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規范性原則。數據分析報告中所使用的名詞術語一定要規范，標準統一，前后一致，基本上要與前人所提出的相一致。

重要性原則。數據分析報告一定要體現項目分析的重點，在項目各項數據分析中，就應該重點選取真實性、合法性指標，構建相關模型，科學專業地進行分析，并且反映在分析結果中對同一類問題的描述中，也要按照問題的重要性來排序。

謹慎性原則。數據分析報告的編制過程一定要謹慎，體現在基礎數據須要真實完整，分析過程須要科學合理，分析結果可靠，建議內容實事求是。

鼓勵創新原則。科技是在不斷發展進步的，必然有創新的方法或模型從實踐中摸索總結出來，數據分析報告要將這些創新的想法記錄下來，發揚光大。

總之，一份完整的數據分析報告，應當圍繞目標，確定范圍，遵循一定的前提和原則，系統的反映行業分析的全貌，從而推動該行業的進一步發展。

什么是數據分析？

數據分析（Data Analysis）是指用運用統計方法和分析工具對大量數據進行分析，挖掘出其潛在規律及價值，為經營決策提供科學嚴謹的理性依據。2、定量研究的分析方法：一個從無到有的項目缺乏歷史數據，但不可能獨立于現有的經濟活動或脫離現有的經濟生活。數據分析將數學原理和計算機技術進行有機結合，一般遵循設計方案、數據采集、數據處理、數據分析、出具報告5個步驟。在實際應用中，數據分析能夠利用大量非結構化數據，挖掘出隱藏信息，總結其內在規律，從而幫助企業進行量化經營，引導企業采取適當的行動，以達到精準營銷，理性決策的目的。

　   數據倉庫與數據集成和數據質量工具一起，能夠通過為管理BI和分析數據提供標準化流程來幫助樹立信心。總之，一份完整的數據分析報告，應當圍繞目標，確定范圍，遵循一定的前提和原則，系統的反映行業分析的全貌，從而推動該行業的進一步發展。但是，由于不斷增加的數據容量和更廣泛多樣的數據類型，特別是當涉及結構化和非結構化數據混合時，就會對一個大數據的實施增加難度系數。建立評估數據質量標準以及對它們進行升級以處理那些更大、更多樣數據集，對于大數據實施的成功和分析框架的使用是至關重要的。