您好，歡迎來到易龍商務網！
發布時間：2021-01-05 18:45
【廣告】
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。
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據進行分析;融合交互式自助BI、數據挖掘、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。數據分析過程中，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：數據收集、整理及建模占70%，數據可視化展現及分析報告占25%，其他占5%。(數據的收集、整理和建模的過程，是反復迭代的過程)
2)數據源選擇不合理。一般企業中的數據來源有很多，SAP、TMS、CRM及各部門業務系統，每個渠道的數據各有特點。這時，應該慎重考慮從哪個渠道獲取數據更加快捷有效。數據源選擇不合理，不僅影響結論的可靠性，而且有返工的風險。
3)溝通不充分。無論是分析人員內部的溝通還是與外部相關人員的溝通，都是至關重要的。確定分析主題之前，要進行數據支撐情況的初步判斷，避免中途發現數據質量或者數據范圍不能支撐分析工作的情況發生。與外部人員溝通效不順暢，可能造成前期需求不清，中間業務邏輯混亂，終導致數據分析結果不好。與內部人員溝通效率低，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。
數據分析師的從業方向主要體現獲得專職崗位。目前，在90%的政府機構及企業中都配備了與數據分析相關的專職部門及人員。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。主要專職崗位如下：數據分析師、數據分析員、數據分析主管、數據分析工程師、數據挖掘人員等 。從國外的發展經驗看，大量企業都有自己專職的數據分析人員，為企業長期采集和分析企業內部及所屬行業的數據，為決策層提供詳細而準確的依據。
平臺型的公司，這種公司估到15倍、30倍都是對的。股值倍數在30到50倍之間股價到了50倍的時候就跌一跌，到了30倍的時候就漲一漲。基1金公允價值估值是一個基1金在內部核算投資項目資產價值的時候采取的辦法，簡單來講就是你投資的一個項目在公司帳投資原值對于創新型、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。對于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，最終定量化。早期沒有利潤，資本價值也很高，又是平臺型公司。就適合用PS估值法來估值。
