典型的大数据分析包括以下步骤：
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（1）明确分析目的和思路
明确数据分析的目的，确定分析思路，是有效进行数据分析过程的前提条件，可以为数据的收集、处理、分析提供明确的指导方针。
目的是整个分析过程的出发点。 目的不明确会导致方向性的错误。 也就是说，我们将考虑：为什么要展开数据分析，以及此次数据分析将解决哪些问题。
明确目的后，应校准分析思路，构建分析框架，将分析目的分解为几个不同的分析点。 即如何具体开展数据分析，需要从什么角度分析，需要采用什么样的分析指标。 只有分析的目的明确了，分析的框架才能确定。 最后，要确保分析框架系统化，使分析具有说服力。
体系化即逻辑化，简单地说，就是先分析什么，然后分析什么，使各个分析点之间有逻辑上的联系。 避免不知道从哪里着手，或者被怀疑分析的内容和指标是否合理完整。 所以系统化是为了让你的分析框架更有说服力。
要使分析框架系统化，必须以一些营销、管理等理论为指导，结合实际工作情况进行构建，以保证分析维度的完整性、分析结果的有效性、准确性。 例如，以用户行为理论为指导，构建的互联网网站分析指标框架如下
与数据分析相关的营销、管理等理论统称为数据分析方法论。 例如，用户行为理论、PEST分析法、5W2H分析法等。（2）数据收集
数据收集是按照规定的数据分析框架收集相关数据的过程，为数据分析提供素材和依据。 这里的数据包括第一数据和第二数据，第一数据主要是可以直接获取的数据，而第二数据主要是经过加工整理的数据。 常见的数据源主要有以下几种：
数据库：每个公司都有自己的业务数据库，存储公司成立以来产生的相关业务数据。 该业务数据库是庞大的数据资源，需要有效利用。
公开出版物：可用于数据收集的公开出版物包括统计年鉴和报告，如《中国统计年鉴》《中国社会统计年鉴》《中国人口统计年鉴》《世界经济年鉴》《世界发展报告》0103010。
互联网：随着互联网的发展，发布在互联网上的数据越来越多。 搜索引擎特别有助于快速找到所需的数据，包括国家和地方统计局网站、行业组织网站、政府网站、传播媒体网站和大型综合门户网站。
市场调查：进行数据分析时，需要了解用户的想法和需求，但这三种方法很难获得这类数据，因此请尝试使用市场调查的方法收集用户的想法和需求数据。
(3)数据处理
数据处理是对收集到的数据进行加工和整理，使其成为适合数据分析的样式，是数据分析之前不可缺少的阶段。 数据处理的基本目的是从大量、杂乱、难以理解的数据中提取出对解决问题有价值、有意义的数据并加以导出。
数据处理主要包括数据清洗、数据转换、数据提取、数据计算等处理方法。 一般来说，获得的数据需要进行一定的处理，才能用于后续的数据分析工作。 另外，即使是“干净”的原始数据，也需要进行一定的处理才能使用。
数据处理是数据分析的基础。 通过数据处理，将收集到的原始数据转换为可分析的格式，保证数据的一致性和有效性。
)4)数据分析
数据分析是运用适当的分析方法和工具，对处理后的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效的结论的过程。 由于数据分析经常在软件中进行，因此数据分析师不仅需要熟悉各种数据分析方法，还需要熟悉数据分析软件的操作。
数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法，是从大量数据中提取有用的信息。 它是根据用户的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息，满足用户的特定需求。 数据挖掘技术是人们长期研究和开发数据库技术的结果。 一般而言，数据挖掘侧重于解决四类数据分析问题：的分类、聚类、关联和预测，侧重于寻找模式和规律。 数据分析和数据挖掘的本质是一样的，就是从数据中发现业务知识。
)5)数据显示
一般来说，数据用表格和图形表示。 经常用图表说话是这个意思。 常用的数据图表包括饼图、条形图、折线图、散点图和雷达图，但可以进一步组织和加工这些图表，包括金字塔图、矩阵图和漏斗图。
人们往往想接受图形这种数据的表达方式。 那是因为可以更有效、直观地传达分析所表达的观点。 位、一般、能用图说明问题的人不用表，能用表说明问题的人不用文字。
(6)报告编制
数据分析报告总结了整个数据分析过程。 通过报告，完整表达数据分析的原因、过程、结果和建议，供决策者参考。
优秀的数据分析报告首先需要一个优秀的分析框架，图文并茂，层次清晰，让读者一目了然。 当结构清晰、主次分明时，读者可以将能够准确理解报告内容的文字与文章相结合，使数据更加生动活泼，提供视觉冲击力，读者更形象、直观
此外，数据分析报告需要明确的结论，没有明确结论的分析不能说是分析，同时报告也失去了意义。 我们从一开始就为了寻找和证明一个结论而进行分析，所以绝对不要本末倒置。
最后，好的分析报告1
定要有建议或解决方案。作为决策者，需要的不仅仅是找出问题，更重要的是建议或解决方案，以便他们做决策时作参考。所以，数据分析师不仅需要掌握数据分析方法，而且还要了解和熟悉业务，这样才能根据发现的业务问题，提出具有可行性的建议或解决方案。（7）大数据部门的组织结构