1. 定义目标。
明确定义分析的目的。想回答什么具体问题？ 想解决什么问题？ 确定核心目标。这将引领整个过程。
2. 收集并整合数据。
使用数据分析软件从所有相关来源收集数据。确保数据具有代表性，真正涵盖所要分析的变量。
3. 选择分析方法。
研究各种数据分析方法，选择最符合目标的技术。许多免费的数据分析软件解决方案都提供内置算法和方法，让你在选择技术时更加方便。
4. 清理数据。
使用数据分析软件中内置的清理功能仔细检查数据中的错误、缺失值或不一致。清理数据可确保分析的准确度和可靠性，是数据分析的重要环节。
5. 发现有价值的见解。
深入研究你的数据，发掘模式、趋势和关系。使用与目标相符的统计方法、机器学习算法或其他分析技术。此步骤将原始数据转化为有价值的见解。
6. 解释结果并将其可视化。
查看分析结果，了解其含义。将这些发现与初始目标联系起来。然后，利用免费的数据分析软件中的可视化工具以更易于理解的格式呈现见解。
7. 作出合理的决定。
使用从分析中获得的见解来指导后续步骤。思考如何利用这些发现来改进流程、优化策略或提高整体表现。