數據分析的步驟：

1.分析設計

首先是明確數據分析目的，只有明確目的，數據分析才不會偏離方向，否則得出的數據分析結果不僅沒有指導意義，亦即目的引導。

當分析目的明確后，我們需要對思路進行梳理分析，并搭建分析框架，需要把分析目的分解成若干個不同的分析要點，也就是說要達到這個目的該如何具體開展數據分析？需要從哪幾個角度進行分析？采用哪些分析指標？采用哪些邏輯思維？運用哪些理論依據？

明確數據分析目的以及確定分析思路，是確保數據分析過程有效進行的先決條件，它可以為數據收集、處理以及分析提供清晰的指引方向。

2.數據收集

數據收集是按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據。這里的數據包括一手數據與二手數據，一手數據主要指可直接獲取的數據，如公司內部的數據庫、市場調查取得的數據等；二手數據主要指經過加工整理后得到的數據，如統(tǒng)計局在互聯網上發(fā)布的數據、公開出版物中的數據等。

3.數據處理

數據處理是指對采集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，保證數據的一致性和有效性。它是數據分析前必不可少的階段。

數據處理的基本目的是從大量的、可能雜亂無章、難以理解的數據中抽取并推導出對解決問題有價值、有意義的數據。如果數據本身存在錯誤，那么即使采用最先進的數據分析方法，得到的結果也是錯誤的，不具備任何參考價值，甚至還會誤導決策。

數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據抽取、數據合并、數據計算等處理方法。一般的數據都需要進行一定的處理才能用于后續(xù)的數據分析工作，即使再“干凈”的原始數據也需要先進行一定的處理才能使用。

4.數據分析

數據分析是指用適當的分析方法及工具，對收集來的數據進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

在確定數據分析思路階段，數據分析師就應當為需要分析的內容確定適合的數據分析方法。到了這個階段，就能夠駕馭數據，從容地進行分析和研究了。

一般的數據分析我們可以通過Excel完成，而高級的數據分析就要采用專業(yè)的分析軟件進行，如數據分析工具SPSS、SAS、Python、R語言等。

5.數據展現

通過數據分析，隱藏在數據內部的關系和規(guī)律就會逐漸浮現出來，那么通過什么方式展現出這些關系和規(guī)律，才能讓別人一目了然呢？一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的，即用圖表說話。

常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等，當然可以對這些圖表進一步整理加工，使之變?yōu)槲覀兯枰膱D形，例如金字塔圖、矩陣圖、瀑布圖、漏斗圖、帕雷托圖等。

多數情況下，人們更愿意接受圖形這種數據展現方式，因為它能更加有效、直觀地傳遞出分析師所要表達的觀點。一般情況下，能用圖說明問題的，就不用表格，能用表格說明問題的，就不用文字。

6. 報告撰寫

數據分析報告其實是對整個數據分析過程的一個總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，以供決策者參考。所以數據分析報告是通過對數據全方位的科學分析來評估企業(yè)運營質量，為決策者提供科學、嚴謹的決策依據，以降低企業(yè)運營風險，提高企業(yè)核心競爭力。

一份好的分析報告，首先需要有一個好的分析框架，并且層次明晰，圖文并茂，能夠讓讀者一目了然。結構清晰、主次分明可以使閱讀對象正確理解報告內容；圖文并茂，可以令數據更加生動活潑，提高視覺沖擊力，有助于讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。

其次，需要有明確的結論，沒有明確結論的分析稱不上分析，同時也失去了報告的意義，因為最初就是為尋找或者求證一個結論才進行分析的，所以千萬不要舍本求末。

第三，一定要有建議或解決方案，作為決策者，需要的不僅僅是找出問題，更重要的是建議或解決方案，以便他們在決策時參考。所以，數據分析師不光需要掌握數據分析方法，而且還要了解和熟悉業(yè)務，這樣才能根據發(fā)現的業(yè)務問題，提出具有可行性的建議或解決方案。

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