‘壹’ 如何分析结果是否合理，如何验证与判断
验证分析结果是否合理，可采用以下方法进行验证与判断。首先是要验证分析结果是否有效在分析试样的同时，通过平行测定一个与试样同类型的标 准样品。如果标准样品的分析值与标准证书所提供的标准值之差不大于标样允许误差时，表明分析结果有效，否则无效。用允许差验收判断在分析结果有效的前提下，用同一试验室或不同试验室的所得分析 结果之差，按“允许差”判断。如同一试验室，同一（或两个）分析人员，采用标准方法分析同 一试样，两次结果之差应小于或等于“同一试验室的允许差”，取两者平均值为最终分析结果。 若超出允许差值，应在短时间内进行第三次测定，测定结果与前两次或任一次分析结果之差符合 允许差规定时，则取其平均值作为分析结果。按照“验收试样分析值程序”进行判断此法由国际标准化组织协会提出，各国正逐渐 采用。基本步骤是：当两次分析值之差的绝对值小于或等于“允许差”时判断分析 结果有效，取两次结果的平均值。若大于“允许差”，小于1.2倍允许差时，需进行第三次测定。 依此类推，直至该次测定结果与前几次测定结果的级差小于1.3倍允许差时为止。在日常分析工 作中，用“验收程序”进行验证，以保分析结果的可靠性。同等精度要求下消耗资源越少越优。
‘贰’ 做数据分析如何保障数据的准确性
从业多年，在数据准确性上摔过不少跟斗，总结了一些切实有效的方法，能够帮你尽可能的规避错误，确保数据的准确性，分享给大家
对数据上游的管理虽然看上去，数据分析师是掌握数据资源的人，但从数据的生产流程来看，数据分析师其实位于数据的下游，数据需要至少先经过采集环节、清洗环节、存储环节才能被数据分析师拿到，甚至有的体量特别大的数据，他的调取和处理环节也不能被数据分析师控制。所以，想要最终做出的数据不出错，那就要先确保我们的数据上游是准确的。
虽然数据上游一般是由其他业务或技术人员负责，但数据分析师也可以通过提需求或生产过程参与的方式，对数据上游进行管理：
设立数据“安检站”“大包小包过机安检”只要你坐过北京的地铁，相信这句话一定耳熟能详，为了确保所有旅客不把易燃易爆等危险品带入地铁内危及他人安全，地铁在每个进站口设置安检站对所有过往人员物品进行检查。虽然避免数据错误的最主要方法就是检查，但全流程无休止的数据检查显然是费时费力且效率低的，我们其实也可以在数据流入流出的关键节点设立“安检站”，只在这个时候进行数据检查。
一般我会在这些地方设立“安检站”：
几种行之有效的检查方法：
确保数据准确的几个日常习惯除了上述成体系的错误规避手段外，几个日常的好习惯也可以让我们尽可能的离错误远一点：
以上，是确保数据准确的大致经验总结，几句最关键的话再重复唠叨一下：
数据处理的准确性校验一直是个难题，是否存在一些针对据处理准确性的通用做法呢？
下面是一些对于数据进行计算处理后，保证数据准确性的个人实践：
对于大部分数据来说，数据处理可以分为以下 五个步骤 ：
1.数据采集；2.数据传输（实时/批量）；3.数据建模/存储；4.数据计算/分析；5.数据可视化展示/挖掘
针对上面五点分别展开介绍：
一、数据采集
通常数据处理之前会有数据采集的过程，数据采集会涉及到多数据来源，每中数据来源由于格式等不一致，需要特殊处理。
1.针对不通的数据源，需要做到每个数据源获取 数据能够独立。
2.采集过程需要监控，传输之前如有条件，可以做到本地有备份数据，便于异常查找时进行数据比对。
二、数据传输（实时/批量）
数据源本地已经做到有备份的情况下，对于传输异常的时候，需要 支持重试 ，存储端需要支持去重。
三、数据建模/存储
数据存储可以针对结果集合进行冗余分类存储，便于数据进行比对,针对存储需要进行副本备份，同时数据可以考虑按生效记录进行叠加存储，支持回溯 历史 的存储结构进行存储。
四、数据计算/分析/挖掘
数据进行计算，分析的时候需要进行步骤分解，便于准确性的分析和统计
1.计算之前，支持测算，同时支持数据进行分批计算，需要能导出本批次清单基础数据（例如人员或者id），便于数据核对。
2.计算之中，支持快速少量指定的典型数据测算，支持选择，是否存储参与计算过程的全部的中间变量。
3.计算之后，可以选择，支持导出本次计算过程中的所有参与变量和中间变量参数，可以线下根据数据列表对应的参数，进行计算，从而进行数据准确性的核对。
计算过程中，支持针对有问题的数据ID进行染色，染色后的数据，所有的中间过程变量全部进行打印输出。
