典型的大数据分析包括以下步骤：

一、明确分析目的和思路

目的是整个分析流程的起点。's目的的模糊会导致方向错误。即思考：为什么要进行数据分析，通过这个数据分析应该解决哪些问题？

目的明确后，需要理顺分析思路，构建分析框架，将分析目的分解为几个不同的分析点，即如何具体进行数据分析，分析哪些角度，采用哪些分析指标。

只有分析的目的明确了，才能确定分析框架，最后还要保证分析框架的系统性，使分析更有说服力。

系统化意味着逻辑化。简单来说，先分析什么，再分析什么，使得每个分析点都有逻辑联系。避免知道从哪里开始，分析的内容和指标是否被质疑为合理和完整。

所以系统化就是让你的分析框架有说服力。

要想将分析框架系统化，需要一些营销和管理理论来指导，并结合实际业务情况，以保证分析维度的完整性和分析结果的有效性和正确性。

例如，以用户行为理论为指导，互联网网页分析的指标框架如下：

与数据分析相关的营销和管理理论统称为数据分析方法论。比如用户行为理论、PEST分析、5W2H分析等等。

二、数据收集

这里提到的数据包括一手数据和二手数据。一手资料主要是指可以直接获得的资料，二手资料主要是指经过加工整理后获得的资料。一般数据源主要有以下几种方式：

1、数据库：的每家公司都有自己的业务数据库，存储公司成立以来产生的相关业务数据。这个业务数据库是一个巨大的数据资源，需要有效利用。

可用于收集2、公开出版物：数据的公共出版物包括统计年鉴或报告，如《中国统计年鉴》 《中国社会统计年鉴》 《中国人口统计年鉴》 《世界经济年鉴》 《世界发展报告》 0103010。

随着互联网在3、互联网：,的发展，越来越多的数据发布在互联网上，尤其是搜索引擎可以帮助我们快速找到我们需要的数据。例如，国家和地方统计局、行业组织、政府机构、媒体和大型综合门户网站的网站可能都有我们需要的数据。

在分析4、市场调查：,的数据时，有必要了解用户的想法和需求，但通过以上三种方法很难获得这样的数据，所以我们可以尝试通过市场调查来收集用户的想法和需求数据。

三、数据处理

数据处理主要包括数据清洗、数据转换和数据提取

数据处理是数据分析的基础。通过数据处理，将收集到的原始数据转换为可以分析的形式，并且保证数据的一致性和有效性。

四、数据分析

数据分析是指用适当的分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。由于数据分析多是通过软件来完成的，这就要求数据分析师不仅要掌握各种数据分析方法，还要熟悉数据分析软件的操作。

数据挖掘其实是一种高级的数据分析方法，就是从大量的数据中挖掘出有用的信息，它是根据用户的特定要求，从浩如烟海的数据中找出所需的信息，以满足用户的特定需求。数据挖掘技术是人们长期对数据库技术进行研究和开发的结果。

一般来说，数据挖掘侧重解决四类数据分析问题：分类、聚类、关联和预测，重点在寻找模式和规律。

数据分析与数据挖掘的本质是一样的，都是从数据里面发现关于业务的知识。

五、数据展现

一般情况下，数据是通过表格和图形的方式来呈现的，我们常说用图表说话就是这个意思。

常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、散点图、雷达图等，当然可以对这些图表进一步整理加工，使之变为我们所需要的图形，例如金字塔图、矩阵图、漏斗图等。

大多数情况下，人们更愿意接受图形这种数据展现方式，因为它能更加有效、直观地传递出分析所要表达的观点。记住，一般情况下，能用图说明问题的就不用表格，能用表格说明问题的就不要用文字。

（6）报告撰写

数据分析报告其实是对整个数据分析过程的一个总结与呈现。通过报告，把数据分析的起因、过程、结果及建议完整地呈现出来，供决策者参考。

一份好的数据分析报告，首先需要有一个好的分析框架，并且图文并茂，层次明晰，能够让阅读者一目了然。结构清晰、主次分明可以使阅读者正确理解报告内容；图文并茂，可以令数据更加生动活泼，提供视觉冲击力，有助于阅读者更形象、直观地看清楚问题和结论，从而产生思考。

另外，数据分析报告需要有明确的结论，没有明确结论的分析称不上分析，同时也失去了报告的意义，因为我们最初就是为寻找或者求证一个结论才进行分析的，所以千万不要舍本求末。

最后，好的分析报告一定要有建议或解决方案。作为决策者，需要的不仅仅是找出问题，更重要的是建议或解决方案，以便他们做决策时作参考。

所以，数据分析师不仅需要掌握数据分析方法，而且还要了解和熟悉业务，这样才能根据发现的业务问题，提出具有可行性的建议或解决方案。