在介绍本文之前，需要明确以下几个方向。这些定义是本文的前提：项目过程是面向业务层的，直接通过模型的代码优化或BI技术的方向是不同的；本项目的关键是具备一定能力的数据分析师，需要具备业务知识、数据理解能力和专项分析挖掘能力。解决问题;本项目以业务实施为导向，以市场分析为导向的战略项目不在此列。有了上面的定义，我们就可以放心的谈本文的核心了。相信大部分一线数据分析师都能套用这个流程。完整的数据分析（挖掘）流程包括需求报告审核、业务理解、数据理解、专项分析（建模）、部署实施优化、项目总结六个部分。1.需求报告任何数据分析的起点都是从业务需求开始的。接到一个业务需求后，首先要做的不是让业务过得去，而是要考虑这个需求能不能被接受。无法接受需求的原因包括业务需求本身是一个伪命题，目前的数据无法支持对需求的分析。目的：审核第一个需求报告的目的是找到第一个需求命题，确定命题的可行性。输出材料：无周期：1天内回复2.业务理解业务理解包括将业务语言转换为数据语言的全过程。目的是确定业务需要通过数据实现的具体纬度、粒度、数据范围等，并通过方案思路进行二次确认。确定思路后，正式开始项目的数据部分。目的：确认业务逻辑、数据分析需求、数据输出内容方向和分析思路。输出材料：分析思维导图，测试数据周期：2天3.数据准备数据准备是对即将进行的分析挖掘工作的预处理，包括从数据仓库中取数据、验证数据质量、提取数据特征、异常值处理等、数据转换、合并等，为最终的数据分析和挖掘做准备。这个阶段是一项非常耗时但很重要的工作。如果前期这项工作做得不好，将直接影响数据质量。目的：数据预清洗。输出素材：数据周期：4天4.专项分析（建模）在确认需求和数据清洗后，开始专项数据分析和挖掘工作，包括常用的描述性数据统计、数据分类、聚类、管理和排序、规则抽取等建模工作，并在专项分析或建模完成后完成模型测试工作，以保持模型的稳定性和完美拟合。目的：撰写报告，建立模型。输出材料：分析报告、建模过程和节点、模型评估报告等周期：7天5.部署和实施优化该阶段包括数据结果的输出，可以通过电子邮件或会议（通常两者结合）)，在业务报告沟通中，确认了实施方案，安排了排程和计划方案。同时，数据分析师收集数据，在业务执行完成后重新评估效果，并根据评估结果对之前的报表或模型结果进行优化。目的：数据落地。输出材料：业务执行计划、落地进度、数据采集计划等周期：14天（视所需数据量和业务时间要求而定）6、项目总结整个项目结束后，做一个整体总结和反思对项目的全过程，包括前期需求的沟通和确认是否清晰，中期如何优化数据处理、分析和挖掘，后期数据落地的效果和建议，对整个项目有了新的认识，终于为下一个项目积累了经验。如有需要，可与业务沟通，共同探讨此项目的利弊。另外，并不是所有有效的项目都以成功告终，失败的项目也能给我们带来启发，至少可以说明业务的逻辑或者出发点是不可行的。目的：经验总结输出材料：项目总结报告周期：1天只会做挖掘和写报告的数据分析师只能算一半，另一半是如何将我们的想法和建议融入到业务中，真正让他们理解并付诸实践。这就是数据分析师的真正价值所在。
