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数据分析是目前企事业单位开展工作的主要方向定位方式，根据不同的数据类型以及目的，所得出的数据分析报告种类是不同的，例如描述性数据分析报告（一般针对已执行工作的数据总结分析）、解释性分析报告（剖析问题相关数据的分析报告）、探索性分析报告（对未执行的相关工作市场调研分析报告）、预测性分析报告（针对大数据统计以及策略性项目计划所制定的计划分析报告）等等。
虽然最终生成的报告类型有所不同，但是其数据分析方法以及报告的结构依旧是有据可依，有迹可循的。
数据分析方法：
1、明确数据分析的目的。执行数据分析必然需要实现某个目的，或者解决某个问题，有了明确的目的，才能更好的获取准确的数据以便执行后续的数据分析工作。
2、按照数据分析的思路执行。有了明确的数据分析目的，便可以执行数据分析的过程：数据准备（收集挖掘相关数据）、数据处理（数据分类清洗数据）、数据分析（按照各种方法执行数据分析）、数据展现（得出数据结论以及实现数据可视化）、撰写报告。
数据报告格式：
一般数据分析报告采用总分总的整体结构。与常规报告类文学形式类似。总（标题、目录、项目背景、分析目的、分析整体思路）--分（详细描写数据分析过程以及相对应的结论）--总（得出结论、提出相关建议）。下面主要介绍一下报告格式中的重点部分。
1、标题。好的标题能让阅读者快速的掌握数据分析报告的主要目的。通常构思标题的时候可以采用：直接在标题中展示报告相关结论；明确报告所分析的主要问题；或者直接中规中矩的阐述性标题。
2、正文内容。1、在描述正文的部分，一定要架构清晰，思路最好不要出现跳跃的地方；2、所得到的结论要切合数据分析的主题，最好一个分析模块只给出一个最直接与主题关联最密切的分析结论。否则结论相对杂乱也会给阅读者造成困扰；3、在表述中尽量使用可视化的图形展示数据，让数据更加直观。
3、结论。在得到最终结论的时候，最好能提供相应的建议和解决方案。从而使数据分析报告更具有价值。
数据分析报告一定要遵循严谨、逻辑性以及可读行等特性。严格按照数据分析的思路执行。尤其是在最初数据分析目的确认后，数据挖掘以及数据清洗的过程中更加用心，所谓失之毫厘谬以千里，如果最开始的数据是有问题的，相关的结论也会出现很大的偏差。
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