-价值及未来收益数据分析报告-了解更多「在线咨询」

数据分析遵循一定的流程，不仅可以-数据分析每一个阶段的工作内容有章可循，而且还可以让分析终的结果准确，有说服力。一般情况下，数据分析分为以下几个步骤：

1)业务理解，确定目标、明确分析需求;

2)数据理解，收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据;

3)数据准备，选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据;

4)建立模型，选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型;

5)评估模型，对模型进行较为详细的评价，评价结果、重审过程;

6)成果部署，分析结果应用。

目前，数据分析在各行业及领域均获得了广泛的-，典型的数据分析应用主要体现在以下三个方面：

1、探索性数据分析，-据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。

2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。

3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的-程度和准确程度作出推断。

数据分析技术面临的挑战是什么呢？

　　在日新月异且喜新厌旧的技术时代，企业已经认识到“数据开始慢慢变成为了新的 ”金子“ 或者 ”石油“,那么企业在-的浪潮中，如何通过大数据、云计算等-的技术保驾-？企业数据量从gb级增长到tb级，应用如何平滑演进？基本上，企业对数据的需求我们认为分为三个阶段：初级阶段，业务流程通过信息化手段，从纸质化改造成电子化，企业通过数据告诉管理者，企业已经发生了什么。从数据仓库，到数据湖、数据共享平台，企业如何利用数字资产？这些都是企业在-过程中面临的问题。

 行业市场因市场因素对公司资产价值估值有很多的调整。判断该公司进入的是新兴市场还是成熟市场。可比资产价格就是市场同类资产关键的一些比率。比如说，投一个相关的公司，尤其是上市公司，中后期可以通过市场里公开的资产价格来进行比较。很多人用某样产品是因为有补贴，一旦没补贴就不用了。能否识别正确的基础设施来支持快速的数据可用性和-查询就意味着成功还是失败。这也有伪市场的成分。有的时候看到公司财务-，公司的经营活跃用户数度-，但这个市场是泡沫吹起来的。