数据分析报告精彩5篇

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数据分析报告【第一篇】

分析摘要：

xx厂是我国大型xx制造企业，按国际标准和国家最新技术标准，生产xx类型xx、xx、xx等几个品种。经营管理情况复杂，工序环节多，产品结构变化大。我们利用填报的xxx年xx省投入产出调查表，合计xx指标数值，以厦已有的投入产出辅助成果，第一次把企业内部与企业外部的经济联络以及企业内部的经济关系全部反映出来，使我们详细地系统地掌握了当年全部购入物资的来源与分配消耗构成；机床生产与社会各经济部门之间的经济联系和机床的销售去向确切地反映了固定资产和流动资金的增减变化况，以厦新创造价值的构成情况，并对企业经营管理活动进行了综合分析。

一、购入物资分析

xxx年我厂购入的物资总金额中，省内产品占x%，省外产品占x%，其他占x%。在全部购入物资总额中，按工业部门划分，属于黑色金属冶炼hax。的产品占x%，电力工业占x%，煤炭和石油产品占x%，建筑材料厦建筑业产品占x%。以上六个部门的工业产品占我厂购入物资的x%，是我厂物资消耗的重点。特别是xx金属的购入量占总金额的一半以上，说明我厂要搞好物资管理，应该在xx金属的购入与管理方面狠下功夫。弄清与哪些物资部门有联系，确定舍理的供货地，以减少运输费用。把这个重点抓住了，我厂物资管理的经济效益将会有显著提高。

二、物资消耗分析

在奎年购入的物资总额中，物资消耗中x%，用于增加固定资产的占x%，其他占x%。从物资消耗的比重看，产品消耗占主要部分。再从工业生产物资实物量消耗分析看，在xx生产过程中，直接消耗的物资主要有金属材料、燃料、动力和工具。其中钢材每天平均需要量为xx吨，l燃料油xx吨，煤xx吨，电x万度。接物资消耗值量分析，在万元产值中，物资消耗总量为x元，其中xx金属加工业的产品为x元，有色金属加工业的产品为x元。从单位产品耗用量看，每台xx产品平均投入的xx原料xx公斤，xx原料xx公斤。

三、产出效益分析

x年我厂生产xx产品x台套，产值x万元。出售半成品厦工业性作业产值为x万元，合计现价工业总产值为x万元。创造工业净产值x万元，占工业总产值的'比重为x%，比上年提高了x%。主要是由于工业总产值比上年提高了x%，物耗只比上年提高了x%，同期净产值比上年提高了x%；万元产值的构成中，材料消耗为上年的x%，动力、燃料消耗为上年的x%，这两项指标说明由于产量的增长使万元产值中原材料比重降低，经济效益也比上年提高。

四、产出流向分析

xx年xx产品产量x台，上年生产而由用户退货x台，本年收入量合计为x台。本年销售量x台，按实物量计算商品销售率为x%。在销售产品中，售给本省的占x%，售给省外的占x%，出口的占x%。说明产品的覆盖面较大。

通过上述分析，我们对全厂的耗用物资、货源构成、物耗去向，核算了大量的系数，这对确定企业的中长期计划有重要的作用。如xxx年确定机床产值x万元，根据测算系数，需要钢材xx吨，实际耗用量为xx吨，这是由于钢材利用率提高了x%，节约钢材xx吨，系数测算与实际耗用的误差率为x%。预计经过几年的实际测算和系数的调查，将对计划的编制起到更大的作用。

数据报告心得体会【第二篇】

转眼间实习已去一月，之前因为工作原因需要恶补大量的专业知识并加以练习，所以一直抽不开身静下心来好好整理一下学习的成果。如今，模型的建立已经完成，剩下的就是枯燥的参数调整工作。在这之前就先对这段时间的数据处理工作得到的经验做个小总结吧。

从我个人的理解来看，数据分析工作，在绝大部分情况下的目的在于用统计学的手段揭示数据所呈现的一些有用的信息，比如事物的发展趋势和规律；又或者是去定位某种或某些现象的原因；也可以是检验某种假设是否正确(心智模型的验证)。因此，数据分析工作常常用来支持决策的制定。

