原则一：寻找准确的数据源和数据描述
数据质量是决定数据分析报告质量的前提。数据分析的结果和生成的报告只有在数据质量得到保证后才具有指导意义。并在相应的数据源中，找到数据特征并进行描述。
原则二：明确数据分析报告的框架
明确数据分析报告的框架也是非常必要的。数据分析报告一般包括三个部分：结论总结、报告背景和分析目的描述、数据收集和数据特征描述、分析和讨论。
原则三：数据结合个人分析业务逻辑
数据分析报告不是做数学或统计计算，整个数据分析过程必须结合分析师个人对业务逻辑的主观理解，否则数据分析也脱离现实，没有实用价值。
原则四：结论有来源，分析有结论
要保证整个分析过程的严谨性，做到每一个结论都有痕迹可循，有证据可循，分析与结论环环相扣，从根本上保证报告的逻辑性和科学性。每一部分的分析都能对应有价值的结论，从而保证报告整体节奏的紧凑性和效率的提高。
原则五：结论要有深度。
写结论时，表面数据结果不能作为结论。我们必须结合我们对业务的理解，交叉分析不同类别的数据，如比较成本的增加与供应商变化的关系等，以发现问题和诱因，并给出解决方案和建议，这是一个真正深刻的结论。
原则六：善用数据可视化
俗话说“字不如表，表不如图”。单靠文字支持的数据分析报告很无聊，报告让读者也会很累。以图形和图表的形式显示数据分析的结果，方便读者观察和理解数据的内在趋势和规律。
