编写编程视频数据分析报告时，可以按照以下步骤进行：
明确目标
确定分析的具体目标，例如提升视频观看量、增加用户互动、优化视频内容等。
选择与目标相关的指标，如观看次数、观众留存率、观众参与度、观看时长、观众互动率、观众流失点等。
数据收集和整理
确定数据源，可能包括YouTube、Vimeo、Facebook、Instagram等视频平台，以及SQL数据库、Excel表格、API接口等。
使用数据收集工具和方法，确保数据的准确性和完整性。
进行数据清洗和整理，去除重复、错误或不完整的数据。
趋势和模式分析
分析数据的主要趋势和关键发现，例如观看次数的变化趋势、观众互动率的高低等。
识别视频内容的吸引力和观众的兴趣点，以及观众流失的原因。
关键指标解读
对具体数据指标进行详细解读，如观看时长、观众来源、互动情况、观众反馈等。
通过图表和图形展示分析结果，便于业务部门理解和决策。
建议和改进措施
根据分析结果提出优化建议，如改进视频内容、调整推广策略、提高用户参与度等。
使用FineBI等数据分析工具生成可视化报告，支持决策制定。
编程实现细节 （如适用）：
如果分析过程中涉及编程，需要详细记录编程实现细节，包括数据预处理、数据清洗、分析方法选择、编程实现细节、结果展示和解释等。
结论和建议
总结分析结果，得出结论。
提出具体的改进建议和未来可能的研究方向。
通过以上步骤，可以撰写出一份全面、深入的视频数据分析报告，为业务决策提供有力的支持。