數據分析是將大量的數據轉化為有價值的信息，以求最大化地利用數據的功能，發揮數據的作用。數據分析的類型可以分為現狀分析、原因分析、預測分析，按流程分為以下6個步驟：
(1) 明確數據分析目的和思路
明確數據分析的思路並搭建框架，把數據分析目的分解成不同的分析要點，即如何開展數據分析，需要從哪些角度進行分析，采用哪些分析指標（各類分析指標需合理搭配使用）。同時，確保分析框架的體系化和邏輯性。
(2)收集數據分析所需的數據
一般的數據來源有四種途徑：數據庫、第三方數據統計工具、專業的調研機構的統計年鑒或報告、市場調查。
對於數據的收集在發布前要經過仔細的校驗和測試，因為一旦正式上線而數據采集出了問題，就獲取不到所需要的數據或者數據不准確，影響后續的數據分析。
(3) 處理數據分析要用的數據
數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法，將各種原始數據加工成為用戶需要的直觀的可看數據。
(4) 怎么實現數據分析
數據分析是用某種分析方法及工具，對處理過的數據進行分析，獲取有價值的信息，用來支持決策的過程。
常用的數據分析工具，掌握Excel的數據透視表，就能解決大多數的問題。
數據挖掘是一種更高級的數據分析方法，揭示數據未知的關系，可以用於預測未來，重點在尋找模式與規律。
(5) 數據展現
數據是通過表格和圖形進行可視化呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、氣泡圖、散點圖、雷達圖等。我們可以根據實際情況，進一步加工整理變成我們需要的圖形。
(6) 報告撰寫
一份好的數據分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且圖文並茂，層次分明，能夠讓讀者一目了然。層次分明可以使讀者正確理解報告內容；圖文並茂，可以令數據更加生動活潑，增強視覺效果，有助於讀者更形象、直觀地洞察問題，從而做出科學的決策。
那么，有沒有一款BI工具即可以支持各種分析類型，又支持整個數據分析流程呢？國內一款知名的BI工具—Smartbi就可以做到。Smartbi提供數據連接、數據准備、數據分析、數據應用等全流程功能，滿足用戶復雜報表、數據可視化、自助探索分析、機器學習建模、預測分析、自然語言分析等全場景需求。