項目數(shù)據(jù)分析報告收費服務為先「多圖」

      以解決業(yè)務問題為目標，以數(shù)據(jù)現(xiàn)狀為基礎，確定分析主題。前期要做好充分的準備，以業(yè)務問題為導向，以業(yè)務梳理為重點，進行多輪討論，分析主題避免過大，針對業(yè)務痛點，實現(xiàn)知現(xiàn)狀、明原因、可預測、有價值。另外，分析數(shù)據(jù)的范圍除了重點關注的業(yè)務指標數(shù)據(jù)，還要盡量考慮擴展外延數(shù)據(jù)，比如經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、財務數(shù)據(jù)等。一般企業(yè)中的數(shù)據(jù)來源有很多，SAP、TMS、CRM及各部門業(yè)務系統(tǒng)，每個渠道的數(shù)據(jù)各有特點。確定分析主題之前，要進行數(shù)據(jù)支撐情況的初步判斷，避免中途發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量或者數(shù)據(jù)范圍不能支撐分析工作的情況發(fā)生。確定分析主題之后，詳細論證分析可行性，保證分析過程的清晰性，才能開始分析工作。

分析過程中盡量運用多種分析方法，以提高分析的準確性和可靠性。例如，運用定性定量相結合的分析方法對于數(shù)據(jù)進行分析;融合交互式自助BI、數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理等多種分析方法;分析和可視化分析相結合等。數(shù)據(jù)分析過程中，要避免以下3種情況：

1)時間安排不合理。在開始分析工作之前，一定要做一個明確的進度計劃，時間分配的原則是：數(shù)據(jù)收集、整理及建模占70%，數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)及分析報告占25%，其他占5%。(數(shù)據(jù)的收集、整理和建模的過程，是反復迭代的過程)

2)數(shù)據(jù)源選擇不合理。一般企業(yè)中的數(shù)據(jù)來源有很多，SAP、TMS、CRM及各部門業(yè)務系統(tǒng)，每個渠道的數(shù)據(jù)各有特點。這時，應該慎重考慮從哪個渠道獲取數(shù)據(jù)更加快捷有效。數(shù)據(jù)源選擇不合理，不僅影響結論的可靠性，而且有返工的風險。

3)溝通不充分。無論是分析人員內(nèi)部的溝通還是與外部相關人員的溝通，都是至關重要的。無論是分析人員內(nèi)部的溝通還是與外部相關人員的溝通，都是至關重要的。與外部人員溝通效不順暢，可能造成前期需求不清，中間業(yè)務邏輯混亂，終導致數(shù)據(jù)分析結果不好。與內(nèi)部人員溝通效率低，可能造成分析進度滯后，分析工作開展不暢等諸多問題，直接影響分析效果。

        數(shù)據(jù)分析師的從業(yè)方向主要體現(xiàn)獲得專職崗位。目前，在90%的政府機構及企業(yè)中都配備了與數(shù)據(jù)分析相關的專職部門及人員。數(shù)據(jù)分析報告的編制過程一定要謹慎，體現(xiàn)在基礎數(shù)據(jù)須要真實完整，分析過程須要科學合理，分析結果可靠，建議內(nèi)容實事求是。主要專職崗位如下：數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)分析員、數(shù)據(jù)分析主管、數(shù)據(jù)分析工程師、數(shù)據(jù)挖掘人員等 。從國外的發(fā)展經(jīng)驗看，大量企業(yè)都有自己專職的數(shù)據(jù)分析人員，為企業(yè)長期采集和分析企業(yè)內(nèi)部及所屬行業(yè)的數(shù)據(jù)，為決策層提供詳細而準確的依據(jù)。

 按照凈現(xiàn)值計算，就是以后各年流入的現(xiàn)金流量貼1現(xiàn)值減去投資初始流出的現(xiàn)金流量之和，就是凈現(xiàn)值。這個數(shù)字越大，就說明這個項目，越有投資價值。一個特別早的資產(chǎn)價值評估，相對來講可以松一點，因為市場有給它足夠的容錯空間。這就是很多投資人都把自己的投資周期提前的原因。越來越多的風險投資機構把項目數(shù)據(jù)分析報告作為其判斷項目是否可行及是否值得投資的重要依據(jù)。估值的本質(zhì)是未來現(xiàn)金流的貼1現(xiàn)，就是DCF模型現(xiàn)金流折現(xiàn)模型，簡稱DCF模型，是公司財務和投資學領域應用廣泛的定價模型之一。