数据预处理是对收集到的数据进行加工、整理，形成适合分析的格式，是分析前不可缺少的阶段。一般情况下，数据预处理所花费的时间占整个数据分析的60~80%的工作。预处理经常要做的工作包括：
数据预处理
a) 数据清洗。去掉或合并重复的数据，删除无效数据，补齐缺失数据。
b) 数据转化。将原始的数据转化为新的数据格式，比如，将性别（男，女）转换为数值（1，0）等等。
c) 数据提取。将几个字段进行抽取、合并等形成新的字段，比如，从身份证中提取出性别，以及出生年月。
d) 数据计算。对数据进行基本的汇总、统计，比如，根据单价和数量，计算出总的消费金额。
2、 数据质量评估
a) 有效性评估。数据的取值、单位是否有效。
b) 可靠性评估。来源是否专业，可信度如何。
3、 合并多个表格
大多数分析方法都是基于一个数据集进行的，所以需要将众多的数据表格进行合并，形成一个数据集。
第四步：分析数据。
分析数据，就是用适当的分析方法和工具，对数据进行分析，提取有价值的信息。这一步包含如下内容：
1、 选择分析方法。基于业务问题，需要选择合适的分析方法，比如：分组分析、结构分析、趋势分析，不同的分析目的要采用不同的分析方法。
2、 选择分析模型。对于复杂的业务问题，有可能还需要重新构建分析模型，或者选择已有的数据分析模型，比如回归模型、聚类、决策树分类等等。
3、 选择合适工具。常用的分析工具有通用的Excel数据分析，也有较专业的数据分析工具SPSS和SAS，各种不同的工具，其适用范围及能够解决的问题也不同。选择合适的工具能够让你的分析工作更加有效。
第五步：数据呈现
数据呈现，或者叫做数据可视化。数据可视化，能够将数据很直观地表达出来，让阅读者能够一眼看出数据所要表达的业务逻辑，所谓一图胜千言。分析师需要掌握最基本的可视化技术：
1、 常用图形。包括柱状图、条件图、饼图、折线图、散点图、雷达图，等等。
2、 图表工具。最常用的图形工具，有Excel、水晶易表、SwiffChart等等。
掌握常用的图形工具，能够让你的分析结果更直观有效，更易理解，更容易找出数据中蕴含的业务规律和业务问题，从而能够辅助决策。
第六步：撰写报告
分析报告，是整个数据分析过程的一个总结。一个好的分析报告，需要图文并茂，层次清晰，要有明确的分析结论，以及可行的建议和业务解决方案。
这也是从数据分析转换成业务策略最重要的一步。
所以，数据分析是一个完整的业务解决过程，发源于业务（业务问题），也回归于业务（业务策略）。
转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_a67b6b6b0102wkdp.html