方案。
我们也将继续关注和学习最新的数据分析技术和方法，不断提升自己的专业水平，为公司的发展做出更大的贡献。
总之，我对我们过去的工作成果感到自豪，也对未来的发展充满信心。
我相信在公司领导的正确指引和全体同事的支持下，我们的数据分析团队一定能够取得更好的成绩，为公司的发展做出更大的贡献。
谢谢大家！。
数据分析工作总结汇报
数据分析工作总结汇报
在过去的一段时间里，我有幸能够参与并负责数据分析工作。
通过对数据的深入挖掘和分析，我得以发现了一些有价值的信息，并且为公司的决策提供了有力支持。
在此，我将对我的工作进行总结汇报，以便让大家了解我所做的工作和取得的成绩。
首先，我负责了公司销售数据的分析工作。
通过对销售数据的分析，我发现了一些潜在的销售机会和市场趋势。
我利用统计分析方法对销售数据进行了分析，找出了销售额的增长趋势和销售额的波动原因。
通过我的分析，公司决策层能够更好地了解市场动态，并且制定出更加有效的销售策略。
其次，我还负责了客户数据的分析工作。
通过对客户数据的分析，我发现了一些有价值的客户群体和客户行为特征。
我利用数据挖掘技术对客户数据进行了分析，找出了客户的购买偏好和购买习惯。
通过我的分析，公司决策层能够更好地了解客户需求，并且制定出更加精准的营销策略。
最后，我还负责了对公司运营数据的分析工作。
通过对运营数据的分析，我发现了一些潜在的效率提升和成本节约的机会。
我利
用数据建模技术对运营数据进行了分析，找出了运营过程中的瓶颈
和问题点。
通过我的分析，公司决策层能够更好地优化运营流程，
并且提升运营效率。
总的来说，我的数据分析工作为公司的业务发展提供了有力支持。
通过对销售数据、客户数据和运营数据的分析，我为公司提供
了更加精准的决策支持，帮助公司更好地把握市场机会，提升客户
满意度，优化运营效率。
我相信，在未来的工作中，我会继续努力，为公司的发展贡献更多的价值。
感谢大家的支持和信任！。
数据分析工作总结汇报
数据分析工作总结汇报
尊敬的领导和同事们，。
在过去的一段时间里，我有幸能够负责公司的数据分析工作。
通过不懈的努力和团队的支持，我很高兴地向大家汇报我们的工作
成果和收获。
首先，让我们来看一下我们所处理的数据量。
在过去的一个季
度里，我们收集并分析了超过10万条数据，涉及到销售、市场、客
户和产品等多个方面。
这些数据的收集和整理工作是一个庞大的项目，但我们团队成功地完成了这项任务，并为公司的决策提供了重
要的支持。
其次，让我们来看一下我们的数据分析成果。
通过对这些数据
的深入分析，我们发现了一些有价值的信息和趋势。
例如，我们发
现了某个产品在特定地区的销售情况较好，为公司的市场推广提供
了重要的参考。
同时，我们还通过数据分析找到了一些客户群体的
偏好和需求，为销售团队提供了有针对性的销售策略。
最后，让我们来看一下我们的数据分析工作对公司业绩的影响。
通过我们的数据分析工作，公司在过去一个季度实现了销售额的10%增长，客户满意度也有了明显的提升。
这些成绩的取得离不开我们
团队对数据的深入分析和对业务的深刻理解，我们为公司的发展做
出了积极的贡献。
总的来说，我们的数据分析工作取得了一定的成绩，但也还有
很多可以改进的地方。
我们将继续努力，不断提升自己的数据分析
能力，为公司的发展贡献更多的价值。
谢谢大家的支持和配合！
此致。
敬礼。
XXX 敬上。
数据分析报告书范文(3篇)
第1篇一、报告概述报告名称：XX公司2023年第一季度销售数据分析报告报告时间：2023年4月报告目的：通过对XX公司2023年第一季度销售数据的分析，了解公司销售状况，发现问题，为接下来的销售策略调整和市场拓展提供数据支持。
报告范围：XX公司2023年第一季度销售数据报告内容：1. 销售数据概况2. 产品销售分析3. 客户分析4. 地域销售分析5. 销售渠道分析6. 问题与建议二、销售数据概况1. 销售总额：2023年第一季度，XX公司实现销售总额为XXX万元，同比增长XX%，环比增长XX%。
2. 销售量：第一季度，XX公司销售量为XX万件，同比增长XX%，环比增长XX%。
3. 平均售价：第一季度，XX公司平均售价为XXX元/件，较去年同期上涨XX%，环比上涨XX%。
