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一、目前数据分析技术存在的不足怎么写
在当今这个数据驱动的时代，数据分析技术已经成为了企业和组织决策的重要工具。然而，尽管数据分析技术的发展已经取得了显著的进步，但是仍然存在一些不足之处。以下是关于目前数据分析技术存在的不足的重点：
1.数据质量问题：数据质量是数据分析的基础，但是在实际操作中，很多企业面临数据质量的问题。这包括但不限于数据的完整性、准确性、一致性和时效性。如果数据质量不高，那么分析结果的可靠性就会大打折扣。
2.数据处理能力：随着大数据的发展，数据处理能力的提升成为了一个挑战。传统的数据分析工具在处理大规模数据时，可能会出现性能瓶颈，影响分析效率。
3.数据安全问题：数据分析涉及到大量的敏感信息，如何保证数据的安全成为了一个重要的问题。目前，很多企业在数据安全管理方面还存在不足。
4.数据解读能力：数据分析不仅仅是处理数据，更重要的是解读数据。然而，很多分析师在解读数据时，可能会受到个人主观因素的影响，导致分析结果的偏差。
5.数据分析工具的使用难度：虽然现在有很多数据分析工具可供选择，但是对于一些非专业人士来说，这些工具的使用难度仍然较大。
6.数据分析的实时性：在快速变化的市场环境中，实时性是非常重要的。然而，目前的数据分析技术在实时性方面还有待提高。
7.数据分析的技术更新速度：数据分析技术更新速度快，这就要求企业和分析师能够快速掌握新的技术和工具。这对于一些企业和分析师来说是一个挑战。
二、论文不足之处如何写?
可以从以下几点写论文自评不足之处：文献调研不充分、数据分析不准确、论文结构和组织不佳、方法和研究设计不完善、论文提出的问题和研究意义不明确。
1、文献调研不充分：可能没有全面地调查相关的文献，或无法找到最新和最有权威性的文献，导致论文观点和结论不如人意。
2、数据分析不准确：可能没有仔细地检查、分析数据，以正确地支持研究假设。数据分析错误可能会导致结论不准确。
3、论文结构和组织不佳：可能没有按照论文的结构和组织要求来写论文，或论文格式、风格等存在问题，导致论文难以理解或逻辑不清。
4、方法和研究设计不完善：可能没有选择最好的设计方法和统计分析方式以支持研究假设。方法和研究设计不完善会影响研究结果的可靠性。
5、论文提出的问题和研究意义不明确：可能没有清晰地描述研究问题和研究的意义，导致读者不清楚研究的目的和意义。
论文的用处
论文是从事学术研究的一种常见和基本的学术文献形式，具有以下用处：
1、吸收新知识：写论文可以促使作者深入思考和研究某一领域的问题，从而吸收新的知识。
2、发表成果：提交和发表论文是学者展示自己研究成果的重要途径。论文的发表可以增加作者的学术知名度和声誉。
3、完善学术经验：写论文需要作者综合运用多种研究方法和分析工具，这有助于经验的提升和完善。
4、推动学术发展：论文作为学术研究的基本形式，可以推动学术研究的发展，促进学科专业的进步和发展。
5、获得学位或职业资格：论文是获得学士、硕士、博士学位和一些专业资格认证的必须条件之一。
数据分析报告，【建议】部分该怎么写？
在数据分析中，如何提出有效的策略性建议？本文通过一个简单的例子，展示了如何运用数据思维，深入挖掘问题背后的原因，并提出具体的、可操作的建议。你不要光报数字！要做策略性思考！要提出可行的建议！
很多做数据的同学都被领导、同事这么吆喝过。然而，什么是策略性思考？？？往往一听到这种词，就有同学急不可耐地掏出《麦肯锡方法》之类的镇山法宝，或者在网上搜《底层思维》、《核心逻辑》、《分析框架》之类的文章。
结果除了“裂变”“痛点”“颠覆”这些似懂非懂的词以外屁都没有记住，下次写报告还是继续同比、环比、三年比，低了要搞高……
咋办？!
看个简单的例子，今天HR的小妹妹李芊颖同学被领导骂哭了，因为身为HR，她本人这周的考勤表，长这样：
SO，作为数据分析师的同学们，看到这个咋提建议？
一、缺乏策略性的表现很快，4个做数据分析的同学都给了答案。
同学1的答案：
本月共22个工作日，迟到11个工作日，迟到率50%迟到最多的是第二周，共迟到4天，迟到率80%迟到最少的是第三周，共迟到1天，迟到率20%
同学2的答案：
迟到次数太多，建议不要迟到。特别建议周一不要迟到。
同学3的答案：
数据来源是……建模过程是……经过回归模型分析，预测下个月迟到12天。建议减少迟到。
同学4，还没给答案：
他正在网上找《员工迟到分析模型》。找了一上午没找到，但是加了五个数据分析讨论群，每个群里都在问：
有没有数据分析高手？有没有HR行业的数据分析师？有没有HR方面分析的书，最好PDF版的？急！可付费！在线等！
问，以上四个同学，哪个能及格？
二、核心的症结显然，以上四个都不合格哈！
不合格不仅仅因为他们说的都是空话、废话。更因为他们都犯了同一个问题：就数论数，脱离过程。
作为HR经理，想听到的建议是：
建议1：早点出门。建议2：该打车就打车，省那钱干啥。建议3：犯了错就认罚，哭有屁用！
作为李芊颖小妹妹，想听到的建议是：
建议1：减少给李芊颖同志的工作量。建议2：由于李芊颖同志住得太远，建议多批几天特例。建议3：上个月李芊颖同志太辛苦，建议免于处罚。
看到区别木有，无论是业务方的领导和下属，都不关心具体的数字是什么，更不关心得出数字的模型是什么。他们关心的是可以做什么。做的事情要有依据，能服人就更好了！所谓建议，是业务部门可以做的一个具体动作。这个动作和业务工作流程有密切关系。要能够达到一个大家认可的结果。
所以在推导建议的时候，不要单纯在数字上纠结，特别是不要在类似题目的这种“结果数字”上纠结。单纯纠结结果，就会变成“你说我偷懒，我说我没懒”这种小孩磨牙式争吵。要想办法深入到问题发生的过程中，才能找到答案。
三、破题的思路联系到具体过程，我们就能发现：数据对于量化过程、锁定问题有巨大帮助。
比如最简单的一个建议：“早点出门”，听起来是个理，实际上至少存在三个漏洞：
早到几点出门不清楚，6点？7点？8点？空口说“早点出门”跟没说一样，需要量化。有没有特殊原因，不清楚。很有可能小姑娘哭得梨花带雨的：“人家前一天加班到半夜，第二天起不来很正常吗！！！要求正装出席，出门前化妆不很正常吗！！！又要人家忙又怪人家，呜呜呜”……不区分具体场景的量化，根本说不服人。特殊原因真的假的，不知道。鬼知道她是真在忙，还是前天出去嗨到半夜去了。更纠结的是，可以直接推导出答案的数据可能是缺失的。你又不是人家男朋友，你怎么知道人家前一天晚上是出去嗨了还是加班了。
没有直接证据的情况下，就得一步步来：
先清理出来可用的数据，建立一个基本分析框架再看怎么挖掘具体场景，排除异常情况
这样才能做到
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