现代统计学已经提供了相当丰富的数据处理手段，但统计学的局限性在于，它只是在统计的层面上解释数据所包含的信息，并不能从数据上得到原理上的结果。也就是说统计学并不能解释为什么数据是个样子，只能告诉我们数据展示给了我们什么。因此，统计学无法揭示系统性风险，这也是我们在利用统计学作为数据处理工具的时候需要注意的一点。数据挖掘也是这个道理。因为数据挖掘的原理大多也是基于统计学的理论，因此所挖掘出的信息并不一定具有普适性。所以，在决策制定上，利用统计结果+专业知识解释才是最保险的办法。然而，在很多时候，统计结果并不能用已有的知识解释其原理，而统计结果又确实展示出某种或某些稳定的趋势。为了抓住宝贵的机会，信任统计结果，仅仅依据统计分析结果来进行决策也是很普遍的事情，只不过要付出的代价便是承受系统环境的变化所带来的风险。

用于数据分析的工具很多，从最简单的Office组件中的Excel到专业软件R、Matlab，功能从简单到复杂，可以满足各种需求。在这里只能是对我自己实际使用的感受做一个总结。

Excel：这个软件大多数人应该都是比较熟悉的。Excel满足了绝大部分办公制表的需求，同时也拥有相当优秀的数据处理能力。其自带的ToolPak(分析工具库)和Solver(规划求解加载项)可以完成基本描述统计、方差分析、统计检验、傅立叶分析、线性回归分析和线性规划求解工作。这些功能在Excel中没有默认打开，需要在Excel选项中手动开启。除此以外，Excel也提供较为常用的统计图形绘制功能。这些功能涵盖了基本的统计分析手段，已经能够满足绝大部分数据分析工作的需求，同时也提供相当友好的操作界面，对于具备基本统计学理论的用户来说是十分容易上手的。

SPSS：原名Statistical Package for the Social Sciences(社会科学统计软件包)，现在已被IBM收购，改名后仍然是叫SPSS，不过全称变更为Statistical Product and Service Solutions(统计产品与服务解决方案)。SPSS是一个专业的统计分析软件。除了基本的统计分析功能之外，还提供非线性回归、聚类分析(Clustering)、主成份分析(PCA)和基本的时序分析。SPSS在某种程度上可以进行简单的数据挖掘工作，比如K-Means聚类，不过数据挖掘的主要工作一般都是使用其自家的Clementine(现已改名为SPSS Modeler)完成。需要提一点的是SPSS Modeler的建模功能非常强大且智能化，同时还可以通过其自身的CLEF(Clementine Extension Framework)框架和Java开发新的建模插件，扩展性相当好，是一个不错的商业BI方案。

R：R是一个开源的分析软件，也是分析能力不亚于SPSS和Matlab等商业软件的轻量级(仅指其占用空间极小，功能却是重量级的)分析工具。官网地址：支持Windows、Linux和Mac OS系统，对于用户来说非常方便。R和Matlab都是通过命令行来进行操作，这一点和适合有编程背景或喜好的数据分析人员。R的官方包中已经自带有相当丰富的分析命令和函数以及主要的作图工具。但R最大的优点在于其超强的扩展性，可以通过下载扩展包来扩展其分析功能，并且这些扩展包也是开源的。R社区拥有一群非常热心的贡献者，这使得R的分析功能一直都很丰富。R也是我目前在工作中分析数据使用的主力工具。虽然工作中要求用Matlab编程生成结果，但是实际分析的时候我基本都是用R来做的。因为在语法方面，R比Matlab要更加自然一些。但是R的循环效率似乎并不是太高。

Matlab：也是一个商业软件，从名称上就可以看出是为数学服务的。Matlab的计算主要基于矩阵。功能上是没话说，涵盖了生物统计、信号处理、金融数据分析等一系列领域，是一个功能很强大的数学计算工具。是的，是数学计算工具，这东西的统计功能只不过是它的一部分，这东西体积也不小，吃掉我近3个G的空间。对于我来说，Matlab是一个过于强大的工具，很多功能是用不上的。当然，我也才刚刚上手而已，才刚刚搞明白怎么用这个怪物做最简单的Garch(1,1)模型。但毫无疑问，Matlab基本上能满足各领域计算方面的需求。

