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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？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？數據分析將數學原理和計算機技術進行有機結合，一般遵循設計方案、數據采集、數據處理、數據分析、出具報告5個步驟。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。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、規范的標準來衡量我國投資分析人員的知識水平、道德規范和專業化程度，也更需要一些專業的第三方服務機構以數據為依據，對項目進行科學客觀的分析。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。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。

數據分析方法

我們在市場調查數據分析中常用的統計分析方法包括：描述性統計、回歸分析、相關分析法等。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。描述性統計分析就是對一組數據的各種特征進行分析，以便于描述測量樣本的各種特征及其所代表的總體的特征。在數據分析中，常用的描述性統計分析包括集中趨勢分析、頻數分析、數據的分布、數據離散程度分析等等。回歸分析法是從事物及其過程變化的因果聯系出發，對事物未來發展趨勢進行預測的一種統計方法，可以確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系。相關分析法是研究隨機變量之間相互關系規律性的一種統計方法。

 按照凈現值計算，就是以后各年流入的現金流量貼1現值減去投資初始流出的現金流量之和，就是凈現值。基本上，企業對數據的需求我們認為分為三個階段：初級階段，業務流程通過信息化手段，從紙質化改造成電子化，企業通過數據告訴管理者，企業已經發生了什么。這個數字越大，就說明這個項目，越有投資價值。一個特別早的資產價值評估，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。估值的本質是未來現金流的貼1現，就是DCF模型現金流折現模型，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。