數(shù)據(jù)分析遵循一定的流程，不僅可以保證數(shù)據(jù)分析每一個(gè)階段的工作內(nèi)容有章可循，而且還可以讓分析終的結(jié)果更加準(zhǔn)確，更加有說服力。一般情況下，數(shù)據(jù)分析分為以下幾個(gè)步驟：

1)業(yè)務(wù)理解，確定目標(biāo)、明確分析需求;

2)數(shù)據(jù)理解，收集原始數(shù)據(jù)、描述數(shù)據(jù)、探索數(shù)據(jù)、檢驗(yàn)數(shù)據(jù)質(zhì)量;

3)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，選擇數(shù)據(jù)、清洗數(shù)據(jù)、構(gòu)造數(shù)據(jù)、整合數(shù)據(jù)、格式化數(shù)據(jù);

4)建立模型，選擇建模技術(shù)、參數(shù)調(diào)優(yōu)、生成測(cè)試計(jì)劃、構(gòu)建模型;

5)評(píng)估模型，對(duì)模型進(jìn)行較為詳細(xì)的評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果、重審過程;

6)成果部署，分析結(jié)果應(yīng)用。

        大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)：主要通過集成企業(yè)內(nèi)部運(yùn)營支撐系統(tǒng)和外部數(shù)據(jù)，包括交易型大數(shù)據(jù)和交互型大數(shù)據(jù)，通過多種云計(jì)算的技術(shù)將之集成和處理，向企業(yè)內(nèi)部和外部企業(yè)客戶提供有極大商業(yè)價(jià)值的信息支撐和智能解決方案，基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上，提供報(bào)表工具，分析工具，結(jié)合企業(yè)的實(shí)際需求進(jìn)行的解決方案實(shí)施服務(wù)；在產(chǎn)品評(píng)估過程中，某供應(yīng)商的系統(tǒng)有能力在15分鐘內(nèi)處理七百萬條記錄，而另一家則在相同時(shí)間內(nèi)可以處理三十萬條記錄。企業(yè)的管理人員、業(yè)務(wù)分析人員等可以通過web、手機(jī)或其它移動(dòng)設(shè)備訪問，以便隨時(shí)了解企業(yè)的關(guān)鍵指標(biāo)和進(jìn)行深度業(yè)務(wù)分析。

大數(shù)據(jù)分析平的主要功能：海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及運(yùn)算；集成了多種數(shù)據(jù)分析算法；多樣性的數(shù)據(jù)可視化；數(shù)據(jù)分析報(bào)告的實(shí)時(shí)導(dǎo)出。

21世紀(jì)—數(shù)據(jù)的時(shí)代！傳統(tǒng)意義上的經(jīng)濟(jì)、管理、投資、金融等學(xué)科和電子信息技術(shù)發(fā)生了規(guī)模巨大的交融。項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析，以專業(yè)技術(shù)的身份出現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)、管理和投資、金融等領(lǐng)域，是信息化數(shù)據(jù)時(shí)代發(fā)展的必然結(jié)果。數(shù)據(jù)分析是決策過程中極其重要的環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)分析的優(yōu)劣直接決定著決策效力的高與低，決策項(xiàng)目的成與敗。企業(yè)不僅僅只是希望知道過去發(fā)生了什么以及為什么發(fā)生，還希望進(jìn)一步預(yù)測(cè)未來會(huì)發(fā)生什么，以及如何做才能優(yōu)化資源配置，取得更好的成果。