规范性原则。数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，基本上要与前人所提出的相一致。
重要性原则。数据分析报告一定要体现项目分析的***，在项目各项数据分析中，就应该***选取真实性、合法性指标，构建相关模型，科学***地进行分析，并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中，也要按照问题的重要性来排序。
谨慎性原则。数据分析报告的编制过程一定要谨慎，体现在基础数据须要真实完整，分析过程须要科学合理，分析结果可靠，建议内容实事求是。
鼓励创新原则。科技是在不断发展进步的，必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来，数据分析报告要将这些创新的想法记录下来，发扬光大。
总之，一份完整的数据分析报告，应当围绕目标，确定范围，遵循一定的前提和原则，系统的反映行业分析的全貌，从而推动该行业的进一步发展。
数据分析遵循一定的流程，不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循，而且还可以让分析终的结果更加准确，更加有说服力。一般情况下，数据分析分为以下几个步骤：
1)业务理解，确定目标、明确分析需求;
2)数据理解，收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量;
3)数据准备，选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据;
4)建立模型，选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型;
5)评估模型，对模型进行较为详细的评价，评价结果、重审过程;
6)成果部署，分析结果应用。
现在在创业市场上也出现过不少比较好的项目，但是由于太过急功近利，发展到太迅速，常常由于管理、加盟制度等方面的问题出现问题而迅速衰败。越来越多的风险***机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得***的重要依据。一般来说，***回收期当然是越快越好，但也要考虑回收之后，该项目的利润创造情况。快速回收，可以让资金安全，但后续利润，才是***的价值所在。不同的项目适用不同的***指标，但有限的资金创造更多的收益，是***永远不变的真理。
