数据与分析实践报告(集合11篇)

数据分析

本次调查发出份问卷，收回份。

（理财部分）

调查问卷显示，相当一部分人并不清楚所谓的理财到底是什么，更多的人听说过但从未做过。甚至在调查期间，一些人在听到我们正在调查的请况后立即拒绝了我们的要求。大约在他们的印象里，理财都是骗钱的招数，比如前段时间沸沸扬扬的庞氏**“e租宝”事件。

但是，适当的理财是生活所需。理财就是在不损失本金的情况下，投资较少的财富，获得可观的收益。连我们的思品教科书都说，“适当的理财是生活必备的技巧。

”在有过购买理财产品的问卷中，我们看到，不论向那种类型的公司进行投资，大部分的投资者主要都考虑风险的大小。理财非存款；最大收入越高，风险越大。其次会考虑是否方便于调用。

从这里我们可以看到，大部分的投资者还是比较理性谨慎的，对于自己的资产安全意识较高，不会随意地冒险投资。

（假币部分）

对于假币，所有人都应略知一二。电视等**多次解释，假币对经济稳定的危害和假币犯罪的严重性。即便如此，仍有少数人声称对防伪一无所知。

只有少数问卷明确表示会报警。还有人选择扔掉东西，甚至一些受访者选择继续使用。假币如果继续流入市场，可能造成更大的危害。然而，这些假币的制造者严重损害了人民的利益。

（电信诈骗）

所有人都应对此有所了解，并且时时警惕。一旦不慎被骗，可能会造成巨大的损失。然而，一位不愿意透露姓名的人告诉我，他从来没有认真理解过这件事，因为他觉得这件事无论如何也不会落到他的头上。

但是，如果遇到可能会产生无法弥补的损失。一小部分人，像这位先生一样，对此毫无准备，我们随后也展示了防止欺诈的重要性。

活动过程（补充，附有感想）

这项活动的目的是调查社会成员之间资金安全的重要性，并普及有关资金安全的相关知识。

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一、总体概况

在国家信息网络战略及“互联网+”战略实施的大力推动下，我区从政策、人才、产品等方面不断加大对电子商务发展的投入力度，取得了良好效果。20xx年，区内电子商务市场规模实现平稳增长，实现电商交易总额104亿元，较20xx年同比增长17 %。其中网络零售额全年累计33.9亿元，同比增长15%；农产品销售全年累计10.1亿元，同比增长5%。

二、电商成交指数分析

（一）电商交易总额。20xx年，区内全年电商成交总额达104亿元，同比增长17%，尤其是农产品上行增势喜人，但总体来看，电商交易总额增速较20xx年约28%的增长率有所放缓。究其原因：

一是政策和市场因素。20xx年以前，我区电商发展基础差，电商成交额度小，随着国家电商综合示范创建项目开展，上下行通道全面打通，大量财力、物力、人力投身其中，尤其是“电商服务中心—站—点”三级服务体系的建成，以智能网仓和城乡物流通道为基础的电商物流配送体系全面运行，以区域公共品牌“山韵黔江”及产品品牌为支撑的网销品牌体系初步形成，各大电商企业、电商平台、尤其是社群电商应势发力，销量节节攀升，促进了我区电商飞速发展。如今，随着国家电子商务法的颁布实施，各项政策企稳，区内电商活动也受到市场环境影响，开始进入稳定发展阶段。

二是基数因子的影响。一方面，随着网络支付设施的推广普及，选择微信、支付宝等进行线下交易支付的群体增长逐渐到达临界点，增势出现“梯度差”；另一方面，我区对周边市场具有一定辐射力，但市场容量仍然较小，反映在电商交易规模上，增长的难度将逐渐加大。

三是保量提质的需求。如今的新零售模式更加讲究“品质至上”和“内容为王”，我区电商开始进行资源和人力方面的优化整合，迈入更加注重品牌力和品质力的新征程，摒弃掉了过去一些粗犷化和原始化的发展模式，在保证总量有所增长的基础上，更加注重品质的提升。

（二）网络零售总额。20xx年，我区网络销售总额为33.9亿元，较20xx年同比增长15%，其中购进（产品下行）19.9亿元，卖出（产品上行）14.2亿元，二者同比增长率分别为14%、17%。与20xx年购进17.4亿元和卖出12.1亿元相比，绝对数值上都有较大的提升。

