excel表的数据指标怎么写？

excel表的数据指标怎么写？方法如下：1、首先在excel表格中输入两组数据，一组指标数据和一组绩效值数据，选中数据单元格的区域。

2、点击工具栏中的“插入”选项中的“图表”选项。

3、然后在打开的插入图表窗口中选择“组合图”选项。

4、再在创建组合图表的位置将指标选择为“折线图”，将绩效值选择为“簇状柱形图”。

5、点击确定即可插入图表，可以看到写数据指标了。

亚浩科技

数据分析怎么写 　　数据分析怎么写？众所周知，数据分析报告是根据数据分析原理以及方法,运用数据来反映以及分析事情的现状、原因、本质,得出结论和解决办法，我相信很多人在想到数据分析报告的时候是都十分痛苦的，不知从何下手，下面为大家分享数据分析怎么写。

　　数据分析怎么写1

　　 需求分析 　　一定要了解一定要了解清楚要什么再开始动手。

如果只知道出发，不知道方向、目的，那么有可能会越走越远离方向。

就好像做菜，比如你爱人想吃鱼，你也没继续问，就给她做了一道红烧鲤鱼。

但是事实上你可能都没了解清楚，她是像是具体那种鱼，是想要红烧清蒸还是其他做法。

可能你做了很多的工作，付出了辛勤的劳动，但最后她仍然不满意。

做数据分析也是如此，如果没有了解清楚需求，有可能最后会造成全盘的返工。

　　最好需要了解报告的用途、形式、重点目标和完成时限。

即使你拿到了草稿或者样本也要自己了解一遍比较好。

主要原因是因为，现在如果是你做，那你就是负责人。

你应该最清楚如果让报告满足所有需求。

另外，之前的报告不一定就考虑到了所有的细节，如果做之前没有考虑，那么最后还有可能会一步一步增加细节，也会耽误时间。

　　前进一定要有方向，做数据分析一定要有需求分析！

　　 数据采集 　　数据的数量和质量对于数据分析师和食材的数量及质量对于厨师的意义是一样的。

如果没有数据，那就像空有一身厨艺却没有任何食材的厨师。

所以，做好需求分析之后的下一步一定是数据采集。

　　数据采集就是收集相关原始数据的过程，为数据报告提供了最基本的素材来源。

在现实中来源有多种多样，直接问业务发生者或者一线管理者、公司运营后台的数据、网站运营时的数据等等。

数据采集工作要做的就是尽可能地收集可能能用得上的数据，并集中地保存到合适的文档里，用于后期的处理。

　　数据采集的数量一定要足够多，否则难以发现有价值的数据规律；此外收集的过程中也要主要收集准确的资料，虚假的数据无法生成可信且可行的数据报告。

这要求在数据收集的过程中不仅应该有科学枝弊培而严谨的方法，而且对异常数据也要具备一定的甄别能力。

　　 数据处理 　　厨师在进行烹饪之前，一般会对食材进行一定的卜瞎处理，方便后续烹制。

食材经过处理才能被用来加工，同样的，数据也只有被经过处理之后才能拿来制作数据报告。

　　采集到的数据要继续进行加工整理才能形成合力的规范样式，用于后续的数据分析运算，因此数据处理是整个过程中一个必不可少的中间步骤，也是数据分析的前提和基础。

数据经过加工处理，可以提高可读性，更方便运算；反之，如果跳过这个环节，不仅会影响到后期的运算分析效率，更有可能造成错误的分析结果。

　　举一个常见的例子，如果是从业务发生者或者是一线管理者收集来的数据很有可能格式不统一，如果不做处理，很难开展下一猛唯步的工作。

　　 数据分析 　　食材都处理好了，后续还要掌握火候，按照食谱的顺序来加工操作。

数据分析也一样，前期方案和数据都准备好了，按照既定的方法就可以实现预定的目标。

　　通过专门的.统计分析工具以及数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和研究，从中发现数据的内在关系和规律，获取有价值有意义的信息。

