數據分析總結能力不足怎么解決？歸根結底，實際業(yè)務還不清楚。我不知道數據背后是什么。我只是把數據當作數據問題更廣泛。這取決于具體情況。你是站在求職者的角度還是站在企業(yè)管理的角度？就技術而言，前者不是大問

數據分析總結能力不足怎么解決？

歸根結底，實際業(yè)務還不清楚。我不知道數據背后是什么。我只是把數據當作數據

問題更廣泛。這取決于具體情況。你是站在求職者的角度還是站在企業(yè)管理的角度？就技術而言，前者不是大問題。這是一個參考資料。結合業(yè)務場景給出分析思路和建立分析系統(tǒng)比較困難，參考文獻較少。對于企業(yè)來說，數據治理通常是最大的問題，成本高且存在不確定因素。尤其是要進行數字化轉型的傳統(tǒng)企業(yè)，還有很長的路要走，坑也不少。

數據分析到底有多難？

隨著企業(yè)信息化的發(fā)展，企業(yè)的核心競爭價值已經成為企業(yè)多年的經營數據。通過對企業(yè)數據的分析，可以逐步形成企業(yè)的核心競爭力。我認為可以從以下幾個方面提高企業(yè)的數據分析能力：

數據分析首先需要保證分析結果的準確性，因此建議企業(yè)首先對數據質量進行統(tǒng)一管理，并結合主數據平臺建立企業(yè)數據管理標準，消除內部不規(guī)范，對內部不規(guī)范和內部不完整、錯誤的數據進行清理、轉換和集成。用戶根據不同的權限控制自己的業(yè)務數據質量和主數據，保證數據的唯一性、準確性、一致性和及時性。

基于統(tǒng)一的數據標準和質量監(jiān)管，對企業(yè)內部核心業(yè)務數據進行整合分析，構建企業(yè)數據分析平臺。該分析模型參照行業(yè)分析模型，結合企業(yè)自身管控需求，針對企業(yè)當前管理需要和未來發(fā)展需要進行定制，準確反映企業(yè)的管理問題，幫助企業(yè)提高管理水平要提高企業(yè)的核心競爭力，就要精細化管理，以數字化帶動企業(yè)決策。

企業(yè)內部數據分析達到一定結果后，內部數據整理清晰，數據價值呈現，企業(yè)可以通過爬蟲、采購等方式引入外部數據?；诖髷祿ぞ吆头椒?，實現企業(yè)與行業(yè)標桿企業(yè)的對標分析，了解行業(yè)動態(tài)趨勢和差距，對比行業(yè)歷史發(fā)展數據，而大數據工具與方法的結合可以采用相同的分析預測算法進行企業(yè)趨勢預測、風險預警與規(guī)避。綜上所述：企業(yè)數據分析的構建可以從基礎出發(fā)，首先進行內部數據治理，規(guī)范標準，挖掘內部數據的價值，規(guī)范企業(yè)管理，逐步引入外部數據，實現趨勢預測和預測，從而不斷提高企業(yè)的數據分析能力和風險控制能力，通過大數據建設促進業(yè)務升級和優(yōu)化，提高經營管理水平。