项目数据分析是通过对项目数据的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。
为履行我国加入世贸的承诺，适应世界经济一体化的进程，项目数据分析报告公司，结束我国专业技术考核行业中缺少"项目数据分析师"的现状，出台《关于规范长期投资项目数据分析方法及国际接轨的总体精神》，2003年底国家电子行业职业技能鉴定指导中心正式设立"项目数据分析师"考试认证项目并制定出我国项目数据分析师培训、考试及管理办法。项目数据分析行业在中国正式形成。
分析过程中尽量运用多种分析方法，未来项目数据分析报告，以提高分析的准确性和可靠性。例如，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，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，可能造成前期需求不清，中间业务逻辑混乱，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。
目前，工程项目数据分析报告，数据分析在各行业及领域均获得了广泛的认可，典型的数据分析应用主要体现在以下三个方面：
1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，南昌项目数据分析报告，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和准确程度作出推断。
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