數據分析師工作的第壹步是收集數據。如果是內部數據，可以用SQL檢索。如果是獲取外部數據，很難保證數據的可靠性、真實性和全面性。
2.數據清理
數據清洗是整個數據分析過程中不可或缺的環節，其結果的質量直接關系到模型效果和最終結論。在實踐中，數據清理通常占據分析過程的50%-80%。要處理的數據大致可以分為以下幾類:缺失值、重復值、異常值和數據類型錯誤的數據。
3.數據可視化
它是準確、高效、簡潔、全面地傳達數據帶來的信息和知識。可視化可以將看不見的數據現象轉化為看得見的圖形符號，並可以與復雜且看似莫名其妙的數據建立聯系和關聯，發現規律和特征，獲得更多具有商業價值的見解和價值。使用合適的圖表後，直接、清晰、直觀地表達出來，實現了讓數據說話的目的。
4.數據方向建設和規劃
不同行業和領域的側重點不同，可以是經營戰略，也可以是市場營銷。它不是固定的，應該基於公司的戰略發展。
5.數據報告演示
作為業務和IT之間的橋梁，與業務需求的溝通實際上是數據分析師日常工作的重中之重。明確了分析方向後，可以使數據分析師的分析更有針對性。如果您沒有與業務部門很好地溝通，數據分析師將開始卷起袖子工作，通常是無償的。總結最終結果也非常重要，無論是PPT、電子郵件還是監控看板，選擇最合適的展示手段並向業務團隊展示分析結果。