4. 销售毛利率：第一季度，XX公司销售毛利率为XX%，较去年同期提高XX%，环比提高XX%。
三、产品销售分析1. 产品类别销售分析根据销售数据，将产品分为A、B、C三类，具体如下：（1）A类产品：销售量为XX万件，销售额为XXX万元，占比XX%。
（2）B类产品：销售量为XX万件，销售额为XXX万元，占比XX%。
（3）C类产品：销售量为XX万件，销售额为XXX万元，占比XX%。
2. 产品销售趋势分析通过对比去年同期和环比数据，分析各产品类别的销售趋势如下：（1）A类产品：销售量同比增长XX%，销售额同比增长XX%，销量和销售额均呈现增长趋势。
（2）B类产品：销售量同比增长XX%，销售额同比增长XX%，销量和销售额均呈现增长趋势。
（3）C类产品：销售量同比增长XX%，销售额同比增长XX%，销量和销售额均呈现增长趋势。
四、客户分析1. 客户构成分析根据销售数据，将客户分为A、B、C三类，具体如下：（1）A类客户：销售额占比XX%，客户数量占比XX%。
（2）B类客户：销售额占比XX%，客户数量占比XX%。
（3）C类客户：销售额占比XX%，客户数量占比XX%。
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数据分析报告数据分析报告（通用17篇）在人们越来越注重自身素养的今天，报告的适用范围越来越广泛，报告包含标题、正文、结尾等。
那么报告应该怎么写才合适呢？以下是小编精心整理的数据分析报告，欢迎阅读与收藏。
数据分析报告篇1回顾，我从XX年10月27日迈入xx铝业这个大家庭已经和大家和谐相处了数十年。
随着公司的成长，也不断的提高了我个人的能力。
XX年上半年我在生产部查前工序的数据。
下半年根据公司的需要又调回成品车间担任数据指导员这一职。
从那一刻起我主要负责成品车间的进仓数的准确性，规划仓位和备料库的管理工作。
由于成品车间的进仓数据和上工序有着重要的联系。
所以在工作中我都非常认真的对待每一个数据、万不可因自己的粗心大意给公司带来多余的麻烦。
在成品车间，我坚定不一的按照公司的方针政策执行，听从领导的安排，做好自己的本职工作，同时协助本组成员进仓，尽自己最大的努力将成品进仓的数据更精确，经常听取大家好的建议，结合工作中的经验，改进自己的不足，不断提升自己，争取为公司创造更大的价值。
一、我工作主要负责是管理好进仓数据成员，协助她们进仓，查出她们的不足方面，把自己在工作中的经验毫无保留的传达给她们，也让她们在工作的同时不断提升自己的能力。
不定时的对她们进行培训，使我们这个团队的综合能力更上一个新的台阶，同事也要提高进仓仓位的准确性，管理好备料库的型材是否齐全，如有缺少品种及时补库，进仓数据是准确性是保证订单完成的重要环节，也是成品车间最重要的工作岗位。
在进仓的细节上我从不马虎，确保成品进仓数据的准确性，满足客户的需求，为公司利益，我总是认真坚守自己的岗位，带动本组成员工作的积极性。
二、仓位的准确性，是直接对客户提货的时间有着不可分开的关系，在这方面我常常与进仓班长，进仓搬运，数据源进行多次共同交流，一定要把数据。
仓位进准，不管事上erp还是手工帐都要一致，不得有任何差错，大家团结一致把进仓的工作做得更好、更细、更perfect！三、备料库以前是由专人管理，但是现在没有专人管理，这对我来说也是一个考验，每天都会去专注型材的去向，同时做好手工台账，做到进出合理，不混乱，也经常和本组成员对工作现场进行清扫、整理，让大家有个舒适的工作环境，保持轻松愉快的心情去将我们的工作做到更好。
在平时的工作中我自己也有不足之处，进仓数据还不够完全准确，仓位有改进但也是大家的功劳，现在面临的成品仓的工作，我想说句实话，能否在进仓那里增加一人，因为备料库还是要专人管理比较好，我只是建议。
对于下一步的工作，请公司相信我，我已做好了准备迎接新的挑战。
数据分析报告篇2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。
数据分析报告篇3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。