五、数据可视化展示
可视化挖掘过程，需要主要前台图形化界面的数据量
‘叁’ 两组数据判断那个更可信应从哪些方面考虑
一， 1方差，正态分布，qq图, spss直接求显着性差异
2把第一组和第二组的 外观分析 ，香气分析，口感分析，整体分析分别求了和进行了比较，第一组各项指标都比第二项高，但我觉得需要进行多元方差分析
3，我们用的是独立性的检验 ，但要考虑到数据是否符合正态分布
4，用T检验，可是又要假设正态分布， T检验就是一种检验方法。。。是不用建立模型的
5，方差分析法得出无显着差异，再用方差的散点图分析其波动
6，数理统计里的假设检验，相关因素分析可以采用SPSS，至于可信度的说明可以考虑从方差入手说明，或者建立一个可信度指数，将相关数据整合到所建立指数中去。不能一下子公布全题分析，只能一步步分析。参数估计里有至信区间吧，还记得参数估计的有效**就是方差最小，灵活运用而已，知识不能学死了，只要不违反公理定理，合理运用引用相关交叉概念是没问题的
二， 1，权重 计算机智能拟合 泰勒公式
2，层次分析加模糊数学，其实纯评价类方法还可以采用灰色测度，还可以通过合理改造一些理论或合并理论建立评价模型，建议第二问可以考虑正式建立模型了，第一问仅做个假设检验写得详细点就行了，那不是模型，模型的建立可以从该问开始，小结一下：A题可以用统计分析软件SPSS来做，理论基于假设检验、方差分析及纯评价方法（评价类方法很多，至于用哪个可以依据个人喜好或个人想法），方法是需要创新的，所以在理论基础上有很大的拓展空间。
3，用两个独立t检验， 还是配对样本T检验，多重检验也可以
4，应该有客观的量化标准，但尺度由品酒师掌握（就像体操项目打分一样），比如说 多少g的葡萄可以生成多少度的葡萄酒，这样的是客观的
5，根据葡萄酒的分数对应的葡萄来进行分类
三， 第三问就是建立相关因素与评价指标的函数关系，通过前一问，运用SPSS软件可以构建出这样的函数，如果第二问开始构建模型，那么该问可以细化及补充就可以了，看哪种化学物质含量多 那么葡萄酒对应的哪种特质就多
用两个独立t检验， 还是配对样本T检验，多重检验也可以
四， 1，第四问就是在第三问建立的函数可以改变因素数据观察指标结果是否符合附件所给标准来验证，并对所建模型加以分析总结即可
2，，2.3问对葡萄酒的影响 能否通过主看，2,3项 而不需要品酒员就决定葡萄酒的质量
‘肆’ 怎样对数据进行分析—数据分析的六大步骤
时下的大数据时代与人工智能热潮，相信很多人都会对数据分析产生很多的兴趣，其实数据分析师是Datician的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据收集，整理，分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
很多人学习过数据分析的知识，但是当真正接触到项目的时候却不知道怎样去分析了，导致这样的原因主要是没有属于自己的分析框架，没有一个合理的分析步骤。那么数据分析的步骤是什么呢？比较让大众认可的数据分析步骤分为
六大步骤。只有我们有合理的分析框架时，面对一个数据分析的项目就不会无从下手了。
无论做什么事情，首先我们做的时明确目的，数据分析也不例外。在我们进行一个数据分析的项目时，首先我们要思考一下为什么要进展这个项目，进行数据分析要解决什么问题，只有明确数据分析的目的，才不会走错方向，否则得到的数据就没有什么指导意义。
明确好数据分析目的，梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成若干不同的分析要点，即如何具体开展数据分析，需要从那几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑化，确定分析对象、分析方法、分析周期及预算，保证数据分析的结果符合此次分析的目的。
数据收集的按照确定的数据分析框架，收集相关数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。常见的数据收集方式主要有以下几种
一般地我们收集过来的数据都是杂乱无章的，没有什么规律可言的，所以就需要对采集到的数据进行加工处理，形成合适的数据样式，保证数据的一致性和有效性。一般在工作中数据处理会占用我们大部分的时间
