数据分析报告_百度百科
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数据分析报告
数据分析报告是通过对项目数据全方位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。数据分析报告—项目可行性判断的重要依据。任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。
数据分析报告数据分析报告
政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了的真正意义，这一佐证就是《》的出台。决定明确政府不再承担对的审核评估，实行。而投资方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，中国的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。
时代需求：进入二十一世纪，传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资等领域，是信息化时代发展的必然结果。
如何才能确定项目的可行和优质呢？发达国家的做法是对项目的最终决策，一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国，随着世界经济的加速和全球投资市场的蓬勃发展，加上分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性，专业的在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。
构建数据分析报告的具体目标应可以描述为以下3个方面：
1、进行总体分析。从项目需求出发，对被项目的财务、业务数据进行，把握全局，形成对被分析的项目财务、业务状况的总体印象。
2、确定项目重点，合理配置。在对被分析的项目总体掌握的基础上，根据被分析项目特点，通过具体的趋势分析、对比分析等手段，合理的确定分析的重点，协助分析人员作出正确的决策，调整人力物力等资源达到最佳状态。
3、总结经验，建立模型。通过选取指标，针对不同的分析事项建立具体的分析模型，将主观的经验固化为客观的分析模型，从而指导以后项目实践中的数据分析。
以上3个具体目标的联系是紧密的，不是孤立的，只有在进行总体分析的基础上，才能进一步的确定项目重点，并在对重点内容的分析中得出结果，进而实现评价的过程。如果单单实现其中一个目标，最终得出的报告将是不完整的，对制订项目实施方案也没有可靠的支撑作用。
数据分析报告原则
1.规范性原则。
数据分析报告中所使用的名词术语一定要规范，标准统一，前后一致，基本上要与前人所提出的相一致。
2.重要性原则。
数据分析报告一定要体现项目分析的重点，在项目各项数据分析中，就应该重点选取真实性、合法性指标，构建相关模型，科学专业地进行分析，并且反映在分析结果中对同一类问题的描述中，也要按照问题的重要性来排序。
数据分析报告的编制过程一定要谨慎，体现在基础数据须要真实完整，分析过程须要科学合理全面，分析结果可靠，建议内容实事求是。
科技是在不断发展进步的，必然有创新的方法或模型从实践中摸索总结出来，数据分析报告要将这些创新的想法记录下来，发扬光大。
总之，一份完整的数据分析报告，应当围绕目标，确定范围，遵循一定的前提和原则，系统的反映的全貌，从而推动该行业的进一步发展。
数据分析报告样本
第一章 项目概述
此章包括项目介绍、项目背景介绍、主要、项目存在问题及建议等。
第二章 项目市场研究分析
此章包括项目、市场特征分析及分析。
第三章 项目数据的采集分析
此章包括数据采集的内容、程序等。
第四章 采用的方法
此章包括定性分析方法和。
第五章 分析
此章包括固定资产和流动资产构成的基本情况、资产增减变化及原因分析、自西汉结构的合理性评价。
第六章 负债及结构分析
此章包括项目负债及所有者权益结构的分析：的构成情况、的构成情况、负债增减变化原因、权益增减变化分析和权益变化原因。
第七章 利润结构预测分析
此章包括及营业利润的分析、经营业务的、利润的真实判断性分析。
第八章 结构预测分析
