數據分析是數學和計算機科學相結合的產物，也是質量管理體系的基礎。數據分析是指用適當的統計分析方法對大量收集到的數據進行分析，提取有用信息并形成結論，對數據進行詳細研究和總結的過程。這個過程也是質量管理體系的支撐過程。數據分析可以幫助人們做出判斷并采取適當的行動。

一、數據收集：數據收集是根據確定的數據分析框架收集相關數據的過程，為數據分析提供素材和依據。這里所說的數據包括一手數據和二手數據，一手數據主要是指可以直接獲得的數據，二手數據主要是指經過加工整理后獲得的數據。一般數據源主要有以下幾種方式:

1.公開出版物:可用于收集數據的公開出版物包括《中國統計年鑒》、《中國社會統計年鑒》、《中國人口年鑒》、《世界經濟年鑒》、《世界發展報告》等統計年鑒或報告。

2.市場調研:在分析數據時，需要了解用戶的想法和需求，但是通過以上三種方法很難獲得這樣的數據，所以可以嘗試用市場調研來收集用戶的想法和需求數據。

3.數據庫:每個公司都有自己的業務數據庫，存儲公司成立以來產生的相關業務數據。這個業務數據庫是一個巨大的數據資源，需要有效利用。

4.互聯網:隨著互聯網的發展，越來越多的數據發布在互聯網上，尤其是搜索引擎可以幫助我們快速找到需要的數據。比如國家和地方統計局的網站、行業組織、政府機構、媒體網站、大型綜合性門戶網站，可能都有我們需要的數據。

二、數據分析：數據分析是指用合適的分析方法和工具對處理后的數據進行分析，提取有價值的信息并形成有效結論的過程。由于數據分析大多由軟件完成，這就要求數據分析師不僅要掌握各種數據分析方法，還要熟悉數據分析軟件的操作。事實上，數據挖掘是一種先進的數據分析方法，它是從大量的數據中挖掘出有用的信息。就是根據用戶的具體需求，從海量的數據中找出需要的信息，從而滿足用戶的具體需求。數據挖掘技術是數據庫技術長期研究和發展的結果。一般來說，數據挖掘側重于解決四類數據分析問題:分類、聚類、關聯和預測，側重于尋找模式和規則。數據分析和數據挖掘的本質是一樣的，都是從數據中發現業務知識。

三、明確分析目的和思路：明確數據分析的目的和思路是保證數據分析過程有效的前提，可以為數據的收集、處理和分析提供明確的方向。目的是整個分析過程的起點。不明確的目的會導致方向錯誤。即思考:為什么要進行數據分析，通過這個數據分析應該解決哪些問題？目的明確后，就要理順分析思路，構建分析框架，將分析目的分解成幾個不同的分析點，即如何具體進行數據分析，分析哪些角度，使用哪些分析指標。只有分析的目的明確了，才能確定分析框架，最后還要將分析框架系統化，使分析更有說服力。

系統化意味著邏輯化。簡單來說，先分析什么，再分析什么，使得每個分析點都有邏輯聯系。避免不知道從哪里開始，分析的內容和指標是否被質疑為合理和完整。所以系統化就是讓你的分析框架有說服力。要想將分析框架系統化，需要一些營銷和管理理論來指導，并結合實際業務情況，以保證分析維度的完整性和分析結果的有效性和正確性。例如，在用戶行為理論的指導下，互聯網web analytics的指標框架如下:與數據分析相關的營銷和管理理論統稱為數據分析方法論。比如用戶行為理論、PEST分析、5W2H分析等等。

四、數據顯示：一般來說，數據是以表格和圖表的形式呈現的，這就是我們用圖表說話時常說的。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，這些圖表可以進一步加工，使之成為我們需要的圖形，如金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖等。在大多數情況下，人們更愿意接受圖形作為一種數據呈現方式，因為它可以更有效、更直觀地傳達分析所表達的觀點。記住，一般來說，如果你能用圖表說明問題，你就不需要表格，如果你能用表格說明問題，你就不需要文字。

數據分析報告實際上是對整個數據分析過程的總結和呈現。通過該報告，完整地介紹了數據分析的原因、過程、結果和建議，供決策者參考。一份好的數據分析報告，首先需要一個好的分析框架，圖文并茂，層次清晰，讓讀者一目了然。清晰的結構和明確的優先級可以使讀者正確理解報告的內容。圖文并茂可以使數據更生動，提供視覺沖擊，幫助讀者更形象直觀地看到問題和結論，從而產生思考。

另外，數據分析報告需要有明確的結論，沒有明確結論的分析不能稱為分析，同時也失去了報告的意義，因為我們一開始做分析只是為了發現或驗證一個結論，所以我們永遠不應該放棄過去。最后，一份好的分析報告必須有建議或解決方案。作為決策者，需要的不僅僅是找出問題，更重要的是提出建議或解決方案，讓他們在做決策時有所參考。因此，數據分析師不僅需要掌握數據分析方法，還需要了解和熟悉業務，從而根據發現的業務問題提出可行的建議或解決方案。

五、數據處理：數據處理是指對收集到的數據進行處理和排序，形成適合數據分析的風格，這是數據分析必不可少的階段。數據處理的基本目的是從大量雜亂無章、難以理解的數據中提取和推導出有價值、有意義的數據，用于解決問題。數據處理主要包括數據清洗、數據轉換、數據提取、數據計算等處理方法。一般需要對采集到的數據進行處理后才能用于后續的數據分析，甚至需要對“干凈”的原始數據進行處理后才能使用。數據處理是數據分析的基礎。通過數據處理，可以將采集到的原始數據轉換成可分析的形式，保證數據的一致性和有效性。租用服務器可咨詢夢飛云idc了解。