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。
目前，数据分析在各行业及领域均获得了广泛的认可，典型的数据分析应用主要体现在以下三个方面：
1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和准确程度作出推断。
数据分析技术面临的挑战是什么呢？
在日新月异且喜新厌旧的技术时代，企业已经认识到“数据开始慢慢变成为了新的 ”金子“ 或者 ”石油“,那么企业在数字化转型的浪潮中，如何通过大数据、云计算等***的技术保驾护航？企业数据量从GB级增长到TB级，应用如何平滑演进？从数据仓库，到数据湖、数据共享平台，企业如何利用数字资产？这些都是企业在数字化转型过程中面临的问题。早期应用的数据系统架构设计时，应用直接访问数据库系统，简单的存取数据就可以满足业务需求。
数据分析师的从业方向主要体现获得专职岗位。在中国，随着世界经济一体化进程的加速和******市场的蓬勃发展，加上中国***分析行业正处于发展的起步阶段，***人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量***项目的科学性和可行性，***的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。目前，在90%的***机构及企业中都配备了与数据分析相关的专职部门及人员。主要专职岗位如下：数据分析师、数据分析员、数据分析主管、数据分析工程师、数据挖掘人员等 。从国外的发展经验看，大量企业都有自己专职的数据分析人员，为企业长期采集和分析企业内部及所属行业的数据，为决策层提供详细而准确的依据。