此章包括总成本的构成和变化情况、经营业务成本控制情况、、和的构成和评价分析。
此章包括、流动及分析、短期偿还能力变化和付息能力分析。
第十章 公司运作能力分析
此章包括存货、流动资产、、固定资产、应收账款及的周转天数及变化原因分析，、分析等。
第十一章 盈利能力分析
此章包括及变化情况分析，、等变化情况及原因分析。
第十二章 分析
此章包括 销售收入及分析、资本增长性分析及发展潜力情况分析。
第十三章 投资数据分析
此章包括经济效益和指标分析等。
第十四章 财务与
此章包括生产成本和、、财务不确定性与、社会效益和社会影响分析等。
第十五章 现金流量估算分析
此章包括全投资的分析和编制。
第十六章 经营风险分析
此章包括经营过程中可能出现的各种风险分析。
第十七章 项目数据分析结论与建议
第十八章 财务报表
第十九章 附件
清除历史记录关闭如何看待未来五年全球大数据分析发展趋势？_指南灯-慢钱头条
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如何看待未来五年全球大数据分析发展趋势？
1、探索性分析成为BI选型的唯一选择
这是Gartner2012年、2013年、2014年、2015年连续4年的数据分析的研究报告，提到的唯一的一个共性，探索性分析已经成为BI选型的唯一选择。在以前可能大家会说，数据分析我们就会用Cognos、BIEE或者BO，但是在今年Gartner的报告里面，Cognos和BO已经驱逐到第四象限，而BIEE已经被驱逐出去了。所以这样一个探索性分析的潮流，已经完全改变了数据分析的现状和未来。
为什么？就是因为之前我分析到的跟大家分享的那些瓶颈，其中业务人员自己动手基于数据做分析，从发现问题找到答案再采取行动，整个过程都已经变成了一个全球性的潮流。在这个方面，我也号召大家好好地审视一下自身的企业，到底应该怎么样构建下一代数据分析平台，去支撑未来5到10年的大数据分析的需求。
2、良好的企业管控下的探索式分析成为主流
早先业务人员使用数据分析，往往要使用一个离线的桌面程序，大家经常用的桌面程序是什么呢？Excel，还有包括后面出现的excel的高级升级版。这些离线的探索性分析的产品，在上个世纪90年代后期一直到2000年初，都获取了非常大的市场。
但是后来从Gartner的研究报告我们可以看到，很多企业尤其是大中型企业已经发现，如果采用离线的分析工具来对数据进行分析，数据的使用是缺乏良好的安全管控的，有可能非常重要的销售数据、生产数据，被分发到企业每个人员的终端笔记本上去了，这对企业的数据管控来说是非常可怕的。
我们目前构建数据分析，尤其对外提供数据分析的时候，有一个说法叫“数据不出口，数据服务要出口”，是什么意思呢？数据的原料是不能够离开这个企业的，但是数据的服务是可以从这个企业递交给第三方的。那么去中心化的探索性分析被放弃了，很重要的一点就是我们需要在良好的企业管控之下，去进行有序的、高质量的、高安全性的数据化运营工作。
3、云计算成为必然趋势
我们可以发现一个大趋势，最近这5年云计算已经变成了一个现实了。像国外的AWS、IBM，他们已经成为云计算非常大的玩家，在国内我们也看到有腾讯云、阿里云等众多的玩家。云计算改变了企业的IT服务，但是从TEWI和Gartner市场的统计报告我们可以看到，几乎所有大数据分析的厂商，他们收入的90%还是来自于线上的数据。为什么？这是一个很现实的问题，就是我们企业里面的数据，绝大多数的企业的数据，是不允许离开这个企业的。
所以我们分析这件事情的时候认为，企业的数据化运营工作，会变成一个以私有云和公有云混合到一起的服务工作。它肯定不会是以前单纯的私有云的服务，也不会是大家想象的可能在未来5年，全部变成了公有云的服务，它会变成一个混合架构。
4、分析应用市场将涌现巨大的创业机会
目前大数据分析的相关技术还在持续的演进当中，包括云计算、深度分析、自然语言等技术正在不断地成熟，并且会被引进到大数据分析这个领域里面，帮助企业更好地进行数据的价值发掘工作。
