做好分析报告，需要确定报告框架，数据来源采集，数据处理，数据分析与可视化展示。(1)确定报告框架首先确定分析报告的主体结构。只有结构清晰，整个报告的主题才能规划好，结构才能让读者看得清楚。同时要找准论点和论据，能体现较强的逻辑性。② 数据来源的获取数据来源是数据分析的基础，很多分析报告在数据中挖掘收集时缺乏科学依据，逻辑性差，保证了正确全面。
清除冗余的数据筛选，完成缺失的数据并更正或删除错误的数据。④ 数据简明分析结论:结论要以数据 说话为依据，结论要严谨、专业。每一个分析都有结论，结论一定要明确，分析结论不能太多太精。每个分析与最重要的结论相对应是有益的。分析就是发现问题，只要发现重大问题，就达到了目标。严谨的推理过程:分析结论必须建立在严谨的数据分析推理过程的基础上，不能有猜测性的结论，因为主观的东西会缺乏说服力。
4、EXCEL中常用的 图表类型对应着哪些类型的 数据分析,侧重于分析 数据的哪...你想怎么回答？可以简单详细:Excel提供了14种标准类型的图表，每种类型的图表包含若干种子图表类型，还提供了20种自定义类型的。每种类型都有自己的特点。下面简单介绍一下常用的图表 type: 1。柱形图:在Excel中是默认的图表 type，用长条状显示数据 point的值。用于显示数据在一段时间内的变化或者各组数据之间的对比关系。通常，横轴是分类项目，纵轴是数值项目。
纵轴分类，横轴数值，可以突出数值的比较。3.折线图:同系列数据在图表中用点表示，用直线连接，适用于显示数据在某一段时间内的变化和趋势。4.饼状图:仅适用于数据单个数据系列之间的比较，显示数据系列中各项与该系列总值的比例关系。5.xy散点图:用于比较几个数据系列中的值，或将两组值显示为XY坐标系中的一个系列。
5、 数据可视化?数据可视化是对数据视觉表达的科学技术研究。其中数据的可视化表达定义为以某种汇总形式提取的一类信息，包括相应信息单元的各种属性和变量。这是一个不断发展的概念，它的范围在不断扩大。主要是指先进的技术方法，这些技术方法允许数据利用图形、图像处理、计算机视觉和用户界面，通过实体、曲面、属性和动画的表达、建模和显示，进行可视化的解读。
扩展信息:数据可视化主要是通过图形化的手段，清晰有效地传达和交流信息。但是，这并不意味着数据 visualization一定是因为功能上的使用而枯燥，或者是因为多彩的外观而极其复杂。为了有效地传达思想和概念，美学形式和功能需要齐头并进，通过直观地传达关键方面和特征，我们可以实现对相当稀疏和复杂的数据 set的深入洞察。