一是随着时代的发展与电商基础设施的进一步完善，电商逐渐融入大家的生活，加之区内城乡居民的购买力逐步上升，网上购物成为一种消费新常态；

二是随着各类B2C、C2C电商用户群和商品种类不断发展，新型零售平台的服务功能逐步深化，促进了网购（下行+上行）的进一步发展；

三是区委区政府对电商，尤其是电商精准扶贫和乡村振兴的重视和大力扶持，一大批电商平台依托区内广大农村茁壮成长起来，带动了农特产品的上行销售。

（三）农产品销售额。20xx年，区内农产品网络销售额有所增长，突破10亿元大关。

一是产品溢价机会增大。我区位于武陵山区腹地，生态环境良好，农特产品具有一定的品质优势，如脆红李、猕猴桃、阳雀菌等大宗爆款商品在20xx年实现量产，增幅较大；

二是品牌推广效应拉动明显。通过“山韵黔江”及各乡镇多子品牌的共同包装和多维度场景化推广，为农特产品销售助力；

三是农产品深加工效益。区内逐渐形成了从农产品粗加工到深加工的产销一体化产业链，如红薯干、苕粉、渣海椒等；

四是统计口径不断优化。20xx年，各类电商企业的农特产品销售逐渐纳入统计，基本实现无漏报；

五是销售渠道增多。以前从单一淘宝店铺，发展成以京东、邮乐购、微商、微商城、有赞及自建平台、O2O线下体验直销店等多个销售平台共同发展销售渠道，基本上达到了有农产品就有电商，有渠道就有黔江农特产品。

三、电商发展趋势研判

第一，农村电商已常态化，市场竞争进行第三个阶段，重点在产品供应链上。如何让农产品电商化，具备利用电子商务进行销售的前期条件完善，如产品包装、策划、标准化、存储方式、可持续供给、运输等，实现农村电商提档升级触及农户，也就是电商生态链在农村的打造成为重点。

第二，城市供配系统通过电商方式将农村与城市进行有效链接。城市配送植根于打通“城市物流最后一公里”的解决方案，解决乡村振兴中货品进出的高效多样的问题将是重要抓手之一。

第三，品牌推动的农产品溢价将在农村电商中大放异彩。在“传统”的电商模式之外，会员制、预售制、众筹、认领等形式必将会更深一步融入电商，电商也将从“卖产品”慢慢过渡到“卖生活方式、卖情怀、卖格调”，社群电商将更加聚焦精准人群，发力细分市场。

第四，大数据驱动下的生产方式发生变化。大数据平台的建立和使用，可以将原始零散的低密度价值数据经过过滤、分析，建立模型，供决策使用，提前预测市场发展方向，有效提升效率，降低成本。

四、电商发展建议

一是提高对电商的认识，电商不是简单的商业行为，而是解决农产品品牌化、供应链，反作用于生产的一整套解决方案，不是商务委的一个简单工作，从发达地区的发展经验看，是以营造电商生态来推动产业发展或产业发展融入电商生态。

二是加大招商引资力度，力争引入成熟电商引领黔江电商跨跃式发展，导入成熟，大量的需求流量；

三是以电商园区智能物流，冷链物流为基础，打造黔江农特产品供应链服务体系；

四是加强对黔江农特产品的包装策划，打造一批电商爆品；

五是做好大数据运用，为黔江电商发展提供智力和决策支撑。

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1. 引言

一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对教育招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。

2. SPSS分析软件简介

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“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。

下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。

3. 相关性分析

教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。

Pearson相关系数法计算公式：

式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。

Spearman相关系数法计算公式：

r=1-(2)

式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。

Cronbach a信度系数法计算公式：

α= 1-(3)

式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。

对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。

数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。

我们以SPSS 13.0版本的.软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：

(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Correlate】→【Bivariate...】，系统弹出变量相关系数设置对话框。

(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。

(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。

(4)对话框中的其它选项取软件系统的默认值，点击【OK】，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：

上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。

Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：

(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击【Analyze】→【Scale】→【Reliability Analysis...】，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。

(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。

(3)参数设置完毕之后，点击【OK】，软件开始相关系数计算并输出运算结果。

4. 选择题的选项分析

在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。

教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。

我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。

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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同;非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。

检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设;最后对检验假设的结果进行解释。

数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。

SPSS数据统计分析的步骤如下：

(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击【Analyze】→【Nonparametric Tests】→【Chi-Square...】，弹出“Chi-Square Tests”对话框。

(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。

(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。

(4)点击【OK】，输出软件运算结果。

我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同;H：选项的实测分布与期望分布不同。

假设检验的显著性水平为α=0.05，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=0.0626，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在0.05显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。

5. 结语

SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。

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如何培养学生建立数据分析观念，提高数据分析能力。我个人认为最关键的因素就是实践。要让学生随时关注生活中的信息，注意观察和积累。老师要教会他们怎样去设想和分析，发现问题，逐步引导学生从有意识的分析再到无意识的分析，让最后的无意识分析形成一种习惯。具体说来，有以下几点;

