1. 数据收集：从各种数据源收集原始数据，包括内部数据库、公开数据集、第三方数据服务等。 2. 数据清洗：处理数据中的缺失值、异常值、重复值等，确保数据的质量和准确性。 3. 数据整合：将来自不同来源的数据进行合并和整合，以便进行统一的分析。 4. 数据探索：通过统计分析和可视化手段，对数据进行初步探索，发现数据的基本特征和潜在规律。 5. 数据建模：构建数学模型或统计模型，对数据进行深入分析，提取有价值的信息。 6. 数据分析：运用各种数据分析方法，如回归分析、分类分析、聚类分析等，解答业务问题。 7. 结果解释：将分析结果以易于理解的方式呈现给非技术背景的决策者，包括报告撰写和图表制作。 8. 决策支持：基于数据分析结果，为企业的战略规划、运营优化、市场营销等提供数据支持。 9. 数据监控：建立数据监控体系，定期跟踪关键业务指标，及时发现问题和机会。 10. 数据产品开发：参与或主导数据产品的设计和开发，将数据分析成果转化为可操作的产品或服务。 11. 机器学习应用：在数据分析中应用机器学习算法，进行预测建模、模式识别等高级分析。