数据分析对于现在很多企业都是一个未解之谜，很多企业都知道要去收集数据，但一到数据分析这一步就楞住无从下手了。漫无目的做数据分析，最后只能得到一些无用的分析结果。许多公司总做数据的收集分析，主要取决于公司领导层的需要，但是由于不知如何将数字转化为可操作的策略，所以只能留下一些无用数据。这时候公司就需要重新审视这个做法了从而来调整分析策略。
第一、树立一个明确的目标
也就是通过数据分析要达到一个什么样的目的，例如，最近发现公司的业务量迅速的减少，需要找到其中的原因有哪些。那么，作为数据分析师就需要根据自己对业务流程的理解确定好数据的维度，对于业务流程不理解的时候需要找专人对业务逻辑进行学习。一般数据维度的确定包括拉去哪些数据，重要变量以及引发变量的外界因素。
第二、数据的拉取或罗列
数据分析过程中拉取数据一般都要通过数据处理人员自己动手拉取，并从中筛选到相关的多个数据。在拉取数据的过程中需要确定几个要点：最好在数据库里拉取数据语句要完整，对数据的限制条件要准确，拉取数据的逻辑要合理，数据受外因影响最小性。
第三、数据的处理
数据的处理不是一个简单的整理和罗列过程，它需要数据分析人员在拉取的数据中利用常用函数筛选到认为有用的语句和信息。数据处理的过程是一个繁琐枯燥，但其中又充满了刺激的过程，因为在数据处理的过程你会发现好多的有趣的数据，与众不同的数据，也许就是这些和平常数据不一致的数据正是你所需要的。
第四、得出结论，并验证结论
对所有的数据进行处理，并得到一个具体业务的结论，这并不是就代表数据分析完成，还要进行必要的结论验证。不少的人表示不知道如何验证结论，其实最简单最直接的方式就是通过其他的维度来验证它的可行性和可靠性。
在的工作学习中，数据分析的重要性已经被越来越多的人所认知和认可，人们在学习和工作中也通过定量和定性两种方式对本行业，本企业，本部门的相关数据进行数据分析，以此来为改善工作中的不足和企业的未来发展方向决策的制定提供有利的参考。准确分析客户数据对于提供高质量的服务是至关重要的。每天都有多个数据流将大量信息转储到企业系统中，只有采用正确的分析方法才能真正利用好数据分析软件。