　　 数据展现 　　菜做好了，也得装盘才行。

如果是客人未尝试过的，有份介绍可能更好。

菜肴的色相意味形以及为专人订制的价值就是展示的主要目标。

　　同样，数据分析的结果最终要行程结论，这个结论要通过数据分析报告的形式展现给决策者。

数据分析报告的结论要简洁鲜明，一目了然，同时还要有足够的论据支持，这些论据就包括分析的数据以及分析的方法。

　　因此，在最终的数据报告中，表格和图形是两种常见的数据展现方式。

通常情况下，一图胜十表，一表胜十言。

所以，在数据展现上，我们一定要做到可视化。

图表具有直观而形象的特点，可以化冗长为简洁，化抽象为具体，使数据和数据关系得到最直接有效地表达。

如果你想要表现一个营业部经营状况的趋势性结论，使用一串枯燥的数字或者一串文字，远不如一个折线图加趋势线更能说明问题。

　　经过上面这几个步骤的操作，一份完整的数据报告就可以形成，其中的价值将会在决策和实践中起到作用。

　　 寻找真因 　　数据分析经过上述步骤看起来基本完成，但是真正的来说，数据分析一定要和实际业务相结合，要为决策者决策服务。

下面这几个步骤是重点为决策者服务。

　　数据分析怎么写2

　　 分析类别： 　　首先需要知道自己报告的类别，如你需要做 昨天的交易分析，那就是描述性分析。

你需要找到订单量下降的原因，就是解释性分析。

你需要对下个月的销售做提前采购计划，就是预测性分析。

针对一个未知的事情，比如你们产品是否需要增加某个功能模块，做探索研究，就是探索性分析。

　　 分析流程： 　　数据分析一般都是一次性的，一般都是专题分析报告。

提需求的方式，是我们有一个问题需要解决（解释性，探索性，描述性，预测性）。

而不是提的需求是，我需要一个什么样格式的数据，你们计算好了发给我一下，甚至直接给我做一个ppt和报表。

客户说 自己想买一瓶可乐，其实他只是口渴，我们只需要给他点喝的就行。

　　 分析报告类型： 　　数据分析报告是数据分析过程和思路的最后呈现，得出分析的结论并给出解决方案。

其本质上是在写一篇有理有据，逻辑性强的议论文。

针对不同的分析目的选择不同的报告形式和内容。

　　 报告结构： 　　一份数据分析报告由以下几个部分组成，一般都是总分总的格式：

　　 标题： 　　标题是一份报告的文眼，是全篇报告最浓缩的精华。

好的标题让读者能毫无偏差地理解这篇分析报告的主要目的，有时可以直接在标题中加入部分或者关键性结论达到直达文意的效果。

　　在标题的命名过程中，现在有一份关于数据分析师招聘和薪酬方面的一份报告，你可以： 　　1. 直接在标题中放上报告的结论，例如《数据分析师在人工智能大环境下需求直线上升》 　　2. 提出分析报告的研究问题，例如《数据分析师的职业规划在哪里》 　　3. 中规中矩地写上研究的主题，例如《数据分析师的招聘研究》 　　 目录： 　　提现数据分析报告的整体架构 　　 前言 　　前言部分就和写论文时候的Abstract类似： 　　1、 要写出做这次分析报告的目的和背景 　　2、略微阐述现状或者存在的问题 　　3、通过这次分析需要解决什么问题 　　4、运用了什么分析思路，分析方法和模型 　　5、给出总结性的结论或者效果