另外我们看到，商业智能与分析是一个充分竞争的全球化市场，它对创业者的要求是非常高的。比如说，永洪最开始创立的时候，就需要跟Cognos、BO一起去竞争，因为这个市场是没有任何壁垒的，它不需要牌照，在全球是一体化的竞争工作。所以当我们创业者要去做这个领域的时候，一定要确保自己在这个领域具备足够强的竞争力。另外我们也发现，虽然在平台和支撑上面创业的机会不是很多，但是在应用市场这个机会非常的多。所以这给我们做垂直化应用的企业，带来了很多的机会。
下一个趋势，我们认为分析应用市场将会涌现出巨大的机会，永洪内部培训很多同事，如果他们想做垂直的产品，我们也会把永洪的平台开放给他们，让他们基于永洪的产品去做像制造行业、银行、能源、交通各个领域的垂直产品的分析。我们认为分析市场将来会标准化，如果有人基于某个平台构建好一个分析应用之后，他可以快速地递交给全球各地的用户，这是基于标准化的前提所能够达到的一个结果。那么在标准化基础上，会诞生几家很巨大的平台厂商。
5、大数据分析未来有望像PC和汽车一样成为企业标配
BI与大数据分析领域，我们认为它还是处于比较早期的阶段，像20年代的汽车行业。20年代汽车还是一个非常小众的市场，没有进入每个家庭。它也有点像80年代的PC行业，当时整个上网机会还不是特别的多，如果要上机，我们需要单独到一个IT中心去进行上机的申请和最后上机的实际操作。但是大家知道，从80年代以后到90年代到2000年，PC变成企业和家庭里面每个人的标配，到后来我们的手机变成每个企业和家庭的标配。那么大数据分析将来也会变成企业里的每个业务人员的标配。
我们认为这在将来一定会变成现实的，这是在现在和将来永洪和大家一起持续努力的一个方向。我们要让企业里的每个人，都可以成为我们的用户，都可以因为我们的数据分析的能力，给自己赋能。这就是永洪的一个愿景：释放数据的价值，人人都是数据分析师。
&大数据及互联网思维给了人类做整体未来决策有了超越以往的前所未有的体系支撑，用今天大数据的思维去重新提升传统行业，将对已有行业的潜力再次挖掘，甚至彻底改变这一行业。1.零售业传统零售业对于消费者来说最大的弊端在于信息的不对称性。在《无价》一书中，心理实验表明外行人员对于某个行业的产品定价是心里根本没有底的，只需要抛出锚定价格，消费者就会被乖乖的牵着鼻子走。而C2C,B2C却完全打破这样的格局，将世界...&由大数据教育联盟联合北京大数据研究院和博雅大数据学院，历经数月筹备的第二期“数据科学与大数据技术”专题培训，首门课程《大数据行业应用解析》已于日正式开课。继首门课程之后，《大数据分析的Python基础》将于4月14日-4月16日在北京大学静园6号院开课。对于数据科学专业，Python是最适合入门的语言。一方面，由于数据科学专业的多学科交叉特性，学生往往来源于数学、计算机、统计和医...&关注绿盾征信，六千万企事业单位信用即时查信用档案|信用报告|维权投诉|红黑榜聚合企业信用资源，传递企业信用能量让失信者寸步难行，让守信者一路畅通受宏观经济下行压力影响，实体经济困难向金融领域传导，当前我国商业银行资产质量正面临新一轮劣变压力，这体现了银行资产质量顺周期演变规律。但我国商业银行信用风险管理模式尚未经历全经济周期考验，也无法对越来越庞杂的客户信用风险数据及时进行分析监测，存在变革的内在...&经常读于仁颇黎的文章读者可能观注到，我写的文章，非常观注工程师本身，前几天写了一篇,四月初的时候写了一篇,三月份的时候，写了一篇是的，我非常关注工程师，我认为工程师是这个时代的脊梁，他们承担着最终的填坑任务，把不可能变成可能，这是一个值得让人尊敬的群体。今天，我还是要来谈一谈工程师，不过这一次，我使用了大数据的信息来分析一下机器人工程师关心的职业问题，关注一下这个职业的人和技术。数据来源:51jo...&Goodsta大数据分析工作室成立啦！我们秉持的理念是：Goodstatistics!Goodstarting!Goodstanding!工作室简介Goodsta大数据分析工作室以“问题驱动的统计大数据分析”为研究理念，本着“认真、务实、精益求精”的研究态度，在大数据分析、机器学习与生物信息挖掘、社会经济统计和金融统计领域开展学术科研和商业数据分析工作。主要工作本工作室的主要工作由面向大数据的科研...&
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如有疑问请致电 8数据分析师职业前景如何？主要是在哪些行业的公司？需要具备哪些技能？_百度知道
