1、明確需求，確定分析目標。

數據分析師滿足的是領導或業務部門的需求，所以首先要明確領導或業務部門想要什么，最終想要達到什么目標。這是最基本也是最重要的，偏離目標的數據分析是沒有意義的。

2.理清業務邏輯

分析清楚目標后，唐不要盲目地根據自己的理解進行分析。要進一步和業務部門溝通，梳理業務邏輯。比如業務部門對于不同的模塊業務有不同的策略和相應的動作。如果我們不這樣做。;看不懂分析，很容易偏離業務部門的需求，不得不重新返工，所以一定要梳理清楚業務邏輯。

3.構建數據分析框架。

在定義了目標和業務邏輯之后，您可以構建一個基本的數據分析框架。數據分析框架包括:我們分析中要用到的方法或模型、要分析的指標、指標的數據來源等。

4.明確指標，收集數據。

分析框架完成后，我們需要的指標和數據就基本明確了，接下來要做的就是收集數據。收集數據主要有兩種。一種是自己提取數據(公司數據庫或者數據挖掘)，一種是業務部門提供。按照自己的想法寫代碼，自己提取數據并不難。讓我們的重點是從業務部門獲取數據。在與業務部門收集數據的過程中，要特別注意確定數據收集模板和數據統計維度，包括指標的單位，因為業務部門不你不知道你想要什么數據維度，信息不對稱的結果就是給你和業務部門帶來雙倍的工作量。

5、數據清洗

獲取數據后，需要對數據進行整理，規范數據格式，包括原始數據的格式規范，以及數據的后續統計操作。數據清理會占用更多的時間，可以說決定了你后續分析的質量。我在做實證研究的時候，因為沒有完全清理干凈，數據返工真的很痛苦。所謂模型運行5分鐘，數據清洗1小時。

6、數據建模和分析

準備好干凈無問題的數據后，就可以進行數據建模，建立模型，獲取結果數據并進行分析，這些都要結合業務邏輯。

7.數據可視化

在數據分析的過程中，如果只是羅列一堆數字，領導和業務部門都會覺得頭暈。為了讓他們對數據反映的問題一目了然，我們要把分析的數據結果可視化，做一些簡潔直觀的圖表。

8、內容報告

這時候就要把之前得到的分析結果形成報告(PPT)上報給領導。在撰寫報告的過程中，要注意結論先行，指標數據來源明確，其余靠大家it’自由發揮。