通常我们在进行数据分析的时候，都会有一定的套路，帮助我们有条理的开展工作，特别适合刚刚接触数据分析或者想学习数据分析的初学者。
当我们拿到一个数据分析的项目时，首先要知道应该如何开始。我们可以按照以下的流程去模仿。
背景分析首先是要明确该项目进行数据分析的目的和目标，然后充分理解数据分析的具体需求，确定接下来行动的方向，初步形成数据分析的数据要求。
譬如：
目的：要提升APP的付费用户数
需求：我们就需要精准地找到潜在付费用户， 以及即将流失的付费用户， 从而针对这些用户采取优惠措施， 促使付费， 提升整体的营收。
该阶段的分析方法：
1、针对需求提出方的目标和当下已知的情况，通过简单的数据分析，判断这个目标是否可以达成。
2、针对业务方的需求判断需求合理性。
经过第一个阶段的分析，我们对接下来的分析工作有了大致的概念，在本阶段进行细化，确定分析框架。
1、确定分析思路
确定问题的类型，有哪些分析维度，如何拆解；
数据样本的选取
选择哪些特征进行分析
2、分析的样本：有多少分析数据等
3、考虑风险因素，如分析任务的时间够不够
4、时间和资源安排，可以从哪里获取分析资源和时间
数据摸底过程，是数据探索的过程，对本次分析的数据对象进行分析，数据是否有缺失，数据是否有重复，数据值是否有异常等。
特征是指数据的属性和分析维度，譬如性别，年龄。我们要对这些特征：
进行分析和取舍，哪些对分析有用，选取，哪些对分析作用不大，则可以选择忽略；
特征分布情况
特征分段分组，譬如年龄18岁以下，18-25岁，……
根据实际业务需求，搭建合适的分析模型和挖掘模型，如RFM用户分群模型、预测模型。并输出预测结果
数据分析报告，要基于阅读者和业务核心指标的分析，读指标进行拆解和建模，将数据分析完整过程完整的呈现出来，包括：
分析目的：专题分析报告要写清楚此次分析主要是为了解决哪个业务问题。
分析思路：描述清楚用什么方法和思路来解决哪个业务问题。
分析步骤：解析到每个特征的分析，图表展现。
模型结论和建议：模型的结论应该与业务结合，针对分析结论，业务可采取什么措施。
总结与建议：结合业务实际情况提出合理化建议和收益预测等。
基于分析结论，制定合理的落地方案，通过具体实施方案，让阅读者对报告中提及的建议有信心。
效果评估与业务落地方案相关，验证方案有效性。
譬如：如前述提高付费用户的付费率。
将潜在付费用户按二八法则，20%的用户归入对照组，对这些用户保持现有政策，不投放资源和优惠。剩下的80%的用户归入实验组，对该组用户投放充值优惠券，以此来评估分析的效果。
项目结束后，数据分析师对整个项目进行复盘总结，帮助改进工作质量和效率，以提高个人数据分析能力。
本篇内容是大致的流程，流程中各个环节需做的工作，在具体的项目实践中不断完善和学习！！！
