数据分析的八个流程包括：1、目标的确定；2、数据获取；3、数据清洗；4、数据整理；5、描述分析；6、展现和输出；7、洞察结论；8、报告撰写。

1、目标的确定

这一步在工作中通常是由你的客户/上级/其他部门同事/合作方提出来的，但第一次的数据报告中，需要你自己来提出并确定目标。

选择目标时，请注意以下几点：选择一个你比较熟悉，或者比较感兴趣的领域/行业；选择一个范围比较小的细分领域/细分行业作为切入点；确定这个领域/行业有公开发表的数据/可以获取的UGC内容（论坛帖子，用户点评等）。

2、数据获取

目标定下来了，接下来要去找相应的数据。如果你制定目标时完全遵循了第一步的三个注意点，那么你现在会很明确要找哪些数据。获取目标数据的三类方法：一是从一些有公开数据的网站上复制/下载，比如统计局网站，各类行业网站等，通过搜索引擎可以很容易找到这些网站。二是通过一些专门做数据整理打包的网站/api来下载，如果你要找金融类的数据，这种方法比较实用。其他类型的数据也有人做，但通常要收费。三是自行收集所需数据，比如用爬虫工具爬取点评网站的商家评分、评价内容等，或是直接自己人肉收集（手工复制下来），亦或是找一个免费问卷网站做一份问卷然后散发给你身边的人，都是可以的。

3、数据清洗

在工作中，90%以上的情况，你拿到的数据都需要先做清洗工作，排除异常值、空白值、无效值、重复值等等。这项工作经常会占到整个数据分析过程将近一半的时间。如果在上一步中，你的数据是通过手工复制/下载获取的，那么通常会比较干净，不需要做太多清洗工作。但如果数据是通过爬虫等方式得来，那么你需要进行清洗，提取核心内容，去掉网页代码、标点符号等无用内容。无论你采用哪一种方式获取数据，请记住，数据清洗永远是你必须要做的一项工作。

4、数据整理

清洗过后，需要进行数据整理，即将数据整理为能够进行下一步分析的格式，对于初学者，用Excel来完成这一工作就OK。
如果你的数据已经是表格形式，那么计算一些二级指标就好，比如用今年销量和去年销量算出同比增长率。鉴于你是第一次做数据报告，建议你不要计算太多复杂的二级指标，基本的同比、环比、占比分布这些就OK。如果你收集的是一些非数字的数据，比如对商家的点评，那么你进行下一步统计之前，需要通过“关键词-标签”方式，将句子转化为标签，再对标签进行统计。

5、描述分析

描述分析是最基本的分析统计方法，在实际工作中也是应用最广的分析方法。描述统计分为两大部分：数据描述和指标统计。数据描述：用来对数据进行基本情况的刻画，包括：数据总数、时间跨度、时间粒度、空间范围、空间粒度、数据来源等。如果是建模，那么还要看数据的极值、分布、离散度等内容。这次我们是零基础做数据报告，那么就不用考虑后一类数据了。

6、将数据展现和输出

将数据可视化也是一个学问。如何用合适的图表表现？每一种图表的寓意是什么？下面列举下常用的8个图表：

折线图：合适用于随时间而变化的连续数据，例如随时间收入变化，及增长率变化。

柱型图：主要用来表示各组数据之间的差别。主要有二维柱形图、三维柱形图、圆柱图、圆锥图和棱锥图。

堆积柱形图：堆积柱形图不仅可以显示同类别中每种数据的大小，还可以显示总量的大小。

线-柱图：这种类型的图不仅可以显示出同类别的比较，还可以显示出趋势情况。

条形图：类似于横向的柱状图，和柱状图的展示效果相同，主要用于各项类的比较。

饼图：主要显示各项占比情况。饼图一般慎用，除非占比区别非常明显。因为肉眼对对饼图的占比比例分辨并不直观。而且饼图的项，一般不要超过6项。6项后建议用柱形图更为直观。

复合饼图：一般是对某项比例的下一步分析。

母子饼图：可直观地分析项目的组成结构与比重

图表不必太花哨，一个表说一个问题就好。用友好的可视化图表，节省阅读者的时间，也是对阅读者的尊重。

7、洞察结论

这一步是数据报告的核心，也是最能看出数据分析师水平的部分。一个年轻的分析师和一个年迈的分析师拿到同样的图表，完全有可能解读出不同的内容。

8、报告撰写

都到这一步了，相信各位对数据报告也不再陌生了。这一步中，需要保证的是数据报告内容的完整性。
一个完整的数据报告，应至少包含以下六块内容：报告背景、报告目的、数据来源、数量等基本情况、分页图表内容及本页结论、各部分小结及最终总结、下一步策略或对趋势的预测。

其中，背景和目的决定了你的报告逻辑（解决什么问题）；数据基本情况告诉对方你用了什么样的数据，可信度如何；分页内容需要按照一定的逻辑来构建，目标仍然是解决报告目的中的问题；小结及总结必不可少；下一步策略或对趋势的预测能为你的报告加分。