数据分析的过程主要包括六个部分。它们是：明确分析目的和思路、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、撰写报告。
明确分析目的和思路
明确分析目的：新手与数据分析师的区别是，新手分析时目的不明确，而且一味追求高级的分析方法。而数据分析师在分析问题的时候，一切以解决问题为中心。所以在开展数据分析之前，要想想：为什么要开展数据分析？通过数据分析我要解决什么问题？只有明确数据分析的目标，数据分析才不会偏离方向。
确定分析思路：当分析目的确定以后，我们就要梳理分析思路，并搭建分析框架，把分析目的分解成为若干个不同的分析要点。只有明确了分析目的，分析框架才能确定，然后还要保证分析框架的体系化，使分析结果具有说服力。
如何使分析框架体系化呢？
以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架。
营销方面有4P、用户使用行为、SWOT等理论，管理有时间管理、生命周期等理论。
数据收集
数据收集是按照确定的数据分析框架，收集数据的过程，它为数据分析提供了素材和依据。一般来源于数据库、公开出版物、互联网以及市场调查。
数据处理
数据处理是对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前的必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量的、杂乱无章的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。
数据处理主要包括：数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等方法。
数据分析
数据分析是指用适当的分析方法集工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。
这里要搞清楚数据处理、数据分析以及数据挖掘之间的联系和区别。
数据处理是数据分析的基础，而数据挖掘是从大量数据中找出有用的信息，主要侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测。
数据展现
一般情况通过图表来展现，常见的图有饼图、柱形图、条形图、漏斗图等。能用图就少用表，能用表就少用文字，学会用图表说话。
报告撰写
数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整的呈现出来。
数据分析报告中，要有好的分析框架，图文并茂、层次分明。另外还要有明确的结论，一定要有建议和解决方案。