数据处理的基本目的是从大量的，杂乱无章的数据中抽取到对接下来数据分析有用的数据形式。常见的数据处理方式有 数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取 等，使用的工具有 Excel、SQL、Python、R 语言等。
对数据整理完毕之后，就需要对数据进行综合的分析。数据分析方式主要是使用适当的分析方法和工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
在确定数据分析思路的阶段，就需要对公司业务、产品和分析工具、模型等都有一定的了解，这样才能更好地驾驭数据，从容地进行分析和研究，常见的分析工具有 SPSS、SAS、Python、R语言 等，分析模型有 回归、分类、聚类、关联、预测 等。其实数据分析的重点不是采用什么分析工具和模型而是找到合适的分析工具和模型，从中发现数据中含有的规律。
通过对数据的收集、整理、分析之后，隐藏的数据内部的关系和规律就会逐渐浮现出来，那么通过什么方式展现出这些关系和规律，才能让别人一目了然。一般情况下，是通过表格和图形的方式来呈现出来。多数情况下，人们通常愿意接受图形这样数据展现方式，因为它能更加有效、直观地传递出数据所要表达的观点。
常用数据图表 有饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图、矩阵图 等图形，在使用图形展现的情况下需要注意一下几点：
当分析出来最终的结果之后，我们是知道这部分数据展现出来的意义，适用的场景。但是如果想让更多人了解你分析出来的东西，让你的分析成果为众人所熟知，这时就需要一份完美的PPT报告，一个逻辑合理的故事。这样的分析结果才是最完美的。
一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次清晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提高视觉冲击力，有助于阅读者更形象，直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。
数据分析的四大误区
1、分析目的不明确，不能为了分析而分析 。只有明确目的才能更好的分析
2、缺乏对行业、公司业务的认知，分析结果偏离实际 。数据必须和业务结合才有意义，清楚所在行业的整体结构，对行业的上游和下游的经营情况有大致的了解，在根据业务当前的需要，制定发展计划，归类出需要整理的数据，同时，熟悉业务才能看到数据背后隐藏的信息。
3、为了方法而方法，为了工具而工具 。只要能解决问题的方法和工具就是好的方法和工具
4、数据本身是客观的，但被解读出来的数据是主观的 。同样的数据由不同的人分析很可能得出完全相反的结论，所以一定不能提前带着观点去分析
‘伍’ 如何保证分析数据的准确性（八）
如何保证分析数据的准确性 中级（八） 2010.09.02 三班 王主持：对分析而言，数据就是产品，保证产品的质量是每个行业的最终目的。什么样的产品是好的，对于分析就是数据的准确性。准确的数据对生产有好的指导作用，不准确的数据就有可能造成设备的损坏和生产的停歇，对于大型工厂来说损失是惨重的。我们也知道对于咱厂，每次开停车都会在人力及资金上付出很多，所以我们不希望因为数据的问题引起不必要的争端，所以正确分析，报出正确结果是我们分析人不能推脱的责任和义务。对于我们质检中心是我厂的质量检验部门，主要承担着各种外进原燃料、厂内工序间产品的质量检验及外发产品的质量控制工作任务，检验数据的准确性对各生产环节的顺利进行都起到了至关重要的作用，同时，各种外发产品的质量得到保证，就会为企业树立良好的外部形象和信誉度，为企业发展开拓更为广阔的市场空间，因此，保证各种外进物料及外发产品的质量情况得到及时准确的反映就显得十分必要，那么如何能保证检验所得数据准确性呢，影响检验数据准确性的因素又有哪些呢？现在我们就来简单探讨一下。 先有甲醇岗人员回答 张回答：对于甲醇岗的分析我接触的时间较晚，我是初来的员工，到处都要学习，对于现在我掌握的情况，我想说的是:平行分析是检验分析数据准确的好方法，比如说当一个数据分析有异常的情况时，就是与平常分析不一样，就要重复分析一次或着两次，当确定取样正确的情况下，假如复核的几次还是与第一次一样的情况下，就可判断分析数据是正确的，在此种情况下作为分析人就要赶快与工艺人联系，告知其情况，以做到分析是工艺的眼睛的作用。 