以上这些软件算是主流了，数据分析软件远不止这些，还有Eviews、S-plus等工具，因为没用过，所以也就不说了

数据分析报告【第三篇】

今年年初以来公司在总经理的领导下，积极生产，各项工作都取得了一定的成绩，特别是通过坚持贯彻ISO9001：2008标准，使公司的管理更上了一个台阶，现将我们收集的部分数据进行分析以供领导决策。

20xx年签订了项目合同13项，完成11项，2项项目在进行中，验收工程一次合格率100%，完成的11项工程项目顾客满意率超过95%。

系统集成部多次组织技术人员和项目经理、施工人员学习国家标准和行业规范，严格按照程序文件和作业指导书的要求组织设计和施工。

工程项目的实施都严格按照国家标准规范进行，确保为用户提供满意的、高质量的工程项目和优质的售后服务。从部门负责人到项目经理以至每一位员工都自觉地将分解到的质量目标融入到日常工作之中，涉及到的每一个环节都得到较好的控制，由不理解到形成自觉的行动，按程序文件要求做已经在尉然成风，发现问题不遮、不掩、不护，采用自检、互检和专检活动，促进质量意识和企业文化深入人心，调动了每一位员工的积极性，上下形成一个共识，我们的工程要做成为顾客最满意的工程。

中国建设银行辽中近海支行综合布线系统项目、中国建设银行辽宁省分行、后台处理中心综合布线系统项目、中国建设银行沈阳彩霞支行综合布线系统项目、中国建设银行沈阳三好街支行综合布线系统

项目、建行大东支行莱茵河畔自助银行综合布线系统项目都是一次验收合格交付的，工程项目符合用户和行业标准的要求，得到了用户的赞扬和好评，提高了公司的经济效益和企业现代管理水平，至今没有发生顾客投诉等问题。

华汇人寿保险股份有限公司办公设备采购项目、中国建设银行辽宁省分行网点网络设备采购项目都是一次验收合格交付，客户对我们公司提供的服务十分满意。

交付的大连泰山热电有限公司网络信息安全整改项目，提高了泰山热点系统运行效率，保证了系统的安全性，为系统正常运行发挥了重要作用。

部门采购人员今年按要求对供方进行了评价，确定了合格供方，到目前为止这些供方提供的产品、原材料质量稳定，未发生因原材料质量问题而影响产品质量的事故，应继续对这部分供方加强控制，监督他们加强产品、原材料的质量管理，确保供应合格的产品、原材料。

今年我公司共评价供方 10家，实际与我我厂发生业务关系的为 10 家，实现了供方评价率100%。

自1月份以来，各供应商进货质量状况如下：

从上述情况分析，共发生进货33批次，经进货检验全数合格，实现了进货检验合格率100%。

部门质检人员按照《检验和试验程序》坚持对采购货物、半成品、成品进行质量检验，对不合格品按照《不合格品审理程序》进行处理，不让不合格品留到下道工序或出公司。

部门材料核算人员和库管人员坚持对每月的库存进行统计汇总，保证数据的准确性。

经统计分析公司售后服务单，顾客满意度调查为97%，超过公司95%的质量目标。

上述数据反映了公司通过建立、实施质量管理体系所取得的成绩，我们将通过数据分析，发扬成绩，改进不足，进一步把质量管理工作搞得更好。

数据分析报告【第四篇】

1. 引言

一份好的试卷须有好的测量指标来表明它的优良程度，试题有难度和区分度指标，试卷有效度和信度指标，这些是评价考试最主要的测量指标，但是仅有这些指标不足以反映一份试卷的实际测量效果，考试研究人员希望从考生的试卷统计分析中获取更多的信息来评价一份试卷。在计算机未普及的年代，考试成绩统计主要依靠人工阅卷，考试数据无法电子化存储，对考试数据分析统计难以实现。随着计算机的普及和信息化的推广，各种分析数据的软件应运而生，这些软件中汇集了统计学和测量学的分析工具，使得应用电子信息技术分析统计考试成绩数据成为可能，这些统计信息可以为教研部门、考试行政部门进行行政决策等提供非常重要的帮助。在众多的统计分析软件当中，SPSS是应用最多、影响最广泛的分析工具之一。在本文中，我们以SPSS软件为工具，对教育招生考试成绩的数据进行统计分析，分析主要着重于考试数据的相关性、假设检验等几个方面。

