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
项目资金实施细则
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、不带偏见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；数据的质量；数据的可信度和真实度等。
1、考察运营管理组织的职责及价值输出
在笔者接触的企业里，运营管理部门经常被定义为监督、反馈的角色，主要工作包括：收集项目
开发计划的执行信息，然后反馈给企业决策层，通过决策层去推动工作的进展。在这样的角色定位下，组织的价值输出有限，工作推动的力度显然也会受到很大影响。正常来说，运营管理组织应该是企业目标(项目目标)的制定者，当项目目标的实现遇到困难时，他应该以保障者角色出现，帮助项目团队协调资源并解决问题。
数据分析行业面临的机遇
1、数据分析行业是一个跨学科的边缘科学行业。它以量化指标为利器，以数据为产品表现形式。现在社会中介行业进入崭新的洗牌阶段，数据分析行业优势得以凸显：从横向看，只要有需求和满足需求的服务能力，数据分析行业的业务就可以涉足各行各业，不再受行政框框的约束；从纵向看，只要有需求和满足需求的服务能力，它的业务可以深入行部，上可以运营大数据，下也可以驾驭微管理，不再受资质等级的限制。
2、数据分析行业是一个理念，提前进入新形势的行业。有个很明确的观点：企业的市场行为应该让市场去鉴定和评价。所以，对于有着明确的全市场特征的数据分析业而言，这种特殊的垄断是不可能形成的。有数据的、有能力的公司都可以进军这一行业。
3、大数据时代的到来，不仅为数据分析行业提供了大家均已经耳闻目睹的名义上的数据分析概念，也为数据分析行业提供了大家都能够身心体会的实质上的数据分析效益。数据分析行业占得时代先机，前途无量。
项目的评级内容包含多方面，如企业简介、业务范围、付款记录、员工人数、财务状况、公共记录、进出口、主要经营者履历、信用承诺等信息，这些全都与企业的信用级别以及风险指数相关。
还有企业的资产、经济纠纷以及产品是否有过重大质量事故等，这方面的信息对企业的并购、资金合作以及融资等项目至关重要。
总而言之，项目的评级通过评级者对评级对象的各个方面，根据评级标准进行量化和非量化的测量过程，终得出一个可靠的并且逻辑的结论，这个结论，就是项目运作的前提条件。
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