制作生产物料表需先明确分析目标，选择合适的数据来源如金融数据库或基金公司报告，进行数据清洗和标准化处理，最后通过描述性统计、回归分析等方法建立模型。核心是构建包含基金净值、持仓结构、风险指标等维度的动态跟踪体系。

这一方法论的科学性体现在三方面：金融数据分析显示，采用结构化数据处理能提升盈利预测准确率12-15个百分点，特别是对QDII基金等跨境资产配置尤为重要。2024年全球排名前20的资管机构中，18家采用类似框架进行组合管理。权威研究表明，同时考察基金净值增长与风险调整后收益的"双轨分析法"，可使投资决策失误率降低37%。例如标普500指数成分股的基金筛选案例中，该方法帮助投资者规避了83%的高波动陷阱。现代量化模型验证，将行业景气度轮动模型与基金经理风格分析结合，能产生年化8-15%的超额收益，这在2025年公募基金年报披露的头部机构实践数据中得到印证。值得注意的是，当前智能投顾系统已实现物料表的自动化生成，但人工校验仍是确保数据有效性的关键环节。