2. SPSS分析软件简介

“SPSS统计分析软件”的英文名称为“Statistical Package for the Social Science”，中文名称为“社会科学统计软件包”，它是世界著名的统计分析软件之一，在自然科学、社会科学的各个领域均有非常广泛的应用。SPSS是一个组合式软件包，它集数据整理、分析于一身，主要功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等，该软件的统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类。

下面我们利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设进行统计分析，介绍使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。

3. 相关性分析

教育考试中，考试结果的信度，试题的区分度，每个题目得分与试卷总分的关系，以及题目之间的关系，等等，都是考试研究的重要内容，最主要的研究方法就是数据的相关性分析。在众多的教育考试数据的相关性分析方法中，Pearson相关系数法、Spearman相关系数法和Cronbach α信度系数法是比较常用的几种方法。

Pearson相关系数法计算公式：

式中x为第i个考生第j题的得分，y为第i个考生第k题的得分，为第j题的平均分，为第k题的平均分，n为测试样本量。该公式既可以计算两个连续变量之间的相关性，又可以计算一个双歧变量与一个连续变量之间的相关性。

Spearman相关系数法计算公式：

r=1-(2)

式中D为两个变量的秩序之差，n为样本容量。

Cronbach a信度系数法计算公式：

α= 1-(3)

式中n为试题数，s为第i题的标准差，s为总分的标准差。该公式实际上就是将考试中所有试题间相关系数的平均值(又称内部一致性)作为α信度系数。

对于给定的一组考生成绩数据，利用SPSS统计分析软件可以非常容易地定量分析考生某学科试卷总分和该学科某道题的相关性，以及各个题目之间的相关性。我们以Pearson相关系数分析为例，利用SPSS软件进行统计分析。

数据统计分析的对象是某省高考数学6道解答题的得分情况(不是整张试卷)，数据源于该省的高考数据成绩。研究的目的是测量6道解答题每两个题目之间的相关性。

我们以SPSS 版本的。软件为例，介绍利用SPSS进行数据统计分析的步骤(以Pearson相关系数法为例)：

(1)将考试数据导入SPSS软件，在SPSS数据窗口中，顺序点击Analyze→Correlate→Bivariate...，系统弹出变量相关系数设置对话框。

(2)在该对话框中，将待计算的变量从左侧的变量列表中导入到右侧的“Variables”变量列表中，在本例中导入t1、t2、t3、t4、t5、t6共6个变量(t1―t6是6道解答题的变量名称)。在“Correlation Coefficients”相关系数选项中，选取“Pearson”复选框。

(3)在该对话框的“Test of Significance”设置区域，可以点选“Two-tailed”选项或者“One-tailed”，我们采用系统默认值。

(4)对话框中的其它选项取软件系统的默认值，点击OK，开始相关系数计算，系统弹出新的窗体输出运算的结果。本次输出的情况如下：

上表的统计结果可用于题目之间相关性的分析。表中的大部分题目的相关系数都比较适中，但题目T4和题目T5之间的相关程度远高于其它几个题目，我们可以确信这两者之间一定存在着比其他题目之间更紧密的关系，这是我们通过分析获取的重要信息，该信息表明这两个题目之间的相关性高于其他几个题目之间的相关性，这在大规模考试中是不应该出现的，需要在以后的命题考试中加以改进。

Spearman相关系数分析方法和上述分析方法类似，只需要在上述SPSS操作的第二个骤中选取“Pearson”复选框，程序就会按Pearson相关系数法进行统计分析，如果同时选中“Spearman”和“Pearson”复选框，程序将会同时计算按两种分析方法统计分析的数据，并会以不同的图表进行显示，而Cronbach a信度系数法计算方法与上述方法略有不同，其操作步骤如下：

(1)在SPSS数据窗口中，顺序点击Analyze→Scale→Reliability Analysis...，系统弹出“Reliability Analysis”信度分析设置对话框。

(2)将待计算的变量从左列的变量列表中导入到右侧的“items”变量中，在左下列的“model”选择项的下拉列表中确保选中“Alpha”(信度系数)，点击“Statistics”选择项可以进行更为详细的参数设置，我们采用系统的默认值即可。

