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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。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。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。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：是從事數據分析的決策人才，運用先進的數據分析工具，為經營決策提供科學、合理的依據，是大數據時代不可或缺的核心人才。隨著我國經濟的快速增長和企業規模的不斷擴大，經濟決策模式由“經驗主導”不斷向“量化經營”轉變，越來越多的政府機構和企業開始意識到量化經營的重要性，各行業領域對數據分析人才的需求也越來越旺盛。目前，中國很多企業已經認識到他們的數據是一個潛在的巨大商機，越來越多的公司將數據視為其企業經營的關鍵資產，而數據分析普遍被作為經營決策的前提要素，數據現在越來越成為企業戰略決策的重要依據。通過系統的學習并取得《數據分析師》證書是從事數據分析工作的基礎條件，數據分析師作為從業主體人員，熟練掌握分析方法與工具，能夠為企業提供準確的理性判斷依據。

項目風險評估一般有定性和定量兩種方法。在項目管理實踐中，將項目管理人員的估計與有限數據相結合，成為項目風險評估中運用較多的方法。因此，金融組織信譽評級的風險性要比一般公司企業來得大，評估工作也更復雜。證券信譽評級。包括長期、短期融資券、優先股、各種商業等的信譽評級。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。因為如果一個公司的管理不能與世界接軌，它將無法得到任何風險投資的支持；風險投資可以幫助創新企業不斷的修訂其商業計劃和發展戰略。