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数据分析的步骤：过程改进数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题;②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析;③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通;④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围;⑤数据分析所需资源是否得到保障。
潜在收益分析
当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，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。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1定的模型。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精que程度作出推断。
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中数汇成提供的项目数据分析包括投资项目评估、经济效益评价、项目数据处理、投资项目策划、债务履约能力评级、社会经济咨询以及在项目运营过程中对每个决策点进行数据分析，以降低企业的投资风险和决策风险。数据分析工作用事实说话，用数据揭示工作现状和发展趋势，改变了凭印象、凭感觉决策的不科学状况。数据分析工作提高了工作效率，增强了管理的科学性。
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数据分析的作用：数据收集数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的一个基础。数据处理数据处理是指对收集到的数据进行加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最占据时间的，也在1定程度上取决于数据仓库的搭建和数据质量的保证。数据处理主要包括数据清洗、数据转化等处理方法

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