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              發布時間:2020-07-27 16:48  






              規范性原則。數據分析報告中所使用的名詞術語一定要規范,標準統一,前后一致,基本上要與前人所提出的相一致。

              重要性原則。數據分析報告一定要體現項目分析的重點,在項目各項數據分析中,就應該重點選取真實性、合法性指標,構建相關模型,科學專業地進行分析,并且反映在分析結果中對同一類問題的描述中,也要按照問題的重要性來排序。

              謹慎性原則。數據分析報告的編制過程一定要謹慎,體現在基礎數據須要真實完整,分析過程須要科學合理,分析結果可靠,建議內容實事求是。

              鼓勵創新原則。科技是在不斷發展進步的,必然有創新的方法或模型從實踐中摸索總結出來,數據分析報告要將這些創新的想法記錄下來,發揚光大。

              總之,一份完整的數據分析報告,應當圍繞目標,確定范圍,遵循一定的前提和原則,系統的反映行業分析的全貌,從而推動該行業的進一步發展。



              數據分析技術面臨的挑戰是什么呢?

                在日新月異且喜新厭舊的技術時代,企業已經認識到“數據開始慢慢變成為了新的 ”金子“ 或者 ”石油“,那么企業在數字化轉型的浪潮中,如何通過大數據、云計算等先進的技術保駕護航?真正意義上的數據分析報告可以為客戶帶來真正巨大的經濟收益,以其無可替代的優越性,被專業人士所推崇。企業數據量從GB級增長到TB級,應用如何平滑演進?從數據倉庫,到數據湖、數據共享平臺,企業如何利用數字資產?這些都是企業在數字化轉型過程中面臨的問題。



                     數據質量問題對于BI和數據管理專業人士來說一定不陌生。很多BI和分析團隊努力保證數據的有效性并說服業務使用人員去信任信息資產的準確性和可靠性。分庫分表后,不僅限制了查詢的靈活性,并且隨著數據量繼續增長到PB級,單個數據庫實例的處理能力會成為整個系統的性能瓶頸。作為個性化分析庫而得以廣泛使用的電子表格或電子報表軟件可以對數據中信任缺乏的問題加以彌補。在Excel中存儲和操作分析數據的功能為支持自助分析能力創造了環境,但可能不會激發其他用戶對結果的自信心。


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