一、设计问题情境，经历统计过程，体会数据分析

教学中教师应注重设计贴近学生生活的问题情境，使他们在经历简单收集数据的过程中，逐步体会到现代社会里，充满着大量的数据，了解许多问题解决应当先做调查研究，收集数据，通过数据的收集管理和分析断做出问题解决的合理决策。设计学生所熟悉如：组织体育比赛活动,为了更好地组织比赛，需要调查全班同学最喜欢的体育活动和活动方式。鼓励学生用收集到的数据作出决定：你认为班级最好组织什么体育比赛，比赛采用什么形式进行，从而确定班级如何进行体育比赛。

二、解决实际，理解数据分析的必要性

虽然我们都在提学生的主体作用，强调让学生主动参与到学生中去。但是，学生如果不知道学生这一知识的必要性时，更多的时候是在盲目被动地接受。所以，在学习时，让学生明确对数据进行分析的必要性是建立学生数据分析观念很重要的一个环节。如，在教学《中位数和众数》时，教师出示某超市的工资表，在学生阅读信息之后，教师出示两张招聘广告，教师出示两份招聘广告：

招聘职员广告 A公司

本公司待遇较高，平均月薪1600元。

招聘广告 B公司

本公司招聘职员，月薪1000元。

教师对孩子们说：如果这两个公司都是这家超市的商户，他们的工资都是参照上面的工资表来执行的，谁来说一说你选择哪家公司?为什么?

在学生的选择中会出现不同的选择与理由，这时，教师注意引导学生进行数据分析，让学生体会到生活中得到的数据是需要进行分析的。进而通过怎么修改A公司的广告更合理，引出中位数与众数的概念，同时渗透数据分析的观念，让学生体会到分析数据能帮助人们做些什么。

三、借助活动实践，培养数据分析观念

建立数据分析观念，提高数据分析能力。首先要让学生自己投入到具体的实践中去，在实践中检测，具体问题具体引导。要培养学生有意识地从统计角度思考有关问题，当遇到问题时能想到去收集数据和分析数据。

观念的建立需要人们亲身的经历。要使学生逐步建立统计观念，最有效的方法是让他们真正投入到统计活动的全过程中去：提出问题，收集数据，整理数据，分析数据，做出决策，进行交流、评价与改进。我在教学中设计了“我来当老板”的活动，让学生能过数学实践活动，体会数据分析的观念，提高数据分析的能力。

假如你是一家鞋店的老板，在开店前，你需要确定进哪一种品牌的鞋?如果你已经确定了买哪一种品牌的.鞋，你要确定进货是什么样的鞋子最受消费者欢迎，可以多进一点?如果你确定了鞋子的样子，你要确定哪一个号码的鞋可能买的最多，也就是需要进货最多?

假如你是文具店的老板，你要确定哪一种品牌的文具最受学生喜爱，可以多进一点货?等等。

通过这样的实践活动，学生要去调查了解一些数据，并后分析数据，从面做出决定，他们就经历了这样的过程，在这个过程中，他们也体会到了统计的重要性以及数据分析的重要作用，有利于培养他们对数据的理解，建立数据分析观念。

总之，统计与学生的生活联系很紧密，我们的教学就是使学生体会数据统计的过程，了解发现数据统计分析在日常生活中的重要作用，产生对数据的亲切感，愿意去分析数据提取信息，遇到问题时愿意去收集数据来帮助解决问题，从而培养统计中的数据分析观念，提高数据分析能力

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现有数据分析报告当中存在一些问题，我们对现有的数据分析报告当中的问题进行分析，来找到如何做出更高质量的数据分析报告。

基础数据的采集对于整个数据分析报告具有非常重要的意义，基础数据采集的科学性决定了这个数据分析报告是不是有使用价值。只有当数据采集具有科学性、客观、严密的逻辑性时，建立在这样的数据分析基础之上的经济效益评价、现金流量分析以及数据分析结论才具有现实的价值和意义。一般来说，当拿到一个项目时我们首先会结合项目的特点来进行基础数据分析，一个项目刚形成，从无到有的时候，基础数据一般采用一手的数据，因为它没有历史的轨迹来遵循，所以用一手数据资料来进行分析。一手数据的采集方法比如：问卷调查、观察、抽样技术等等，来对一手数据进行分析。通常对拥有大量的历史数据的项目如服装业等，数据采集可借鉴同等的规模或一些历史数据，以他为基础来进一步研究和分析。同时也可借鉴行业公开的资料、网上资料、统计的年鉴等等来进行分析。从现有的数据分析报告来看，很多基础的数据就是简单的摆在那里，没有数据来源，数据提示，没有对基础数据严谨的分析。

