項目股權價值分析項目風險評定誠信企業【安徽創邁】

數據分析遵循一定的流程，不僅可以保證數據分析每一個階段的工作內容有章可循，而且還可以讓分析終的結果更加準確，更加有說服力。一般情況下，數據分析分為以下幾個步驟：

1)業務理解，確定目標、明確分析需求;

2)數據理解，收集原始數據、描述數據、探索數據、檢驗數據質量;

3)數據準備，選擇數據、清洗數據、構造數據、整合數據、格式化數據;

4)建立模型，選擇建模技術、參數調優、生成測試計劃、構建模型;

5)評估模型，對模型進行較為詳細的評價，評價結果、重審過程;

6)成果部署，分析結果應用。

     越來越多的政府部門、企業、專家，開始深刻認識到數據分析在投資決策、運營效率決策中的重要地位和作用。越來越多VC/PE機構，開始把專業的“項目數據分析報告”作為其判斷項目是否可行、是否值得投資的參考依據。 數據分析，必將在中國的經濟轉型，可持續發展，尤其是第四產業--智慧產業革命中發揮越來越重要的作用！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。

專業的項目數據分析報告在中國變得炙手可熱。越來越多的投資人也選擇項目數據分析報告為他們準備投資的項目做出科學、合理的分析，這些項目可采取定性的研究，通過一些專家的論壇、德爾菲法、市場問卷調查等方法來對于這個項目的市場需求基礎數據進行估算，估算的結果再進行定量分析，定性和定量相結合定量化。能否識別正確的基礎設施來支持快速的數據可用性和高性能查詢就意味著成功還是失敗。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。