许接着说：张岚说的对，我比她早来些，除她说的情况外，我认为保证数据的准确性还要做到对分析项目的质的了解，做到知其然，知其所以然，在清醒的认识中提高分析的准确性。 沈说:菊香和张岚说的都很好，我要说的是：目前，质检中心检验作业区所采取的检验方法主要由化学分析和仪器分析两部分构成，首先，就化学分析方法而言，影响检验数据准确性的因素主要有以下几个方面。 第一，检验试验操作规程是否符合国家标准。所采用的操作规程是否适合所检验的物料的各分析元素的需要，直接决定着检验结果的准确与否，对分析结果的准确性起到了至关重要的决定性作用，那么，必须要选择适合各分析项目的操作规程，才能保证检验数据的准确性。目前，在我们质检中心各化验室所采用的各种分析方法基本都是依据《龙宇煤化工分析操作规程》中所包含的操作规程来执行，此规程是由质量检验相关工程技术人员依据国家标准相关内容及结合煤化工所检验各种物料工作需要而编写，基本能够满足检验工作需要。但是，随着国家标准的不断更新，检验方法的逐步成熟，《煤化工检验试验操作规程》中所涉及的一些原有的检验方法已不适合检验工作需要，已被新的分析方法所取代，在这种情况下，修订和完善检验试验操作规程就显得尤为重要，我们质检中心技术科相关技术人员，会同从事各检验项目相关工作人员，对检验试验规程进行了重新修订和完善，力求跟上检验方法发展步伐，满足检验工作需要，现在检验所采用的分析方法，全部参照国标中相关内容执行，这样就消除了由于方法不完善所产生的检验数据的误差，充分保证了各种物料检验数据的准确性，为其他相关生产单位提供准确可靠的质量情况参考信息。 第二，检验所用各种材料及设备是否符合使用要求。在化学分析中，要用到标准样品、化学药品、玻璃仪器、量器具以及相关的各种设备，那么这些材料及设备是否满足检验工作需要，直接决定了检验数据的准确性。在所使用的化学药品方面，由于不同厂家所生产的药品质量水平不一致或同一厂家所生产的不同批次的药品的质量水平有差别，就拿酸类而言，分为优级纯、分析纯、化学纯等几种，不同的分析方法对使用药品的纯度等级要求不一致，如果药品的纯度达不到要求，可能就会导致同一试样的分析结果的重现性出现偏差，只有保证化学药品质量满足检验需求，才能使分析过程中所得出的检验数据准确，保证所分析试样的结果及时报出，为其他相关生产环节提供有效的指导作用；在玻璃仪器方面，烧杯、量筒、锥形瓶、容量瓶等，质量是否符合检验要求，对检验结果的准确性也存在一定的影响，如果平行使用的一批玻璃仪器的精确度不一致或不同厂家生产的玻璃仪器质量水平不一致，对所计算出的结果就会产生一定的误差，因此，保证检验量器具符合使用要求，就能使检验数据准确性得到保证；在使用的设备方面，马弗炉、天平、分光光度计等，设备是否满足检验工作需要，对检验结果的准确性也存在一定的影响。定期对检验所使用各种设备进行检定，保证设备能够正常运行，满足检验工作需要，这样就能使检验数据的准确性得到保证。满足以上几方面要求，就能消除分析过程中所产生的系统误差，保证检验结果的准确。 第三，从业人员素质是否满足工作需求。由于目前检验系统从业人员素质参差不齐，在检验过程中，对检验操作规程的理解程度可能不一致，同时，由于原有的培训上岗制度基本为有经验的化验人员来带新上岗的员工，没有接受过正规的理论知识及实际操作方面的培训，对检验过程中的一些操作方法掌握的不好，不能熟练掌握整个分析步骤，这样对检验数据的准确性就会产生一定的影响。现在，质检中心开展了学习年活动，定期组织员工开展业务知识等相关内容的培训工作，大大提高了各岗位从业人员的业务素质和技术水平，同时，每半年进行一次操作技能考试，对员工的技术水平的提高也起到了积极的促进作用，使相关岗位人员的技术水平适合本岗位检验工作需要，这样就保证了检验过程中操作规程的彻底贯彻执行，完全按照标准化操作方法开展各项质检工作，为提供准确可靠的检验质量信息奠定了坚实的基础。 第四，检验环境是否符合检验工作需要。在检验分析过程中，环境是否满足检验要求，对化验所得的检验数据的准确性也存在一定的影响。如标准溶液要在室温下进行保存，才能保证浓度在一定时间内保持一致，若是存放标准溶液的操作室内温度过高或过低都会使溶液的浓度发生一些变化，这样检验所得的数据就会受到一定的影响，检验数据的准确性可能就无法得到保证，因此，保证检验环境满足工作需要，就会消除所产生的系统误差，保证检验所得数据准确无误。 