数据分析是基于商业目的，有目的地进行收集、整理、加工和分析数据，提炼出有价值的信息的一个过程。整个过程大致可分为五个阶段，具体如图1-1所示。

　　图1-1 数据分析的过程

　　笔者对于图1-1中的流程做一个具体的说明，如下。

　　1.明确目的和思路

　　在进行数据分析之前，我们必须要搞清楚几个问题，比如：数据对象是谁?要解决什么业务问题?并基于对项目的理解，整理出分析的框架和思路。例如，减少新客户的流失、优化活动效果、提高客户响应率等，不同的项目对数据的要求是不一样的，使用的分析手段也是不一样的。

　　2.数据收集

　　数据收集是按照确定的数据分析思路和框架内容，有目的地收集、整合相关数据的一个过程，它是数据分析的基础。

　　3.数据处理

　　数据处理是指对收集到的数据进行清洗、加工、整理，以便开展数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。这个过程是数据分析整个过程中最耗时的，也在一定程度上保证了分析数据的质量。

　　4.数据分析

　　数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规划，为商业提供决策参考。

　　到了这个阶段，要想驾驭数据开展数据分析，就要涉及工具和方法的使用，其一是要熟悉常规数据分析方法及原理，其二是要熟悉专业数据分析工具的使用，比如Pandas、Matpoltlib等，以便进行一些专业的数据统计、数据建模等。

　　5.数据展现

　　俗话说：字不如表，表不如图。通常情况下，数据分析的结果都会通过图表方式进行展现，常用的图表包括饼图、折线图、条形图、散点图等。借助图表这种展现数据的手段，可以更加直观地让数据分析师表述想要呈现的信息、观点和建议。