数据分析报告分为三种类型

一般来说，数据分析报告可分为三种类型。分别是模型类报告、调研类报告和行业研究类报告。

‘模型类’报告在广泛应用于学术领域，其的关键特征为‘模型’，用‘模型’去验证数据假设，结合模型结论，将一个小结论推广应用到面，模型类研究报告的严谨性最强，因为其需要将‘点’方面的结论推广到‘面’上。而且‘模型’多种多样，一个模型就是整份报告的核心，而且需要对模型进行深入说明和阐述，‘模型类’报告的难度最高，通常研究人员会使用比如SPSSAU、R、SAS等软件进行分析。

‘调研类’报告最为常见和普及，因而其简洁易懂，比如企业希望了解用户的需求反馈，了解产品的不足，也或者了解市场的需求情况如何等。‘调研类’报告更多关注于‘发现了什么’，和‘那应该如何办？’。比如当前想了解学生群体对于理财消费的认知和态度情况，首先需要理解样本对于理财消费的基本认知是什么，态度是什么，即基本事实情况是什么，接着还希望了解那又如何呢？建议是什么呢？更多时候还希望进行更深入的剖析，比如不同性别群体对于理财的认知水平是否明显不一样？如果说发现男性的认知程度更高，那么企业后续推广产品的时候，可能在男性群体为主的网站上进行推广更加适合。通过深入挖掘不同群体的特征差异，可以描述出‘用户画像’，对用户有更深入的理解。一般情况下，深入挖掘不同群体的差异性，可使用比如交叉分析，卡方检验，方差分析等，关键在于了解差异情况如何，也或者关系情况如何。接下来第二部分会用一个案例说明此类报告的撰写思路。

‘行业研究类’报告，其更着重于整体行业情况如何，站在宏观角度去撰写，比如会用产业链角度，市场格局角度，标杆企业角度等进行整体宏观分析。此类研究报告的数据相对较少，更多使用定性描述法，将数据特征使用文字进行汇总（或者可视化）等。此类研究报告着眼于行业当前如何，以及明天趋势情况如何，可能会使用到一些预测类的研究方法，比如SPSSAU综合评价里面的灰色预测模型，也或者SPSSAU计量研究里面的Arima模型等。如果说行业研究报告中涉及专家打分，并且希望将专家打分计算成权重体系等，那么AHP层次分析法也许比较适合，均可在SPSSAU综合评价里面找到该算法。