吴接着说：巧星刚针对化学分析方法做了讨论，那我就从仪器分析方面说一下一些提高准确性的问题，具体我认为有以下几个方面。 第一，仪器本身的性能。仪器稳定运行是保证数据准确可靠的一个必备前提条件，仪器在安装调试过程中，根据检验工作需要，工程师用生产过程中的检验物料进行绘制标准曲线，曲线的准确与否直接关系到检验数据的准确性，因此，要定期检查曲线是否漂移，如瓶装标气就是用来衡量色谱曲线准确与否的重要参考依据。 第二，仪器日常维护是否到位。在仪器的日常使用过程中，由于所分析样品不一致，曲线可能会发生平移或转动，因此，要定期对仪器的曲线进行校正，同时，仪器内部的一些元件及常用的一些备件可能由于长时间运行需要更换与修复，如色谱分析仪的进样口部位，在分析试样的过程中，由于隔垫的的破损或松动，使仪器的出峰时间发生变化，只有对隔垫进行更换或者旋紧进样口螺母等，才能使仪器正常运行。 第三，环境因素是否满足仪器运行要求。 第四，样品制备要满足检验需要。 第五，从事仪器分析工作人员对仪器分析方法掌握情况。如果从业人员对仪器分析技术规程掌握的不好，不能使仪器分析过程按照标准进行，可能对检验数据准确性造成一定的影响，因此，要对从事仪器分析人员进行系统的培训，让他们完全掌握仪器分析方法，才能保证仪器分析结果的准确性。 今天的讨论是丰富的，通过这次讨论我相信大家对准确分析有了更深刻的了解，希望大家能通过本次讨论认真思考，共同进步，为以后的准确分析，精确分析打下良好的基础。
‘陆’ 数学建模如何分析结果的可靠性
根据题目不同有所不同，例如：
对四类数据年龄、性别、每日吸烟数、调整后的co浓度等进行聚类分析，结果如下：
对变量进行划分，则
如果根据吸烟者自身特征和吸烟量等分为四类，结果为：
第一类：吸烟者年龄；
第二类：吸烟者性别；
第三类：每日吸烟数；
第四类：调整后co浓度
如果根据吸烟者自身特征和吸烟量等分为三类，结果为：
第一类：吸烟者年龄；
第二类：吸烟者性别；
第三类：每日吸烟数与调整后co浓度。
如果根据吸烟者自身特征和吸烟量等分为二类，结果为：
第一类：吸烟者性别；
第二类：吸烟者年龄、调整后co浓度、每日吸烟数。
从以上结果结合聚类图中的合并距离可以看出，吸烟者性别对戒烟成功的影响力与其他几个变量有所不同，由前边几问的求解可知，性别对戒烟成功影响较小
综上 两种分析结果具有较大的一致性，同时主成分分析中累计贡献率接近80%，因此模型可靠。
‘柒’ 如何分析化学如何保证原始数据的科学有效性
须重视的以下问题：影响分析测试误差的5大因素、对分析误差的表述、排除疑问数据的方法、判断分析检测数据可靠性的具体方法、理解仪器的性能技术指标对分析误差的影响及有关问题、处理好日常分析检测报告中常见的一些错误、仪器条件对检测结果的影响、开展方法学研究等。
重视和掌握数据处理和数据可靠性判断的具体方法：1加标回收率的测定.由于工作中样品溶液与标准溶液基体一致是很难做到的，基体中有无干扰可以通过加标回收实验确定：即在被测样品中加入标准物质，测定其回收率，这是目前国内外各种实验室中常用而又方便确定检测数据可靠性（准确度）的方法。2重视相关系数r与斜率b的关系，避免误判分析测试数据的可靠性。3重视测量方法与测量结果的朔源.测量方法至少包括抽样，样品前处理和仪器测定三个部分组成。除样品的代表性（送样只对送样负责、采样对批量负责）、合理的前处理外，还要朔源仪器的检定。当对某样品测定时，无论选用哪种分析方法，都要用化学组成形态与样品相似的标准参考物质同时进行测量，只有标准参考物质的测量结果在证书值给定范围内，才能说明测量结果的可靠性。这也说明了标准参考物质的重要性。4重视标准和标准系列浓度范围的关系。据分析仪器（仪器学理论）和仪器分析（分析化学理论）的理论，很多分析都是相对测量，所以标准特别重要。
‘捌’ 如何判断金融数据分析结果的好坏
要看金融数据分析结果是否能真实反应现实情况，归纳的原因是否有科学依据，是否具有普遍性和针对性。分析过程的量化模型是否可靠，能否通过实践和时间的检验。而数据本身能否代表标的，与跟踪的误差范围是否在设计范围之内等等。
‘玖’ 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。