数据分析师职业前景如何？主要是在哪些行业的公司？需要具备哪些技能？
我有更好的答案
　　数据分析师的主要工作是从公司现有数据中提取有价值的信息，这个价值信息要依据公司行业而定发展前景不错，现在企业数据量越来越多，但一直没有加以利用，现在都越来越重视数据分析，但有经验的数据分析师却很少，所以人才缺口还很大　　需要掌握的知识：　　1、数据分析理论基础-统计学、概率论　　2、数据分析工具-excel、SPSS、SAS/R　　3、公司业务的理解（依公司而定）　　数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
网络财经教育品牌
主营：财经证书、财会网课、商学院、财务培训
　　数据分析师的作用　　越来越多的企业将选择拥有项目数据分析师资质的专业人士为他们的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析师所出具的项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据；越来越多的企业把项目数据分析师课程作为其中高管理层及决策层培训计划的重要内容；越来越多的有志之士把项目数据分析师培训内容作为其职业生涯发展中必备的知识体系。　　编辑本段数据分析师的工作职责　　数据分析师指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。
互联网本身具有数字化和互动性的特征，这种属性特征给数据搜集、整理、研究带来了革命性的突破。以往“原子世界”中数据分析师要花较高的成本（资金、资源和时间）获取支撑研究、分析的数据，数据的丰富性、全面性、连续性和及时性都比互联网时代差很多。在“原子世界”中，抽样调查是最经常采用的数据获取方式，主要原因就是大范围普查的成本太高——最典型的应用就是电视收视率。而在互联网时代，针对互联网行业的研究，在局部（例如某个网站或同类网站的集群）做到低成本、高效率的全样本数据采集是有可能实现的。同样，“原子世界”中的很多数据不具备连续性，而互联网世界中的数据却有可能做到连续更新，甚至实时——最典型的应用就是网站全样本、全天候数据统计和分析研究。
与传统的数据分析师相比，互联网时代的数据分析师面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。因此，互联网时代的数据分析师必须学会借助技术手段进行高效的数据处理。更为重要的是，互联网时代的数据分析师要不断在数据研究的方法论方面进行创新和突破。例如，结合传统的消费心理学理论，构建丰富的互联网信息消费行为模型。
就行业而言，数据分析师的价值与此类似。就新闻出版行业而言，无论在任何时代，媒体运营者能否准确、详细和及时地了解受众状况和变化趋势，都是媒体成败的关键。数据分析师在这方面大有可为。
此外，对于新闻出版等内容产业来说，更为关键的是，数据分析师可以发挥内容消费者数据分析的职能，这是支撑新闻出版机构改善客户服务的关键职能。例如，收集内容消费者信息、形成内容消费者信息数据库、根据数据库的信息与内容消费者保持即时联系、传递产品和服务的信息、数据库的更新和维护。由此，数据分析师提供的数据还将成为定制产品、个性化服务的重要依据：借助先进的数据库技术，对内容资源进行深入挖掘和多次利用，提供个人偏好的内容服务，或借助数字印刷和出版技术，实现按需生产产品并交付出版印刷。　　编辑本段数据分析师的要求　　技能要求　　1、大学本科以上，数理统计或数据挖掘专业方向
2、熟悉数据分析与数据挖掘理论
3、熟练使用各种数理统计、数据分析、数据挖掘工具软件
4、有电子邮件方面工作经验者优先
5、熟悉互联网应用技术知识、网络知识，了解互联网和邮件　　其他要求　　良好的沟通交流能力，文字语言表达能力，较好的逻辑分析能力；
具有独立的产品策划开发能力，项目管理，商务沟通能力；
强烈责任心，开放的性格，良好的沟通能力； 擅于协作，具备良好的团队合作精神；
能够在压力下开展工作；善于学习
谢谢您的回答，请问第一句里面的“数据分析师资质”是个什么样的资质认证呢？
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