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笔者从实际工作中总结出了数据分析流程的五大步骤，虽然不敢说是“铁律”，但可以说是一个比较合理、高效的流程，这里抛砖引玉，供大家参考。
有的人喜欢在领到任务以后马上就去收集数据，紧接着就进行分析。其实这是一种不够成熟的做法。正确的做法是，先确定需要分析的问题，然后针对这些问题去收集数据，这样才不会浪费精力与时间。要学会先思考，先构思，再动手。
做数据分析时，先要对数据进行分类，如果没有分类，用行话来说就会“万条数据万个类，分析起来两行泪”。分析类别一般包括地区、日期、规模（量、额）、档次、价值等。此外，一些重要元素，如数量、价格、金额等，也通常是分析的对象。
确定了数据类型与分析元素，接下来就是数据采集阶段的工作了。数据采集的最终目的是获得有价值的数据，需要从大量的，可能杂乱无章、难以理解的数据中抽取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据。这就需要在采集数据时采取一些方法来确保数据的价值，尽量减少后面数据整理阶段的工作量。
例如，有时候会委托第三方进行数据采集，那么可以事先设计一个规范化的数据输入模板表格，在表格中设置好各种输入条件。例如，当电话号码位数输入不规范时，弹出提示对话框提示输入者；当需要选择输入男、女的时候，为了避免手动输入错误，利用数据验证功能制作下拉列表等。使用这样的规范化表格采集数据，数据的规范性和有效性就会大大提高，对后面的分析工作十分有利。
采集到的原始数据一般来说要经过整理才能使用。整理数据主要有以下两个目的。
（1）让数据规范化。不规范的数据不仅阅读起来比较困难，而且会影响计算。例如，有的单元格应该输入数字型数据，结果输入了字符型数据，这样在计算时就会出错。
（2）消除错误数据。错误数据会带来错误的统计和计算结果，这是不言自明的。因此，整理数据的一大要务就是消除错误数据，以保证结果的正确性。
数据整理完毕后，就可以进行数据分析了。分析的过程一般分为选择分析方法、统计计算、数据呈现和得出结论4个步骤。
（1）选择分析方法：分析方法包括比较法、阶梯法、象限法、趋势法、雷达法等，对于不同的分析诉求，要选择不同的分析方法，均以目的为导向。
（2）统计计算：选择适用的方法进行统计计算，如函数、透视表、VBA等。
（3）数据呈现：用表格形式或图表形式呈现数据。
（4）得出结论：分析主要问题在哪里、未来会怎样、哪个解决方案更优等，得出结论。
经过以上步骤以后，基本就可以得出一个比较有说服力的结论了，下面要考虑的就是如何将结论撰写为一个有说服力的报告。
数据分析过程是对各个数据模块进行分析，体现的是数据分析人员的分析技术；而数据报告是整个数据分析的成果展示，如果这个环节做得不好，前面的工作效果就会大打折扣。因此数据报告应具有数据翔实、条理清晰、分析到位等特点，以增强报告的说服力。数据报告一般分为例行报告和临时报告两种，这两种报告各有其特点。
（1）例行报告。
例行报告需要体现逻辑性和完整性，因此采用总分式结构，最后给出结论和建议。
① 总体概述：整体情况描述，整体的结论。
② 板块分析：分板块细说，用表格或图表呈现。
③ 分析结论：对数据分析结果进行定论。
④ 相关建议：包括解决方案（project）、预定目标（target）、实施对象（object）、实施时间（time）等。
（2）临时报告。
撰写临时报告时，由于受众对分析结果比较关注，因此要结论先行，然后给出建议。
① 结论先行：用图表、文字说明结论。
② 问题建议：包括解决方案、预定目标、实施对象、实施时间等。