数据分析是数学和计算机科学相结合的产物，也是质量管理体系的基础。数据分析是指用适当的统计分析方法对大量收集到的数据进行分析，提取有用信息并形成结论，对数据进行详细研究和总结的过程。这个过程也是质量管理体系的支撑过程。数据分析可以帮助人们做出判断并采取适当的行动。
一、数据收集：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，为数据分析提供素材和依据。这里所说的数据包括一手数据和二手数据，一手数据主要是指可以直接获得的数据，二手数据主要是指经过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.公开出版物:可用于收集数据的公开出版物包括《中国统计年鉴》、《中国社会统计年鉴》、《中国人口年鉴》、《世界经济年鉴》、《世界发展报告》等统计年鉴或报告。
2.市场调研:在分析数据时，需要了解用户的想法和需求，但是通过以上三种方法很难获得这样的数据，所以可以尝试用市场调研来收集用户的想法和需求数据。
3.数据库:每个公司都有自己的业务数据库，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巨大的数据资源，需要有效利用。
4.互联网:随着互联网的发展，越来越多的数据发布在互联网上，尤其是搜索引擎可以帮助我们快速找到需要的数据。比如国家和地方统计局的网站、行业组织、政府机构、媒体网站、大型综合性门户网站，可能都有我们需要的数据。
二、数据分析：数据分析是指用合适的分析方法和工具对处理后的数据进行分析，提取有价值的信息并形成有效结论的过程。由于数据分析大多由软件完成，这就要求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。事实上，数据挖掘是一种先进的数据分析方法，它是从大量的数据中挖掘出有用的信息。就是根据用户的具体需求，从海量的数据中找出需要的信息，从而满足用户的具体需求。数据挖掘技术是数据库技术长期研究和发展的结果。一般来说，数据挖掘侧重于解决四类数据分析问题:分类、聚类、关联和预测，侧重于寻找模式和规则。数据分析和数据挖掘的本质是一样的，都是从数据中发现业务知识。
三、明确分析目的和思路：明确数据分析的目的和思路是保证数据分析过程有效的前提，可以为数据的收集、处理和分析提供明确的方向。目的是整个分析过程的起点。不明确的目的会导致方向错误。即思考:为什么要进行数据分析，通过这个数据分析应该解决哪些问题？目的明确后，就要理顺分析思路，构建分析框架，将分析目的分解成几个不同的分析点，即如何具体进行数据分析，分析哪些角度，使用哪些分析指标。只有分析的目的明确了，才能确定分析框架，最后还要将分析框架系统化，使分析更有说服力。
系统化意味着逻辑化。简单来说，先分析什么，再分析什么，使得每个分析点都有逻辑联系。避免不知道从哪里开始，分析的内容和指标是否被质疑为合理和完整。所以系统化就是让你的分析框架有说服力。要想将分析框架系统化，需要一些营销和管理理论来指导，并结合实际业务情况，以保证分析维度的完整性和分析结果的有效性和正确性。例如，在用户行为理论的指导下，互联网web analytics的指标框架如下:与数据分析相关的营销和管理理论统称为数据分析方法论。比如用户行为理论、PEST分析、5W2H分析等等。
四、数据显示：一般来说，数据是以表格和图表的形式呈现的，这就是我们用图表说话时常说的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等。当然，这些图表可以进一步加工，使之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作为一种数据呈现方式，因为它可以更有效、更直观地传达分析所表达的观点。记住，一般来说，如果你能用图表说明问题，你就不需要表格，如果你能用表格说明问题，你就不需要文字。
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。通过该报告，完整地介绍了数据分析的原因、过程、结果和建议，供决策者参考。一份好的数据分析报告，首先需要一个好的分析框架，图文并茂，层次清晰，让读者一目了然。清晰的结构和明确的优先级可以使读者正确理解报告的内容。图文并茂可以使数据更生动，提供视觉冲击，帮助读者更形象直观地看到问题和结论，从而产生思考。
另外，数据分析报告需要有明确的结论，没有明确结论的分析不能称为分析，同时也失去了报告的意义，因为我们一开始做分析只是为了发现或验证一个结论，所以我们永远不应该放弃过去。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，需要的不仅仅是找出问题，更重要的是提出建议或解决方案，让他们在做决策时有所参考。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，从而根据发现的业务问题提出可行的建议或解决方案。
五、数据处理：数据处理是指对收集到的数据进行处理和排序，形成适合数据分析的风格，这是数据分析必不可少的阶段。数据处理的基本目的是从大量杂乱无章、难以理解的数据中提取和推导出有价值、有意义的数据，用于解决问题。数据处理主要包括数据清洗、数据转换、数据提取、数据计算等处理方法。一般需要对采集到的数据进行处理后才能用于后续的数据分析，甚至需要对“干净”的原始数据进行处理后才能使用。数据处理是数据分析的基础。通过数据处理，可以将采集到的原始数据转换成可分析的形式，保证数据的一致性和有效性。租用服务器可咨询梦飞云idc了解。
