北京项目数据分析和风险评定报告服务介绍

分析过程中尽量运用多种分析方法，以提高分析的准确性和-性。例如，运用定性定量相结合的分析方法对于数据进行分析;融合交互式自助bi、数据挖掘、自然语言处理等多种分析方法;分析和可视化分析相结合等。数据分析过程中，要避免以下3种情况：

1)时间安排不合理。在开始分析工作之前，一定要做一个明确的进度计划，时间分配的原则是：数据收集、整理及建模占70%，数据可视化展现及分析报告占25%，其他占5%。(数据的收集、整理和建模的过程，是反复迭代的过程)

2)数据源选择不合理。一般企业中的数据来源有很多，sap、tms、crm及各部门业务系统，每个渠道的数据各有特点。这时，应该慎重考虑从哪个渠道获取数据快捷有效。数据源选择不合理，不仅影响结论的-性，而且有返工的风险。

3)沟通不充分。无论是分析人员内部的沟通还是与外部---的沟通，都是-的。并且在许多大数据应用程序中，相较于事务系统，由于添加了非结构化数据还有数据的创建和收集增速迅猛，用hadoop和nosql技术增强数据仓库就成为-。与外部人员沟通效不顺畅，可能造成前期需求不清，中间业务逻辑混乱，终导致数据分析结果不好。与内部人员沟通效率低，可能造成分析进度滞后，分析工作开展不畅等诸多问题，直接影响分析效果。

     大数据分析依赖于及时处理和查询复杂数据的能力。一个-地例子就是：一家公司开发了一个数据仓库用来维护从能源使用计收集到的数据。无论一个公司部署什么类型的大数据技术栈，有一些共通的因素必须加以考量，以-为大数据分析工作提供一个有效的框架。在产品评估过程中，某供应商的系统有能力在15分钟内处理七百万条记录，而另一家则在相同时间内可以处理三十万条记录。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。

     越来越多的---部门、企业、，开始深刻认识到数据分析在投资决策、运营效率决策中的重要-和作用。越来越多vc/pe机构，开始把的“项目数据分析报告”作为其判断项目是否可行、是否值得投资的参考依据。从企业对大数据分析系统的需求和利用的实际情况来看，让企业每个业务人员充分了解和利用他们的数据，自由释放数据潜能。 数据分析，必将在中国的经济转型，可持续发展，尤其是第四产业--智慧产业---中发挥越来越重要的作用！

 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。总之，一份完整的数据分析报告，应当围绕目标，确定范围，遵循一定的前提和原则，系统的反映行业分析的全貌，从而推动该行业的进一步发展。很多人用某样产品是因为有补贴，一旦没补贴就不用了。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。