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数据分析是一个从数据中通过分析手段发现业务价值的过程。数据分析过程的起点是获取一份数据，数据分析过程的终点是发现业务价值。数据分析过程可以大致为分数据获取——数据清洗——数据处理——数据建模——分析结果呈现——业务价值发现——业务价值实现这几个阶段。
数据分析阶段一是数据获取：这个阶段的输入需要一个分析目标，哪怕不是那么的明确和清晰。为什么需要一个目标？在一个大型企业中，可以获取的数据往往是海量，如果没有一个目标限制，那数据分析往往是无从着手的。这个阶段的输出是一个数据子集，它可以是物理上的货逻辑上的。所谓物理上的，就是把分析中用到的数据单独拷贝到一个地方；而逻辑上就只是定义出可用的数据范围，比如时间周期、维度、指标等。数据分析阶段一的困难之处在于理解相关的数据源，因为数据源文档不完整或者变更的情况经常在业务中发生。数据清洗：通常包括异常数据的处理、缺失数据的处理、数据的一致性变换、编码的替换等
数据分析阶段二是数据处理：对数据进行汇总，或者形式上的变换，以便可以适用于后期的建模
数据分析阶段三是数据建模：用统计分析或机器学习算法对数据建模，以便描述数据或对未来进行预测。其实大多数分析师在数据分析阶段三只观测数据的同比、环比的趋势上的变化，亦或对指标在不同维度上进行拆分，以观察维度对指标变化的影响。以上三个阶段在很多书籍中都有具体的技术描述，不再赘述。
数据分析阶段四是分析结果呈现：通常认为，数据分析阶段四的主要任务是把建模的结果以图、表或者更加复杂的可视化方式呈现出来。但我认为不止于此。首先，呈现结果不是这个阶段的目的，目的应该是让业务人员对分析结果有充分的理解。其次，呈现的手段除了可视化，最重要的应该是沟通。而沟通是双向的，可以保证结果最大程度上被他人理解。业务价值发现：通常数据分析师会在分析结果中提出对业务的价值，但是这个价值只有被业务人员认可才有可能实现。所以，此处的“发现”应该是分析师和业务人员的“共同认知”。
数据分析阶段五是业务价值实现：业务价值发现和实现经常不被包含在数据分析过程中。但是，就如同我对数据分析的定义，业务价值才是数据分析的终极目的。因此，我认为价值的实现才是整个过程的最后一个阶段，这个阶段虽然是有业务人员控制的，但是仍然需要分析师的深度参与。因为双方对于分析结果的理解和价值的发现经常出现偏差，需要在实践中逐步达到统一。
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