要做好食品销量报告，可以遵循以下步骤和技巧：

数据清晰准确

数据清洗与准备：确保数据源可靠，数据清洗彻底，避免错误和冗余数据干扰分析。处理缺失值、异常值和重复数据，并进行规范化处理，如统一单位、格式等。可以使用FineBI等专业数据分析工具来自动化这些过程。

分析方法科学

选择合适的分析方法：结合具体的业务需求和数据特点，选择描述性统计分析、对比分析、回归分析、时间序列分析等方法。描述性统计分析可以帮助了解数据的基本情况，如均值、中位数、标准差等。对比分析可以用于比较不同时间段、不同产品的销售情况。

结果可视化

图表展示：通过图表、仪表盘等形式展示数据，帮助读者更直观地理解数据背后的信息。例如，使用柱状图、折线图、饼图、散点图等图表类型来展示销售数据、趋势和对比结果。

结论和建议明确

结合分析结果：提供具体、可操作的业务建议，帮助决策者做出更明智的选择。结论和建议应基于数据分析结果，指出业务的优势与不足，并提出改进措施和新的商业机会。

明确分析维度

整体销售分析：从整体角度分析销售额、毛利、动销商品等指标。

区域布局分析：分析不同地区的销售情况和市场潜力。

产品线分析：评估各产品线的销售表现和市场份额。

价格体系分析：研究价格策略对销量的影响。

数据接入与准备

数据筛选：从数据源中筛选出所需数据。

数据清洗：通过智能数据处理（如ETL）进行二次数据清理。

数据集创建：创建和处理好的数据集，以便在报告中使用。

制作数据仪表板

选择维度：根据分析需求选择合适的维度，如时间、地域、产品类别等。

设计仪表板：设计直观、易用的仪表板，展示关键指标和趋势。例如，通过分析各个省份不同时间段的毛利数据，以及对应时间各个单品的销售金额、销售数量、毛利情况来辅助分析销售情况。

总结与建议

业务改进优化：根据分析结果，提出具体的改进措施和优化建议。

发现机会：识别业务中的潜在机会，提出新的商业价值。

指导业务：帮助业务团队理解数据背后的洞察，指导业务决策和战略制定。

通过以上步骤和技巧，可以撰写出高质量、具有实际指导意义的食品销量报告。