分析过程中尽量运用多种分析方法，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，Zui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。
数据分析遵循一定的流程，不仅可以保证数据分析每一个阶段的工作内容有章可循，而且还可以让分析Zui终的结果更加准确，更加有说服力。一般情况下，数据分析分为以下几个步骤：
1)业务理解，确定目标、明确分析需求;
2)数据理解，收集原始数据、描述数据、探索数据、检验数据质量;
3)数据准备，选择数据、清洗数据、构造数据、整合数据、格式化数据;
4)建立模型，选择建模技术、参数调优、生成测试计划、构建模型;
5)评估模型，项目数据分析报告费用，对模型进行较为详细的评价，银川项目数据分析报告，评价结果、重审过程;
6)成果部署，分析结果应用。
我们可以发现现有的数据处理技术都存在着一定的缺陷。
早期应用的数据系统架构设计时，项目数据分析报告机构，应用直接访问数据库系统，简单的存取数据就可以满足业务需求。但是，当用户访问量增加或是数据量不断增大时，项目数据分析报告，从而导致数据库服务器无法及时响应用户请求，出现超时的错误。
当数据访问负载持续增加时，就需要考虑读写分离技术（Master-Slave）架构，以及分库分表技术。但读写分离和分库分表带来了应用层面的复杂性，应用程序需要在设计开发阶段就考虑到数据的拆分。分库分表后，不制了查询的灵活性，并且随着数据量继续增长到PB级，单个数据库实例的处理能力会成为整个系统的性能瓶颈。
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