数据收集
数据来源：从各种来源（如数据库、文件、网络、社交媒体、市场调研等）收集原始数据。
数据获取方式：可能包括使用爬虫技术从网站上抓取数据，或者通过API接口获取数据。
 
数据清洗
去除重复数据：确保数据集中不包含重复的记录。
处理缺失值：填补或删除数据中的缺失值，以提高数据的完整性。
纠正错误：识别并纠正数据中的错误，如拼写错误、格式错误等。
异常值检测与处理：识别并处理数据中的异常值，以确保数据的准确性和一致性。
 
数据转换
数据格式转换：将数据从一种格式转换为另一种格式，以适应不同的业务需求。
数据标准化：将数据转换为统一的格式和单位，以便进行比较和分析。
数据聚合：将多个数据集合并为一个数据集，以便进行更全面的分析。
 
数据分析
描述性分析：对数据进行总结和描述，如计算平均值、中位数、众数等统计量。
诊断性分析：深入探究数据集中的关系、模式和趋势，以发现潜在的问题或机会。
预测性分析：使用统计模型或机器学习算法对数据进行预测，以预测未来的趋势或结果。
数据挖掘：运用数据挖掘技术发现数据集中的隐藏模式、关联规则和分类等。
 
数据可视化
图表制作：将数据以图表、图像等形式展示出来，以便更直观地理解和分析数据。
交互式可视化：提供用户与数据互动的功能，如筛选、排序、缩放等，以便用户更深入地探索数据。
 
报告生成与解读
报告撰写：根据数据分析结果撰写详细的报告，包括数据概述、分析发现、结论与建议等部分。
报告解读：为客户提供报告解读服务，帮助客户理解报告中的关键信息和发现，以及这些信息和发现对业务的影响。