項目數據分析報告常用指南

       我們可以發現現有的數據處理技術都存在著一定的缺陷。

　　早期應用的數據系統架構設計時，應用直接訪問數據庫系統，簡單的存取數據就可以滿足業務需求。但是，當用戶訪問量增加或是數據量不斷增大時，從而導致數據庫服務器無法及時響應用戶請求，出現超時的錯誤。

　　當數據訪問負載持續增加時，就需要考慮讀寫分離技術（Master-Slave）架構，以及分庫分表技術。但讀寫分離和分庫分表帶來了應用層面的復雜性，應用程序需要在設計開發階段就考慮到數據的拆分。分庫分表后，不制了查詢的靈活性，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。“項目數據分析”以專業技術的身份出現在經濟、管理和投資金融專業等領域，是信息化時代發展的必然結果。

 一個特別早的資產價值分析，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。PE估值法實際上是DCF的變形和簡化。如果一個公司的成長性波動比較大，通常應該用PEG（PEG指標市盈率相對盈利增長比率）這個指標，估值更加準確地反映。對于創新型、萌發的風口行業的一些頭部公司，用PS估值都能達到5-10倍甚至20倍。構建數據分析報告的具體目標應可以描述為以下幾個方面：進行總體分析。

在中國，隨著世界經濟一體化進程的加速和全球投資市場的蓬勃發展，加上中國投資分析行業正處于發展的起步階段，投資人、企業管理層都迫切需要一個統一的、規范的標準來衡量投資項目的科學性和可行性。定量研究的分析方法：一個從無到有的項目缺乏歷史數據，但不可能獨立于現有的經濟活動或脫離現有的經濟生活。專業的項目數據分析報告在中國變得炙手可熱。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。