投資類項目數據分析報告專業團隊在線服務「多圖」

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。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。2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型。

目前，數據分析在各行業及領域均獲得了廣泛的認可，典型的數據分析應用主要體現在以下三個方面：

1、探索性數據分析，當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特征量等手段探索規律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。

2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型。

3、推斷分析，通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和準確程度作出推斷。

　  當基于分布式存儲計算的大數據處理技術出現后，我們所面對的則是來自離線和在線的多個不同數據流，系統需要實時響應數據查詢請求，還需要處理分布式系統的分區和問題，以及滿足高容錯和可擴展的要求，于是就有了lambda架構，但其也存在著不足之處：整體架構比較復雜，資源開銷比較大，對軟硬件的需求較高；很多分析場景實現困難，增加了應用開發難度；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%。數據流水線較長，系統運維復雜。

　　通過以上可以發現，現有的數據處理技術都存在一定缺陷，在面對今天日益復雜的企業大數據分析需求時顯得力不從心，如何采用架構技術來解決這些問題，這也是數據分析廠商所面對的挑戰。

 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。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。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。