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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。
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在国际发达国家中，数据分析工作已经相当普遍和专业，渗透到了各个领域当中，在做决策前首先进行严谨的数据分析工作并形成报告已经成为决策前首要考虑的工作。在我国，数据分析工作正在逐渐的受到重视，目前数据分析工作体现在多个领域，应用最突出的是在投资前和运营过程中的数据分析，在投资前或者项目开展前进行项目数据分析已经比较普遍。
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数据分析的方法：列表法将实验数据按1定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系;此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等;根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。
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帮企业做好运营：过去某一品牌要做市场预测，大多靠自身资源、公共关系和以往的案例来进行分析和判断，得出的结论往往也比较模糊，很少能得到各自行业内的足够重视。通过大数据的相关性分析，根据不同品牌市场数据之间的交叉、重合，企业的运营方向将会变得直观而且容易识别，在品牌推广、区位选择、战略规划方面将做到更有把握地面对。

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