作为数据分析报的使用方而言，拿到这样的报告会对于报告的科学性提出质疑。

二、数据分析的过程缺乏逻辑性，论证的结论不具备系统性 很多数据分析报告一般都是前面是一堆数据，后面是一个结论。当真正的研究数据和结论时，是结果单一，数据和结论找不到必然的联系，要不就是只有一个结论，比如对净现值、内部收益率做出说明等等。作为专业的数据分析报告，必须充分的考虑每一个数字科学来源的基础上运用定量的模型来对数据进行分析，一步步推导到数据的结论上。

（一）、什么是影响这个项目的风险点，这些风险因素就是我们通常意义上的不确定性分析的模型来做

（二）、在这样的风险因素基础上，哪一些风险因素对投资项目的效益有重大影响，这些因素通过敏感性分析可以找出来。

（三）、找出这些风险因素下一步就是分析，这些影响效益的风险点出现的概率有多大？

三步分析完之后，风险对于这个项目的影响就显露出来，到这个时候只是数据分析的第一步工作。有一些数字和比率出现在报告上，更重要的在于结论，针对于这样的分险因素和风险变量（不可避免的），作为数据分析报告必须能搞提出来如何在项目的操作中

有效的防范这些风险。这样的风险点的提出和风险因素的防范对于报告的使用者来说是有意义的。

三、现有的数据分析报的结论单一，仅仅对于项目的可行性和计划性进行研究

建立在定量研究的基础上的数据分析报告和分析师还需要对于整个项目的战略规划提供一些更有价值得东西，包括项目中对于总投资的一些建议。比如总投资规模一定的情况下资金来源于自有资金、借贷资金；借贷资金和自有资金的比例或他的融资安排，如何能确保成本最低。进一步项目的分析，如现金流量的分析可站在项目的角度也可站在投资人的角度，这时候在投资人的角度分析时是自有资金流量表；在项目是否盈利的角度分析时就是全投资的现金流量分析，不同的现金流量表可以对项目和投资人提供一些有价值的结果。

可以表现为商业计划书形式、项目的可行性的研究等，根据委托方的要求操作。作为立项的依据，数据分析报告就是项目的可行性研究报告的形式。从项目的融资角度分析，作融资的依据可以叫做商业计划书形式。从数据分析角度来说，对于委托方而言，可研报告和商业计划书存在不独立性。政府审批项目会委托咨询公司等专业机构进行项目研究，而更多的立项报告的可研报告分析和委托方式一致的，这样的报告带有一(来自: 海达 范文 网:数据分析报告)定的目的性和倾向性。从数据分析

角度来说坚持数据的独立性、客观性、公正性是这个行业的最基准的要求。

报告必须独立于委托方、报告的使用方，这样的报告才不会有倾向性。定量研究的分析方法，一个从无到有的项目缺乏历史数据，但不可能独立于享有的经济活动或脱离现有的经济生活。对于这些项目我们采取定性的研究，通过一些专家的论坛、德尔菲法、市场问卷调查等等方法来对于这个项目的市场需求基础数据进行估算，估算的结果再进行定量分析，定向和定量相结合，最终定量化。拿到项目时，有一个总的投资金额、成本效益的分析，首先看项目是在微观经济的角度分析还是在国民经济的角度分析，还是社会经济角度分析，确立着眼点后再进行基础数据的采集，找到适合项目的定量分析方法。进一步通过项目所在行业的特点对于成本和费用做出基础的判断。经济效益用我们学过的模型来进行评判，包括对方

案的选择采取我们能够使用的方法。

意味着数据分析报告要有科学的逻辑性，基础数据是怎么来的？有什么依据？对于说明判断又有什么样的依据？有什么样的依据做立足点？基础数据得到后对收入预测判断有什么样的依据？收入预测出来后成本预测是怎么出来的？成本费用的基础数据是怎么样得到的？一步一步进行判断。

战略规划性越来越成为数据分析报告质量的一个基础要求。当你的数据分析报告能对你的委托方的战略规划进行策划和梳理得时候，数据分析报告的价值就体现出来了。

格式上要做规范，要有严谨性、专业性和责任性。

1、总投资的概念不同的要求有不同的涵盖面，对于项目数据分析而言，我们的投资包括建设投资、建设期利息、流动资金的全部投入，需要和国家现行的规模投资范围相区别。

2、拿到项目时要进行收益的预测，要分清项目是什么样的项目，是新的还是有大量历史数据的项目，决定我们采用的数据模型是建

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