程序员在写数据分析报告时，可以按照以下步骤进行：
明确分析目标
确定需要解决的问题或发现的机会。
设定具体、可测量、可实现、相关性强且有时间限制（SMART原则）的目标。
收集和清洗数据
收集相关数据，确保数据的准确性和完整性。
清洗数据，去除噪声和异常值，确保数据质量。
选择合适的分析方法
根据分析目标和数据类型，选择合适的统计方法、回归分析、分类分析等。
使用数据可视化工具
利用数据可视化工具（如FineBI）将分析结果以图表、图像等形式展示，提高报告的可读性和说服力。
撰写结论和建议
总结数据分析的发现。
提出基于分析结果的改进建议或解决方案。
示例结构
引言
简要介绍分析的背景和目的。
分析目标
详细描述分析的目标和预期结果。
数据收集与清洗
描述数据收集的过程和方法。
介绍数据清洗的具体步骤和结果。
分析方法
详细说明采用的统计方法和分析步骤。
解释为什么选择这些方法。
数据分析结果
展示数据分析的结果，使用图表和表格进行说明。
对结果进行解释和讨论。
结论与建议
总结分析的主要发现。
提出具体的改进建议或未来研究方向。
示例代码分析
```python
读入C程序文件
with open（'program.c', 'r'） as file:
lines = file.readlines（）
初始化统计变量
code_lines = 0
comment_lines = 0
empty_lines = 0
function_count = 0
total_lines = len（lines）
统计代码行、注释行和空行
for line in lines:
stripped_line = line.strip（）
if stripped_line.startswith（'//'）:
comment_lines += 1
elif not stripped_line:
empty_lines += 1
else:
code_lines += 1
假设函数定义以关键字'int'或'void'开头
if stripped_line.startswith（'int'） or stripped_line.startswith（'void'）:
function_count += 1
计算函数的平均行数
if function_count > 0:
avg_function_length = total_lines / function_count
else:
avg_function_length = 0
输出统计结果
print（f'代码行数： {code_lines}'）
print（f'注释行数： {comment_lines}'）
print（f'空行数： {empty_lines}'）
print（f'函数个数： {function_count}'）
print（f'函数平均行数： {avg_function_length:.2f}'）
```
通过上述步骤和示例，程序员可以系统地进行数据分析，并撰写出具有说服力和实用性的分析报告。