从企业对大数据分析系统的需求和利用的实际情况来看，让企业每个业务人员充分了解和利用他们的数据，自由释放数据潜能。基本上，企业对数据的需求我们认为分为三个阶段：初级阶段，业务流程通过信息化手段，从纸质化改造成电子化，企业通过数据告诉管理者，企业已经发生了什么？中级阶段，企业已经建立和完整的业务系统，管理者能够定期从信息中获取他所关心的企业数据，知道了企业正在发生了什么？企业不仅仅只是希望知道过去发生了什么以及为什么发生，还希望进一步预测未来会发生什么，以及如何做才能优化资源配置，取得更好的成果。
数据分析报告具有以下特点：
严谨和逻辑性：数据分析报告有科学的逻辑性，包括：基础数据是怎么来的？有什么依据？对于说明判断又有什么样的依据？有什么样的依据做立足点？基础数据得到后对收入预测判断有什么样的依据？收入预测出来后成本预测是怎么出来的？成本费用的基础数据是怎么样得到的？以上内容数据分析报告都会一步一步进行判断。
战略规划性：战略规划性越来越成为数据分析报告质量的一个基础要求。当数据分析报告能对委托方的战略规划进行策划和梳理的时候，数据分析报告的价值就体现出来了。
分析过程中尽量运用多种分析方法，以提高分析的准确性和可靠性。例如，项目数据分析报告机构，运用定性定量相结合的分析方法对于数据进行分析;融合交互式自助BI、数据挖掘、自然语言处理等多种分析方法;分析和可视化分析相结合等。数据分析过程中，要避免以下3种情况：
1)时间安排不合理。在开始分析工作之前，一定要做一个明确的进度计划，时间分配的原则是：数据收集、整理及建模占70%，数据可视化展现及分析报告占25%，其他占5%。(数据的收集、整理和建模的过程，是反复迭代的过程)
2)数据源选择不合理。一般企业中的数据来源有很多，SAP、TMS、CRM及各部门业务系统，广州项目数据分析报告，每个渠道的数据各有特点。这时，应该慎重考虑从哪个渠道获取数据更加快捷有效。数据源选择不合理，不仅影响结论的可靠性，而且有返工的风险。
3)沟通不充分。无论是分析人员内部的沟通还是与外部相关人员的沟通，都是至关重要的。与外部人员沟通效不顺畅，项目数据分析报告，可能造成前期需求不清，中间业务逻辑混乱，专业项目数据分析报告，最终导致数据分析结果不好。与内部人员沟通效率低，可能造成分析进度滞后，分析工作开展不畅等诸多问题，直接影响分析效果。
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