(3)参数设置完毕之后，点击OK，软件开始相关系数计算并输出运算结果。

4. 选择题的选项分析

在目前的教育招生考试中选择题是一种较常见的题型，考试研究人员关注较多的是对选择题基本特征、测量功能及其优缺点的理论探讨[1][2]，对选择题干扰项的设计及其施测后的实际效果关注甚少，事实上施测后对题目各选项的有效性作出判断可为评价试题质量提供重要参考依据。我们利用统计中χ检验假设，对试卷中常见的选择题选择项进行统计分析。

教育考试的单项选择项一般设置为4个，其中仅有1个选择项是正确的。命题人员在设计选择项时，应当也必然对每道题目所有的选择项(正确选择项和干扰选择项)的考生作答情况作出预测，对考生作答的分布情况作出预估。考试结束后，研究人员应该对实测的情况与命题教师预测的情况进行对比分析，以检验考试效果是否达到了预测的目标。这和χ拟合度检验的思想具有一致性，因此可以尝试使用χ检验假设进行分析。

我们依据文献[3][4]的方法来介绍χ检验假设在考试数据分析中应用的基本原理，设变量E是命题者对某道试题的期望值，E=nP，n为样本容量，P为期望的相对频率，引入以下统计量：∑(O-E)/E，其中O为观察频数。

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我们需要进行的假设检验是：零假设H：选项的实测分布与期望分布相同；非零假设H：选项的实测分布与期望分布不同。

检验假设的思想：拟合度检验的统计量在确定的某种显著性水平下如果零假设是真，则检验统计量∑(O-E)/E呈近似χ分布，其自由度为研究变量的可能值减1;如果实测分布与期望的分布相当吻合，就不排除零假设，否则就排除零假设；最后对检验假设的结果进行解释。

数据分析的目的是判断考生实际的应答结果(实测数据)与命题期望的选择概率(期望数据)是否一致。我们随机抽取某省5542个高考考生的数学有效数据构成分析样本，利用SPSS进行统计分析。

SPSS数据统计分析的步骤如下：

(1)将考试数据导入SPSS软件，依次点击Analyze→Nonparametric Tests→Chi-Square...，弹出“Chi-Square Tests”对话框。

(2)将变量列表中待分析的题目序号导入到“Test Variables List”(检验变量列表)中，本例中题目的序号为t7。

(3)将对选择试题的每个选项的期望值依次输入到“Expected Values”所属的方框，具体操作方法是选中单选框“Values”，输入具体的期望数值，点击“Add”按钮，依次重复上述的步骤直至所有的选项的期望值输入完毕。

(4)点击OK，输出软件运算结果。

我们需要进行的假设检验，H：选项的实测分布与期望分布相同；H：选项的实测分布与期望分布不同。

假设检验的显著性水平为α=，χ=∑(O-E)/E，自由度为df=4-1=3，查χ分布表或利用相关软件可得P=，由于P>α，因此不能拒绝零假设，即选项的实测分布与期望分布相同。因此，检验结果在显著性水平时，没有足够的证据拒绝零假设，即可认为本题选项的实测分布与期望分布相同，也就是说本题的实际测试效果与命题教师预测的效果是一致的，命题教师准确地估计了考生的实际水平，这是分析获得的很重要的结论。

5. 结语

SPSS软件在考试数据统计分析中应用广泛，但大部分是集中在试题难度、均值、方差统计、考试数据的图表显示等几个方面，本文从一个新的角度利用SPSS软件对考试数据的相关性、检验假设等几个方面进行了尝试性统计分析，介绍了使用SPSS进行统计分析的一般方法和步骤。从上述分析来看，软件操作步骤和统计分析过程十分简单、快捷，对于测量学和统计学基础不太好的数据分析统计人员来说，只要遵循一定的操作步骤，就可以进行分析。

年度数据报告【第五篇】

酝酿年度报告之时，虽第一年还有可能没结束，但绝对已经是第二年工作的开始。一份能让自己有可能升职的年度报告并不容易，但却可在深刻的总结过去与有远见的展望未来中瓜熟蒂落，脱颖而出！

