广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。
狭义数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法（位于上图技术层的算法模型和通用技术），对收集的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。
《Python数据分析与应用》曾文权、张良均主编
数据分析已经逐渐演化为一种解决问题的过程，甚至是一种方法论。虽然每个公司都会根据自身需求和目标创建最适合的数据分析流程，但是数据分析的核心步骤是一致的。
《Python数据分析与应用》曾文权、张良均主编
一）需求分析
1、需求分析基础认知
来源：源于产品设计领域
定义：从用户提出的需求出发，挖掘其内心真实意图，并转化为产品需求的过程
2、产品设计中的需求分析
地位：是产品设计的第一步，且是极为关键的一步
作用：决定产品方向
错误影响：可能导致产品在实现过程中走向错误方向，甚至给企业带来损失
3、数据分析中的需求分析
地位：是数据分析环节的第一步，至关重要
作用：决定后续的分析方向和方法
主要内容：依据业务、生产和财务等部门的需求，结合现有数据情况，提出数据分析需求的整体分析方向与分析内容，最终与需求方达成一致意见
二） 数据获取
1、数据获取基础认知
基础地位：是数据分析工作的基础
定义：根据需求分析的结果提取、收集数据
2、数据获取主要方式
获取方式：网络抓取、库表抽取、共享交换
更新方式：通过全量、增量、拉链等方式更新
3、数据获取方式选择
依据需求分析的结果而定
三）数据预处理
1、数据预处理定义
对数据进行数据合并、数据清洗、数据标准化和数据变换等操作，并将数据用于分析建模的过程总称
2、主要操作内容
数据合并：将多张互相关联的表格合并为一张
数据清洗：去除重复、缺失、异常、不一致的数据
数据标准化：去除特征间的量纲差异
数据变换：通过离散化、哑变量处理等技术满足后期分析与建模的数据要求
3、过程特点
在数据分析过程中，各个过程互相交叉，没有明确的先后顺序
四）分析与建模
1、分析与建模定义
通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法，以及聚类模型、分类模型、关联规则、智能推荐等模型与算法，发现数据中有价值的信息，并得出结论的过程
2、方法选择依据
依据需求分析的结果而定
3、按目标分类的方法与模型
描述客户行为模式：采用描述型数据分析方法，可考虑关联规则、序列规则和聚类模型等
量化未来某事件发生概率：使用两大预测分析模型
-
分类预测模型：目标特征通常为二元数据，如欺诈与否、流失与否、信用好坏等
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回归预测模型：目标特征通常为连续型数据，常见的有股票价格预测等
五）模型评价与优化
1、模型评价
定义：对于已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不同的指标评价模型性能优劣的过程
常用指标
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聚类模型：ARI 评价法（兰德系数）、AMI 评价法（互信息）、V-measure 评分、FMI 评价法和轮廓系数等
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分类模型：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 值（F1 Value）、ROC 和 AUC 等
- 回归模型：平均绝对误差、均方误差、中值绝对误差和可解释方差值等
2、模型优化
定义：模型性能在经过模型评价后已达到要求，但在实际生产环境应用中发现性能不理想，继而对模型进行重构与优化的过程
与分析建模的关系：多数情况下，模型优化和分析与建模的过程基本一致
六）模型部署
部署是指将数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。
根据需求的不同，部署阶段可以是一份包含了现状具体整改措施的数据分析报告，也可以是将模型部署在整个生产系统的解决方案。
在多数项目中，数据分析师提供的是一份数据分析报告或一套解决方案，实际执行与部署的是需求方。