典型的大数据分析包含以下几个步骤：
明确数据分析的目的，确定分析思路，是保证数据分析过程有效进行的前提，它可以为数据的收集、处理和分析提供明确的指导方向。
目的是整个分析流程的起点。
目的是整个分析过程的起点。
目的不明确会导致方向错误。也就是说，思考：为什么要进行数据分析，通过这次数据分析要解决哪些问题？
明确目的后，要校理分析思路，搭建分析框架，将分析目的分解成几个不同的分析点，即如何进行具体的数据分析，需要从哪些角度进行分析，采用哪些分析指标。
只有明确分析目的，才能确定分析框架，最终保证分析框架的系统化，使分析更具说服力。
系统化就是逻辑化，简单来说就是先分析什么，再分析什么，让每个分析点都有逻辑联系。避免质疑分析的内容和指标是否合理和完整。
所以体系化就是为了让你的分析框架具有说服力。
为了使分析框架系统化，需要一些营销、管理等理论，结合实际业务情况，确保分析维度的完整性、分析结果的有效性和正确性。
统称与数据分析相关的营销管理理论为数据分析方法论。例如，用户行为理论，PEST分析法、5W2H分析等等。
数据收集是根据确定的数据分析框架收集相关数据的过程，为数据分析提供材料和依据。
这里提到的数据包括第一手数据和第二手数据。第一手数据主要是指可直接获取的数据，第二手数据主要是指加工整理后获得的数据。一般数据源主要有以下几种方式：
1、数据库：每个公司都有自己的业务数据库来存储公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库是一个需要有效利用的巨大数据资源。
二、公开出版物：
3、互联网：随着互联网的发展，网络上发布的数据越来越多，特别是搜索引擎可以帮助我们快速找到所需的数据，如国家和地方统计局网站、行业组织网站、政府机构网站、通信媒体网站、大型综合门户网站等。
四、市场调查：
在进行数据分析时，我们需要了解用户的想法和需求，但很难通过以上三种方式获得这些数据，所以我们可以尝试使用市场调查来收集用户的想法和需求数据。
数据处理是指对收集到的数据进行加工整理，形成适合数据分析的样式，是数据分析的重要阶段。数据处理的基本目的是从大量、混乱、难以理解的数据中提取和推导有价值、有意义的数据来解决问题。
数据处理主要包括数据清理、数据转换、数据提取、数据计算等处理方法。一般来说，获得的数据需要一定的处理才能用于后续的数据分析。即使是干净的原始数据也需要一定的处理。
数据分析是指用适当的分析方法和工具分析处理过的数据，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。由于数据分析主要是通过软件完成的，因此数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉数据分析软件的操作。
数据挖掘实际上是一种先进的数据分析方法，即从大量的数据中挖掘有用的信息，根据用户的具体要求，从大量的数据中找到所需的信息，以满足用户的具体需求。数据挖掘技术是人们长期研究和开发数据库技术的结果。
数据分析和数据挖掘的本质是一样的，都是从数据中关于业务的知识。
五、数据显示
常用的数据图表包括饼图、柱图、条图、折线图、散点图、雷达图等。当然，这些图表可以进一步整理加工，成为我们需要的图形，如金字塔图、矩阵图、漏斗图等。
在大多数情况下，人们更愿意接受图形的数据显示，因为它可以更有效、更直观地传达分析要表达的观点。记住，一般情况下，能用图解释问题的不用表，能用表解释问题的不用文字。
(6)写报告
数据分析报告实际上是对整个数据分析过程的总结和呈现。数据分析的原因、过程、结果和建议通过报告完整呈现，供决策者参考。
一份好的数据分析报告，首先要有一个好的分析框架，图文并茂，层次分明，能让读者一目了然。清晰的结构和清晰的主次可以使读者正确理解报告的内容；插图可以使数据更加生动，提供视觉冲击，帮助读者更生动、直观地看到问题和结论，从而产生思维。
此外，数据分析报告需要有一个明确的结论。没有明确结论的分析不能称为分析，但也失去了报告的意义，因为我们最初分析是为了找到或验证一个结论，所以不要放弃本质。
最后，一份好的分析报告必须有建议或解决方案。作为决策者，他们不仅需要发现问题，还需要建议或解决方案，以便在做决策时提供参考。
因此，数据分析师不仅需要掌握数据分析方法，还需要了解和熟悉业务，以便根据发现的业务问题提出可行的建议或解决方案。
