一、數據處理與分析的步驟是怎么樣
一個數據分析流程，應包括以下幾個方面：
? 業務建模。
? 經驗分析。
? 數據準備。
? 數據處理。
? 數據分析與展現。
? 專業報告。
? 持續驗證與跟蹤。
二、數據分析報告該如何做?
數據分析報告質量部可以出，技術部（RD開發部）也可以出，但主導是技術部。
你這個有些籠統，要具體問題具體分析。
三、excel2016怎么做數據分析
1、新建并打開excel表格，
2、首先添加數據分析插件，點擊左上角按鈕，出現菜單頁面，選中右下角“EXCEL選項”按鈕，點擊，
3、然后點擊“加載項”選項，選中“分析工具庫”，點擊下方轉到按鈕，
4、然后出現excel加載宏界面，在”分析工具庫“前方框內打勾，點擊確定。
5、經過上一步已經成功添加”數據分析插件“，在”數據“-”數據分析“下可以找到，
6、然后點擊”數據分析“，可以找到相關的分析方法，如 回歸分析，方差分析，相關分析等。
四、輸入數據分析的基本步驟有哪些
典型的數據分析可能包含以下三個步：
1、探索性數據分析，當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特征量等手段探 索規律性的可能形式，即往什么方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。
2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型。
3、推斷分析，通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。數據分析過程實施數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價并改進數據分析的有效性組成。
五、如何建立落地型數據分析流程
我覺得數據分析關如果按照這5步走，還是比較接地氣的，
第一步：明確分析的目標和框架
對一個分析項目，數據分析師應該明確業務目標是什么，初步選定哪些變量作為研究對象，從而為收集數據、分析數據提供清晰的目標，避免無意義的數據分析。同時對項目進行簡單的評估，即時調整項目，構建出分析的思路與整體的框架。
第二步：數據收集
有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。作為數據分析師，需要對收集數據的內容、渠道、方法進行規劃。
1) 將識別的需求轉化為具體的需求，明確研究的變量需要哪些數據。
2) 明確數據的來源渠道，數據的渠道主要有三種，一種是從公司系統數據庫直接導出，另一種是通過網絡爬蟲軟件（如集搜客GooSeeker）從網上抓取數據，也可以直接通過問卷的形式來收集數據。
第三步：數據處理
數據分析的中最重要的一步是提高數據質量，最好的數據值分析如果有垃圾數據將會產生錯誤結果和誤導。因此，對收集到的數據進行加工、整理，以便開展數據分析，是數據分析前必不可少的階段。這個過程是數據分析整個過程中最占據時間的，數據處理包括數據清洗、數據轉化等處理方法。
第四步：數據分析
數據分析是指通過分析手段、方法和技巧對準備好的數據進行探索、分析，從中發現因果關系、內部聯系和業務規律，通過數據建立模型，進而為商業提供決策參考。
到了這一階段，為了駕馭數據、展開數據分析，需要涉及到工具與分析軟件的使用。
要熟悉數據分析的方法，首先需要良好的統計基礎，了解像方差、抽樣、回歸、聚類分析、判別分析、因子分析等數據分析方法的原理以及使用，才能靈活的根據業務目標以及已
有數據來選擇分析的方法。
其次掌握幾種常用的數據分析軟件，如較基礎的Excel、SPSS,或SAS、R等較高級的分析軟件，保證分析工作的高效進行。
第五步：撰寫分析報告
一份好的數據分析報告很重要，因為分析報告的輸出是是你整個分析過程的成果，是評定一個產品、一個運營事件的定性結論，很可能是產品決策的參考依據，好的分析報告應該有以下一些要點：
1) 要有一個好的框架，層次明了，讓讀者一目了然。
2) 每個分析都有結論，而且結論一定要明確。
3) 分析結論一定要基于緊密嚴禁的數據分析推導過程，不要有猜測性的結論。
4) 數據分析報告盡量圖表化。
5) 好的分析報告一定要有解決方案和建議方案。