户如乐9318

1、分析报告一般都要写一段导语,以此来说明这次情况分析的目的、对象、范围、经过情况、收获、基本经验等,这些方面应有侧重点,不必面面俱到。

或侧重于情况分析的目的、时间、方法、对象、经过的说明,或侧重于主观情况,或侧重于收获、基本经验,或对领导所关注和情况分析所要迫切解决的问题作重点说明。

如果是几个部门共同调查分析的。

2、还可在导语中写上参加调查分析的单位、人员等。

总之,导语应文字精练,概括性强。

应晌凳码按情况分析主旨来写,扣住中心内容,使读者对调查分析内容获得总体认识,或提出领导所关注和调查分析所要迫切解决的问题,引人注目,唤起读者重视。

3、主体是分析报告的主要部分,一般是写调查分析的主要情况、做法、经验或问题。

如果内容多、篇幅长,最好把它分成若干部分,各加上一个小标题。

4、结尾的写法灵活多样,一般有以下几种：(1)自然结尾。

如果主体部分已把观点阐述清楚,作出了明确结论,就不必再硬加一条尾巴。

(2)总结性结尾。

为加深读者的印象,深化主旨,概括前文,把调查分析后对事物的看法再一次强调,作出结论性的收尾。

(3)启示性结尾。

在写完主要事实和分析结论之后,如果还有些问题或情况需要指出,引起读者的宴哪思考和探讨,或为了展示事物发展的趋势,指出努力方向,就可以写一个富有启示性的结尾。

(4)预测性结语。

有的报告在提出调查分析情况和问题之后,又写出作者的预测,说明发展的趋向,指出可能引粗宴起的后果和影响。

这是在更广阔的视野上来深化主题。

科创17

到年底，写一份好的数据分析报告的重要性不言而喻（只要我写的好，年终奖就少不了我）

大家都知道，数据分析报告的输出是整个业务分析过程的成果，是评定一条业务线的参考依据，既然这么重要那当然要写好它了。

接下来我就分享我写数据分析报告的5个步骤，供大家学习参考。

一、明确分析目的

还是那句老话，在做任何事情之前，先想清楚做这件事的目的是什么。

写数据分析报告也是，如果一开始就没有明确清楚目的，盲目开始分析，最后的结果很可能就是，分析了半天却离目标越来越远。

所以搞明白研究这个事情的目的，是开始数据分析的第一步。

二、拆解指标发现问题

在明确清楚我们的分析目的后，就要针对我们的分析目标进行指标拆解，通过拆解指标去发现问题。

这么说有点虚，举个例子说明一下。

背景：某制造业公司到年底，需要进行销售线的业务复盘，因此需要检查各销售线人员的年度目标完成进度，并给出建议。

同时，通过统计发现，今年公司的毛利率有所下降，需要数据分析师通过数据去找到影响毛利率下降的原因。

拆解流程：

①明确分析目标 ②确定问题 ③拆解问题 ④拆解指标&拓展纬度布局

第一步：明确分析目标

通过背景我们可以清楚知道，我们有两个目标需要去完成，这里我用导图的形式罗列出来

第二步：确定问题

在明确分析目标后，就需要确定为了达成该目标，提出围绕该目标需要解决的问题。

可以使用思维脑图，写出在看到该目标后产生的问题。

第三步：拆解问题

在确定问题后，就需要找到能够数值化衡量这些问题的指标，以及它们的计算方式。

第四步：拓展维度

计算方式确定，就可通过分析组成这些计算公式的指标来探究影响其的原因，比如销售额=单价*数量，那么就可从单价、数量来分析销售额变动，以一个指标为定量，分析对比其他指标变化。

