大数据评分84分意味着在评估与分析过程中，存在一些关键指标未能达到预期标准。为了提高评分，需要对这些关键指标进行深入分析和改进。以下是对评估与分析的关键指标的详细分析：
1. 数据质量：数据质量是评估与分析的基础。如果数据存在错误、缺失或不一致性等问题，将影响分析结果的准确性和可靠性。因此，需要关注数据的采集、存储和处理过程，确保数据的准确性和完整性。可以通过数据清洗、数据校验等方法提高数据质量。
2. 数据分析方法：选择合适的数据分析方法是评估与分析的关键。不同的问题可能需要采用不同的分析方法，如描述性统计、相关性分析、回归分析等。在选择分析方法时，需要考虑数据的特性、问题的性质以及分析目标等因素。可以通过学习和实践，掌握多种数据分析方法，提高分析效果。
3. 分析模型构建：构建合理的分析模型是评估与分析的核心。分析模型应该能够准确地反映问题的本质，并能够提供有价值的结论。在构建分析模型时，需要考虑模型的假设条件、参数估计方法、模型验证等方面。可以通过查阅文献、参加培训等方式提高分析模型构建能力。
4. 结果解释与应用：分析结果的解释和实际应用是评估与分析的重要环节。在解释分析结果时，需要结合实际情况，避免过度解读或误解。同时，要将分析结果应用于实际问题解决中，为决策提供支持。可以通过案例分析、模拟实验等方式提高结果解释与应用能力。
5. 团队协作与沟通：评估与分析是一个团队合作的过程。团队成员之间的协作与沟通对于提高分析效果至关重要。在团队协作过程中，需要明确分工、定期召开会议、及时沟通反馈等。通过加强团队建设，提高团队整体的分析能力。
6. 持续学习与改进：评估与分析是一个不断发展的过程。随着技术的更新和问题的演变，需要不断学习新的知识和技能，提高自身的专业素养。同时，要善于总结经验教训，发现不足之处并进行改进，以不断提高评估与分析的效果。
总之，评估与分析的关键指标包括数据质量、数据分析方法、分析模型构建、结果解释与应用、团队协作与沟通以及持续学习与改进。只有全面关注这些关键指标，才能提高评估与分析的效果，为企业的发展提供有力支持。
