数据分析和结果频繁操作的选择会根据具体的场景和需求来决定。以下是一些常见的选择：

1. 数据可视化：如果你想要以易于理解的方式展示数据分析结果，数据可视化是一个非常好的选择。你可以使用图表、仪表板、地图等工具来清晰地展示数据，使数据更易于理解和解释。

2. 自动化：如果你有大量的数据需要处理，并且不想手动处理每一项，自动化可能是你的选择。你可以使用机器学习、人工智能等技术来自动分析和处理数据，从而大大提高工作效率。

3. 数据挖掘：如果你的数据包含大量的隐藏信息，那么数据挖掘可能是一个好的选择。数据挖掘可以帮助你发现隐藏在数据中的模式和趋势，从而提供有价值的信息。

4. 定制化：如果你的数据不适合普遍的分析方法，那么定制化可能是你的选择。你可以根据你的特定需求和数据特性，定制数据分析方法，以提供最准确的结果。

5. 数据清洗：如果你的数据存在一些错误或异常值，那么数据清洗可能是你的选择。数据清洗可以帮助你去除这些错误和异常值，从而使你的数据分析结果更准确。

以上只是一些常见的选择，具体的决策还需要根据你的具体需求和场景来决定。