同时以计算公式结果为指标，拓展维度（比如地区、时间、品类等等）来探究不同维度下的指标差异。

三、 给出结论

同样的我们给出的结论需要和分析目的紧密相连，比如：

目的是了解业务的现状，那结论可以是：该业务有问题x关键指标，每个指标的数值是xxx，有什么样的异常；

目的是了解数据到什么情况算好，那结论可以是：某指标可以以 xxx 作为判断标准，原因是......；

目的是找出业务出现异常的原因，那结论可以是：经分析，有x各种原因，其中重点原因是...... ；

需要注意的是，如果是判断业务的状况，需要确定一个判断标准：结论=数据+判断标准

在对数据进行拆解分析的过程中，我们已经可以察觉到一些数据异常。

但是这些 异常到底是好是坏，我们需要通过一个标准来确定。

比如说十月份销量数据下滑，我们可以增加比对去年的数据。

如果去年也下滑了，说明是正常的月度下滑。

如果去年没有下滑，那么说明今年下滑是个不正常现象，需要复盘解决。

四、结合业务，给出建议和方案

如果数据不能驱动业务成长，那它毫无用处。

下了结论以后，再结合对业务的理解，就可以就分析结果提出建议，甚至给出方案：

建议是：能解决业务问题的行动方向，是若干个潜在可行的范畴。

方案是：制定一个具体行动计划，方案要满足 5w2h ，要有具体的执行人、完成时间等等要素。

五、撰写分析报告

以上准备工作完成，如何撰写一份分析报告增加它的可读性呢？

架构清晰：参考经典的金字塔结构，结论先行，以上，先重要后次要。

以上统下的顺序也符合数据分析过程中拆解指标的顺序，更容易帮助读者理解你的分析思路；

报告图表化：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，更容易做到有理有据；

FineBI制作

规范化：整篇文档的图表风格统一、名词统一；

爱思暴风

数据说明怎么写？数据报告按以下流程来写：1、清楚业务目标2、查看数据报表表现3、发现问题4、分析原因5、提出建议6、测试/实验7、实施首先要明白没有目标也就无所谓分析，其次分析的时候要注重关联，细分，以及数据的背景信息，同时可采用鱼骨分析法分析原因类型，注意的是问题的80%可能只是20%的原因造成，找出主要问题，提出建议，不要忘了做测试，有时候原因可能不是想象中的，所以需要通过测试来验证你的假设，最后如果实验结果满意就进一步具体实施，不满意再来一边。

第一部分提要段，即概括公司综合情况，让财务报告接受者对财务分析说明有一个总括的认识。

第二部分说明段，是对公司运营及财务现状的介绍。

该部分要求文字表述恰当、数据引用准确。

对经济指标进行说明时可适当运用绝对数、比较数及复合指标数。

特别要关注公司当前运作上的重心，对重要事项要单独反映。

公司在不同阶段、不同月份的工作重点有所不同，所需要的财务分析重点也不同。

如公司正进行新产品的投产、市场开发，则公司各阶层需要对新产品的成本、回款、利润数据进行分析的财务分析报告。

第三部分分析段，是对公司的经营情况进行分析研究。

在说明问题的同时还要分析问题，寻找问题的原因和症结，以达到解决问题的目的。

财务分析一定要有理有据，要细化分解各项指标，因为有些报表的数据是比较含糊和笼统的，要善于运用表格、图示，突出表达分析的内容。

分析问题一定要善于抓住当前要点，多反映公司经营焦点和易于忽视的问题。

第四部分评价段。

作出财务说明和分析后，对于经营情况、财务状况、盈利业绩，应该从财务角度给予公正、客观的评价和预测。

财务评价不能运用似是而非，可进可退，左右摇摆等不负责任的语言，评价要从正面和负面两方面进行，评价既可以单独分段进行，也可以将评价内容穿插在说明部分和分析部分。

第五部分建议段。

即财务人员在对经营运作、投资决策进行分析后形成的意见和看法，特别是对运作过程中存在的问题所提出的改进建议。

值得注意的是，财务分析报告中提出的建议不能太抽象，而要具体化，最好有一套切实可行的方案。

用户5617831463651

公司数据怎么写？数据报告按以下流程来写：1、清楚业务目标2、查看数据报表表现3、发现问题4、分析原因5、提出建议6、测试/实验7、实施首先要明白没有目标也就无所谓分析，其次分析的时候要注重关联，细分，以及数据的背景信息，同时可采用鱼骨分析法分析原因类型，注意的是问题的80%可能只是20%的原因造成，找出主要问题，提出建议，不要忘了做测试，有时候原因可能不是想象中的，所以需要通过测试来验证你的假设，最后如果实验结果满意就进一步具体实施，不满意再来一边。