数据分析分为哪几个步骤?
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说到数据分析，大家里面想到的是高大上的分析方式，好像高高在上无法企及，实际上并没有那么神秘，下面就让我们一块来揭开数据分析神秘的面纱。
数据分析的精髓在于分析的思维，所以在分析之前需要明确分析的目的是什么以及分析的思路是什么，这个可以用到5h1w进行拓展自己的思维，一般情况明确为什么，为什么进行这次数据分析;解决什么，解决什么问题;哪些角度，从哪些角度思考解决方法，哪个方法更好等等。
明确思维之后就需要做好数据收集的工作了，数据的来源对数据分分析也是十分重要，尽可能获取一手数据，如原始数据，此外还有数据库中的数据，出版的年鉴，统计网站和普查等。
接下来就是对找到的数据进行处理，清洗数据，对数据进行转换，数据的分组等，数据中错误的需要修改或者删除，不是一维表的需要转换成一维表，数据的分组会让数据分析更加高效。
数据分析，这里就需要有个清晰的思路，明确的目的的情况下选择合适的分析方法进行数据的分析。
数据分析出来的结果需要用合适图表的形式展现出来，这样可以帮助我们更清晰的得出数据分析的结果，更全面的表达观点。
报告的撰写，内容主要包括以上几点，分析的目的和思路，数据的来源，本次数据分析的过程，分析的结论和要点等。更全面的展现出数据表达的含义。
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付费内容限时免费查看回答1、业务理解
最初的阶段集中在理解项目目标和从业务的角度理解需求，同时将这个只是转化为数据挖掘问题的定义和完成目标的初步计划。
2、数据理解
数据理解阶段从初始数据收集开始，通过一些活动的处理，目的是熟悉数据，识别数据的质量问题，首次发现数据的内部属性，或是探测引起兴趣的子集去形成隐含信息的假设
3、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。这个阶段的任务有可能执行多次，没有任何规定的顺序。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。
4、建模
在这个阶段，可以选择和应用不同模型技术，模型参数被调整到最佳的数值。一般，有些技术可以解决一类相同的数据挖掘问题。有些技术在数据形成上有特殊要求，因此需要经常跳回到数据准备阶段
5、评估
到项目的这个阶段，你已经从数据分析的角度建立了一个高质量显示的模型。在开始最后部署模型之前，重要的事情是彻底的评估模型，检查构造模型的步骤，确保模型可以完成业务目标。这个阶段的关键目的是确定是否有重要业务问题没有被充分考虑。在这个阶段结束后，一个数据挖掘结果使用的决定必须达成
6、部署
通常，模型的创建不是项目的结束。模型的作用是从带护具中找到知识，获得的知识需要便于用户使用的方式重新组织和展现。根据需求，这个阶段可以产生简单的报告，或是实现一个比较复杂的、可重复的数据挖掘过程。在很多案例中，这个阶段是由客户而不是数据分析人员承担部署的工作。