年度报告覆盖面广，不但资料要完整，分析要透彻，而且观点得精辟，问题也需要深刻。但无论如何，一份好的年度报告，就是一份对过去工作总结的基础上，让来看有一个更辉煌的发展与提高。

总之，一份好的年度报告的出台，离开不了以下几点：

一、总结收获

年度报告首先要总结全年的工作业绩。当然，有很多企业都在做每月、每季、每个客户、每个活动等等方面的业务回顾，但这个年度报告的工作业绩回顾，将全面、真实、宏观地反映全年的工作成果。我们会看到销量、货款、市场占有率、客户数、区域发展等公司最关心的几个指标的达成情况。

如果你只是用文字来表述，那说明你还是写年度报告的"菜鸟”，需要提炼；如果你学会了用数据来表示，那说明你已经是基本入门了；如果你已经能用一些对比、图表、比例、趋势等来全面表达今年与去年、 这个产品与那个产品、这个活动与那个活动等等同期、同行业之类的情况，那你才算是一个情况报告高手！

这第一部分的情况报告的内容与形式都非常之重要，但还会有更绝的，假如将公司战略、公司目标再非常醒目地在一边展示出来，让领导非常清晰地看到，你们一直在目标导向地工作，在工作中不但能完成目标，并且还能超目标，那该让领导多欣喜啊！

总之，在这一部分，让数据和图表说话，让对比上的良好展现与完全良好的趋势表示得更彻底些！更明目张胆些！

二、执行过程

你们的全年工作有哪些？领导可能知道，也可能并不完全了解，在领导知道你们全年做出了哪些成绩后，接下来，领导层可能就顺势想知道：结果是这样，那么过程呢？领导想让你的陈述来说明他们并不是只问结果不问过程的"糊涂虫”，因为在不久后的将来，他们可能还要评估你们的业绩，可能还要给你们发奖的！

这个时候，无论你在日常工作过程中是如何干的，无论干得好干得坏，都先提炼一些重要的东西，"经验，只要愿意去想，还是有的”！事实上确实做得非常棒，总结能力也非常好，这当然好；但如果这方面都不强，那怎么办？没关系，很多书籍与理论都可以帮你！

不要怕写一些老掉牙的老板已经看厌了的"公司领导的良好规划与战略、公司各部门的支持、营销4p的良好运用、经销商的配合等”内容。任何人做报告，都基本上还是这些条条块块。但关键是要从这些条条块块中发现一些你不同于其他人的一些特殊本领，如：

在公司的规划下，你们做了一些更细的规划与调整，如你们发现在某个区域的产品能组合，更能抵御竞争，于是跟公司提出了特别请求，最终事实也证明这种新产品的要求是对的；

你们不但与其他部门配合得很好，你们还让相关部门减轻了一些负担，如设备的运输，财务部门的对帐，退货与换货系统等等；

营销4p你们不但自己用，而且还学会了组合用(实例)，你们还教经销商如何用，某一经销商现在已经在公司的帮助下，组建自己的专业营销部门了！

以上内容得有较全面的展开，又得有非常有重点的方面，让领导层一看一听就心里一亮，甚至心花怒放：这小子这方面做得真的不错，理念也非常好，如果可能，我要让其他区域来学习学习；或者在公司里干脆树立为标兵，进行推广，要写进公司的营销教材里！这个时候，那你就已经走向成功的边缘了！

我们可以从以下这些方面来看看，事实证明，它们极大可能就是企业领导层所特别喜欢的：

窜货问题的发现与果断解决；说实施，因为领导自己也不好解决！所以能不喜欢吗？!

