广东-等级评定报告-「南京中乾晟」

风险评估的基础是首先要对以下几项内容进行估计：风险事件发生的可能性大小；可能的结果范围和危害程度；预期发生的时间；一个风险因素所产生的风险事件的发生频率。常用的方法工具包括：风险可能和危害分析等级矩阵、项目假定测试(project   assumpti testing)、数据精度分级(data precision ranking)。

(1)风险可能和危害分析等级矩阵。风险的大小是由两个方面决定的，一是风险发生的可能性，另一个是风险发生后对项目目标所造成的危害程度，对这两方面，可以用一些定性的描述词分别进行描述，如“非常高的”、“高的”、“适度的”、“低的”和“非常低的”等。

(2)项目假定测试。风险评估中的项目假定测试是一种模拟技术，它是分别对一系列的假定及其推论进行测试，进而发现风险的一些定性信息。

(3)数据精度分级。风险估计需要准确的、不带-的有益于管理的数据，数据精度分级就是应用于这方面的一种技术，它可以估计有关风险的数据对风险管理有用的程度。它包括如下的方面：风险的了解范围；有关风险的数据；数据的；数据的度和真实度等。

数据分析行业面临的挑战

1、在传统的中介市场下，其他行业各自占据行政支持领域，某些观念已经深入人心，数据分析行业在传统观念的壁垒中夹缝求生存。在新形势重新洗牌的时候，被切割的行政影响力的惯性作用的依旧存在，数据分析行业在传统观念充斥的领域有被视为和泊来物加以排斥的危险。

2、数据分析行业是一个跨学科的边缘科学行业，很多方法和模型的使用要借鉴其他行业学科的理论体系，发达在数据分析领域已经有了很多成熟、成功的研究方法及案例并可以加以推广，但在我国还处于探索阶段。

3、数据分析师的水平良莠不齐，数据分析师事务所的发展参差不齐。部分分析师们不结合事务所的实际，或是不深化分析水平、一味追求“短平快”的投资分析或投资评估业务，失去真正的研究能力；或是被“-”“神圣的”大数据分析业务的光环所惑，与其临渊羡鱼，不如退而结网，从适合初创阶段自身特点的基础数据分析业务入手，反而能步步为营，避免出现步履维艰的局。

数据准确性

数据问题对于bi和数据管理人士来说一定不陌生。很多bi和-努力-数据的有效性并说服业务使用人员去-信息资产的准确性和-性。作为个性化分析库而得以广泛使用的电子表格或电子报表软件可以对数据中-缺乏的问题加以弥补：在excel中存储和操作分析数据的功能为支持自助分析能力创造了环境，但可能不会激发其他用户对结果的自信心。数据仓库与数据集成和数据工具一起，能够通过为管理bi和分析数据提供标准化流程来帮助树立信心。但是，由于不断增加的数据容量和更广泛多样的数据类型，-是当涉及结构化和非结构化数据混合时，就会对一个大数据的实施增加难度系数。建立评估数据标准以及对它们进行升级以处理那些、更多样数据集，对于大数据实施的成功和分析框架的使用是-的。