项目数据分析是通过对项目数据的科学分析来评估项目的可行性，为***方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目***的风险。为履行我国加入世贸的承诺，适应世界经济一体化的进程，结束我国***技术考核行业中缺少项目数据分析师的现状，出台《关于规范长期***项目数据分析方法及国际接轨的总体精神》，2003年底***电子行业职业技能鉴定指导中心正式设立项目数据分析师考试认证项目并制定出我国项目数据分析师培训、考试及管理办法。项目数据分析行业在中国正式形成。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信任缺乏的问题加以弥补。在数据分析前期，要做到充分沟通、理解业务规则、关注业务痛点、了解用户需求、换位思考，明确为什么要做数据分析，要达到一个什么目标。这样才能保证后续的收集数据、确定分析主题、分析数据、分析结果应用等工作都能够围绕分析目标开展，保证终能够从整体目标的角度去总结分析成果。确定分析主题之后，详细论证分析可行性，保证分析过程的清晰性，才能开始分析工作。对于数据分析师，分析经验的积累与***知识的提升同样重要，因为有些问题不是只用***知识就能解决的，所以在平时的工作中要有意识的去学习业务知识、掌握***的分析工具，做一个有心人！当基于分布式存储计算的大数据处理技术出现后，我们所面对的则是来自离线和在线的多个不同数据流，系统需要实时响应数据查询请求，还需要处理分布式系统的分区和问题，以及满足高容错和可扩展的要求，于是就有了lambda架构，但其也存在着不足之处：整体架构比较复杂，资源开销比较大，对软硬件的需求较高；很多分析场景实现困难，增加了应用开发难度；数据流水线较长，系统运维复杂。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，***终导致数据分析结果不好。通过以上可以发现，现有的数据处理技术都存在一定缺陷，在面对今天日益复杂的企业大数据分析需求时显得力不从心，如何采用架构技术来解决这些问题，这也是数据分析厂商所面对的挑战。)