经销商与渠道的调整，渠道工作的细化；这样领导会认为你们真的干了很多工作，怀疑态度没有了！

终端开发与空白区域开发：这小子想问题不但想得细，还想在了我们前面，值得培养！

货款回笼率提升：回款其实才是真正的销售，公司进账多，呆帐坏帐少，总是好事！

写到这里，就可趁热打铁，可有点"私心”，得趁机会表白一下自己这支队伍的努力，得让领导对你这个团队"心中有数”，便于领导下一步的夸奖了。这里，你们就可写一些类似的话：你们是下了"东风破”的决心，你们是为了公司的各个目标，在努力努力再努力，在含辛茹苦地奋斗不息，你们这个团队，是一支铁打的团队！

如果领导认为：他们真不愧为公司的中坚力量，他们是企业的腰，他们虽然还可以继续提高，但已经让我比较满意了！这时，你又离成功近了一步！

三、反映问题

上面其实已经提到了领导可能特别喜欢的一些方面的报告内容，其实基本上都是营销或者具体业务上的东西。我们如果能够"内外兼顾”，添加内部管理方面的内容，将更加丰富这份报告的结构，有可能让领导对你更刮目相看。

一线工作很苦，苦中作乐又是业务人员的基本素质，而更重要的是，你们的组织设置、团队建设、员工发展都取得了非常好的成绩。都说业务队伍难管，你们不相信，你们也做出了成绩来证明！

这方面很多时候不太好写，但仔细发掘，还是可从以下一些方面入手：

离职率低，员工满意度还行；位虽卑，但志向高！

团队运作，大家齐心协力，这就是企业的魂！

员工素质越来越高，因为注重了培训。

当然，假如这方面存在问题怎么办呢？如离职率高的事实，员工埋怨多，那怎么办？没关系，问题留到后面再讲，可从这个方面入手，谈你是怎样解决当中的一些突出问题的，这不也很好吗？

基础工作我们做了很多，我们知道基础工作会带来更好的竞争效果，取得竞争优势，我们从最基础做起)

四、建议

其实，在具体运作上，业务部门还是最愿意谈，也希望多变的就是关于渠道的内容，这包括：渠道管理、经销商运作、窜货问题的处理、价格的应用、渠道促销的灵活应变、渠道抢夺、终端开发与区域拓展等等。所以，这里再着重将其延伸一下。

很多企业关于渠道的报告内容可借鉴，但以下的最为领导所欣赏：

渠道结构合理性与渠道结构的调整结果；

渠道客户数的变化与开拓；

渠道价格体系的合理性与渠道促销的应用经验；

渠道下沉工作的开展；

当然，这里还可加上一些内容，如对重点经销商或客户的分析，得出明年的可能的渠道政策方向，这也是非常可取的。

五、表现合作

在一份完备的年度报告里面，总是谈自己并不好。那么，在这里，可将与业务部门最相关的一个部门拿出来，进行一些对两个部门都有利的分析与评估，便于两个部门更友好的合作与配合。

在这里，就可对市场部一些好的市场活动进行分析，最后，非常感谢市场部门的配合的同时，希望市场部在来年提供更多更好的武器来支持一线的艰苦的销售工作。

六、希望解决的问题

到这个时候，领导可能一直都在想，这小子一直都在写成绩，怎么可能没有问题或教训呢？看来，"纸包不住火”，"亮丑”的时候到了！

这可也是相当关键部分。我觉得也是要着力思考的部分。很多外企因为希望这种报告是"务虚”报告，希望这种报告会是"务虚会”，因为成绩只代表过去，问题却仍牵涉到未来。有了对问题的剖析与思考，才有可能实在地将明年的工作得到提高。

最好提两到三个现实中主要存在的问题，最好以非常诚恳的态度请大家共同来探讨这些问题，最好以非常务实的计划方案让领导层来帮助分析、提供支持，这就是我对这一部分写作的忠告。

一般来讲，企业营销中还是这样一些问题存在而又不好解决，希望在年度报告中提及，这包括：渠道政策的多变与公司返利等的滞后；公司市场反应慢，支持部门的不理解、不支持；营销资源的缺乏与销售压力的不匹配；

你们的缺点往往包括：执行力不强；业务能力不高；与经销商沟通有问题；

"问题与困难像弹簧，你弱他肯定就强”。你们是有信心克服困难与缺点的，但希望公司对问题与困难重视也是对的！

七，为明年而战！

最后，通过对全年市场的分析，有了对明年工作的预期与把握，也下了继续奋战的决心，还准备了系统的计划方案，一份比较圆满的年度报告才算完毕。而这时，将你部门的全部人员的名单附在后面，先权且当作一份决心书，那么，这份年度报告就功德圆满了！一个部门，一个梦想，一个让领导层放心的决心，有了这，我们就已经战无不胜了！