1、数据收集：从各种来源（如数据库、调查问卷、传感器、网络日志等）获取原始数据，2、数据预处理：清洗数据，处理缺失值、异常值、重复值等，使其适合分析，3、数据探索：使用统计方法和可视化工具对数据进行描述性分析，理解数据的基本特征，4、数据分析：应用适当的统计模型或机器学习算法来发现数据之间的关系、模式或趋势，5……...
1、数据收集：从各种来源（如数据库、调查问卷、传感器、网络日志等）获取原始数据。
2、数据预处理：清洗数据，处理缺失值、异常值、重复值等，使其适合分析。
3、数据探索：使用统计方法和可视化工具对数据进行描述性分析，理解数据的基本特征。
4、数据分析：应用适当的统计模型或机器学习算法来发现数据之间的关系、模式或趋势。
5、结果解释：将分析结果以易于理解的方式呈现出来，如报告、图表、模型等。
6、决策支持：基于分析结果为决策提供依据或优化建议。
数据分析的目标是通过数据驱动的方式帮助人们更好地理解现状，预测未来，优化业务流程，或者解决实际问题。