数据分析的步骤一般包括看数字、数据收集、明确目的和思路、数据清洗、报告撰写、数据准备等等。
1、看数字
数据分析的步骤一般包括看数字、数据处理和数据处理。看数字是数据分析的基础步骤，通过分析数字可以了解数据的趋势变化。然而，仅仅看到数字是不够的，需要深入分析数字的含义和背景。只有通过数据分析，才能将数字转化为可看的数据，为后续的数据处理和决策提供有力支持。
2、数据收集
数据收集是数据分析的重要步骤之一。在数据收集阶段，分析人员需要确定数据范围、获取目标数据、整合相关数据等。数据收集的基本要求是真实性、及时性、同质性、完整性、经济性和针对性。通过数据收集，可以更好地了解业务数据，为后续的步骤提供素材和依据。
3、明确目的和思路
明确目的和思路是进行数据分析的重要步骤。在分析前，需要确定分析目的，即为什么要进行数据分析，分析的背景以及目的是什么，要解决什么业务问题，并进一步对业务分析进行分解。同时，需要梳理分析思路，搭建分析框架，将分析目的分解成若干个不同的分析要点。
4、数据清洗
数据清洗是数据分析的第一步，包括异常数据、缺失数据的处理、数据一致性变换、编码的替换等。在数据价值链中，处理正确的拼写错误、处理缺失数据和清除无意义的信息是最关键的步骤。数据清洗需要手动进行，但若想获得正确的业务洞察力，这一点至关重要。在规范化处理之后，进行清洗时会发现发现问题并解决问题。
5、报告撰写
数据分析的步骤包括明确需求、确定思路、处理数据、分析数据、展示数据和撰写报告。其中，报告撰写是整个数据分析的最后一步，是对整个数据分析过程的总结。一个好的分析报告需要一个名确的主题、清晰的目录、图文并茂描述数据、结论与建议。同时，数据分析报告需要有明确的结论、建议和解决方案，不仅仅是找出问题，后者是更重要的，否则称不上好的分析。
6、数据准备
数据准备阶段包括从未处理数据中构造最终数据集的所有活动，这些数据将是模型工具的输入值。任务包括表、记录和属性的选择，以及为模型工具转换和清洗数据。数据准备阶段需要运用统计方法对数据进行探索，发现数据所存在的内部规律。常见的数据探索方法包括数据特征描述、相关性分析、结构分析等。为了达到模型的输入数据要求，需要对数据进行转换。
