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商业智能的核心能力是对商业数据的分析，这里的前提条件是，必须先有数据，才能进行分析。而数据挖掘，顾名思义，就是从众多数据中挖掘出有价值的数据并加以利用。所以商业数据分析的过程往往和数据挖掘密不可分。
分析师只有理解数据挖掘的理论和步骤，才能在实践中灵活地进行商业数据分析。
下面介绍业界普遍认可、使用范围较广的数据挖掘流程CRISP-DM，同时介绍如何使用Power BI/Tableau以帮助流程落地应用。
CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining），即为“跨行业数据挖掘标准流程”。所谓跨行业，就代表通用性，其方法并非仅供IT人员、数据科学家专用，也适合不同行业的专业人士在挖掘商业价值时使用。
如图 1.3.1所示，CRISP-DM包含了6个步骤。下面简单介绍一下Power BI/Tableau在其中可以发挥的作用。
图1.3.1
在商业理解（Business Understanding）阶段，分析师要从商业的角度了解项目的要求和具体要解决的问题，并思考如何从数据挖掘的角度定义和完成目标。商业角度的项目要求一般这样表述：通过广告推广令A产品在本年度的销售额增长10%，分析师需要了解哪些商业运作方式可能会帮助完成此目标，以及挖掘哪些数据可以带来价值。
本阶段要点为：
●定义商业需求
●评估现状
●定义数据挖掘的目标
●准备项目计划
Power BI/Tableau中提供了多种视觉图形，让分析师能够通过图形+数字的方式呈现商业问题及评估现状。此阶段需要分析师具有洞察力和创造力。
数据理解（Data Understanding）阶段从初始的数据收集开始，分析师应熟悉数据及其内部属性，识别数据的质量问题和局限性，同时对于数据能否解决商业问题，是否需要更多的外部数据，如何估算成本等问题有较明确的认识。
本阶段要点为：
●收集数据
●描述数据
●识别及探索数据
分析师通过Power BI/Tableau可以将不同类型的多个数据源连接，在统一的界面下高效地进行数据理解，降低人力和时间成本。
数据准备（Data Preparation）阶段包括从原始数据中构造最终数据集的所有活动，为建立模型做准备。这个阶段的任务有可能被执行多次，没有任何规定的顺序。任务包括表、记录和属性的选择，以及使用模型工具的转换和数据清洗。
本阶段要点为：
●选择数据
●清理数据
●结构化数据
●集成数据
●格式化数据
数据准备阶段是最耗时的一个阶段，有人认为数据分析过程中80%的时间都消耗在数据准备阶段。分析师通过Power BI中的“编辑查询”功能和Tableau中的“Tableau Prep”功能可以有效、快速地完成各种各样的数据准备任务：合并、删除、更正、拆分、类型转换等，再将处理完的数据无缝加载至数据模型中，分析师也能更好地集中精力在有价值的分析上。
建立模型（Modeling）阶段的主要任务是建立数据与数据之间的关系并创建度量、选择KPI，各种各样的建模方法将被选择和使用。对于数据挖掘中相同的问题类型，可以选择多种分析方法。通过对比各种方法，评估模型及其参数将被校准为最优。如果建模方法对数据的形式有额外的要求，则有必要回到数据准备阶段重新调整数据。
本阶段要点为：
●选择技术
●设计测试
●建立模型
●评估模型
Power BI的“关系”功能是专为建模而设计的，其操作界面友好简单，无须使用代码即可完成，可以智能匹配数据表间的关系，用户也可以手动修改特殊关系。分析师通过DAX语言编写度量、KPI、计算列，就能直接使用Power BI完成商业逻辑表达。Tableau通过“联接”和“混合”功能共同完成数据表关系的搭建，其也拥有自己的查询语言系统以帮助完成多种复杂的商业逻辑表达。
在到达模型评估（Evaluation）阶段时已经建立了高质量的模型，但在正式部署前，模型要经受更加全面的评估，以确保模型设计结果符合商业理解的目标，避免在将其直接部署后还要进行高成本的模型修改。如果发现模型与实际目标的确存在差距，则需要返回第一阶段商业理解，继续迭代，直到模型设计趋于完善为止。
本阶段要点为：
●评估结果
●复审流程
●制订部署计划
Power BI/Tableau的“分享”功能可以将完成的商业报表在线分享给用户以供评估。Tableau Server还有在线反馈功能，用户可以直接在线留言，给予及时的评估反馈，这个功能非常人性化。因为二者都是敏捷型BI工具，一旦发现模型有问题，分析师就可以快速在模型中更正，整个迭代过程十分高效、快速。
结果部署（Deployment）阶段即是把挖掘结果以一定的方式呈现给用户。结果部署可以简单到仅写一份报告，也可以复杂到在企业中进行可重复的数据挖掘流程。在许多案例中，往往是由用户而非分析师来执行结果部署的。
本阶段要点为：
●部署步骤
●撰写报告
●发布结果
通过Power BI/Tableau，分析师可以将最终设计结果（包括模型代码）全部在线交付给用户，最终由用户自行完成结果部署。整个部署步骤也是相当直观、易于操作的。