專業項目數據分析-科學嚴謹 創邁數據分析師事務所

      數據分析報告更強調定量研究。真正意義上的數據分析報告可以為客戶帶來真正巨大的經濟收益，以其無可替代的優越性，被專業人士所推崇。數據分析報告有什么特點呢？

1、獨立性：報告必須獨立于委托方、報告的使用方，這樣的報告才不會有傾向性。

2、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。項目數據分析是通過對項目數據的科學分析來評估項目的可行性，為投資方決策項目提供科學、嚴謹的依據，降低項目投資的風險。對于這些項目可采取定性的研究，通過一些的論壇、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，終定量化。

     大數據分析依賴于及時處理和查詢復雜數據的能力。一個很好地例子就是：一家公司開發了一個數據倉庫用來維護從能源使用計收集到的數據。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。在產品評估過程中，某供應商的系統有能力在15分鐘內處理七百萬條記錄，而另一家則在相同時間內可以處理三十萬條記錄。能否識別正確的基礎設施來支持快速的數據可用性和查詢就意味著成功還是失敗。

       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。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。從項目需求出發，對被項目的財務、業務數據進行總量分析，把握全局，形成對被分析的項目財務、業務狀況的總體印象。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。

　  數據倉儲的一個核心要求是處理和存儲大數據集的能力。但并不是所有數據倉庫在這方面都滿足要求。如果單單實現其中一個目標，最終得出的報告將是不完整的，對制訂項目實施方案也沒有可靠的支撐作用。一些是針對復雜查詢處理進行優化，而其他的則并非如此。并且在許多大數據應用程序中，相較于事務系統，由于添加了非結構化數據還有數據的創建和收集增速迅猛，用Hadoop和NoSQL技術增強數據倉庫就成為必要。對于一個希望獲取并分析大數據的組織來說，光有存儲容量是不夠的；而重要的部分在于將數據置于何處才是佳的，這樣數據就可以轉化為有用信息并為數據科學家和其他用戶所利用。