數據分析流程通常包括以下幾個步驟：
需求分析。明確數據分析的目的，理解要分析的問題，這可能涉及對業務需求的處理，包括確定分析的目標和方向，以及搭建分析的框架和確定需要分析的維度與具體指標。
數據獲取。根據需求收集數據，數據可以來自多個來源，如資料庫、日誌檔案、調查問卷等，確保數據的準確性和質量。
數據處理。這一步驟是整個流程中最複雜和耗時的一部分，包括數據清洗（去除無效或重複數據）、數據轉換（統一數據格式）、數據抽取（從大量數據中獲取精準數據）、數據合併（合併相似數據）和數據計算（執行初步處理）。
數據分析。使用統計學、數據挖掘、機器學習等技術對數據進行分析，這可能包括描述性統計分析、探索性數據分析、驗證性數據分析等，目的是提取數據中的價值，並得到有效的結論。
數據可視化。通過圖表等方式構建可視化數據模型，以清晰、簡潔地傳達數據分析的結果，這有助於向他人傳達數據分析的發現和結論。
結果解釋和報告撰寫。對分析結果進行深入了解，並提供相應的推斷和結論，最後形成分析報告。
這個流程可能根據具體項目的需求和目標有所變化，但基本步驟是相似的。