通过对《谁说菜鸟不会数据分析》的阅读，我们知道数据分析的一般流程为：
- 明确分析目标——一切以目标为导向；
- 确定分析思路；
- 数据获取；
- 数据处理：清洗，转化，提取，计算等；
- 数据分析及可视化；
- 报表撰写；
这就是数据分析的一般流程，本章我们就讲一下各个流程中的大体过程，重点在确定分析思路和数据处理的方面。
明确分析目标 & 确定分析思路
明确分析目标，便是不断追问，确定分析的目的是什么，用以指引自己做下面的数据分析；
确定分析思路，这一部分对应秦路老师的第三周的内容“分析思维的训练”。分析思维这个事情很玄妙，难以说清，大多引用秦路老师的见解。
首先，学习《金字塔原理》(个人觉得这本书思想很好，但内容杂沓，可参考秦路老师的总结)，学会绘制思维导图(推荐前期在纸上画)，每天结构化地思考一个问题，用以锻炼；
然后，可以了解SMART，5W2H，SWOT，4P理论，漏斗图分析等经典框架；数据分析师的思考和咨询行业中思考是基本相同的，故可参考很多咨询面试的题目，搜索Case book来练习；
经过不断的练习和顿悟，你慢慢就会掌握如何结构化地进行分析思考。
Ps：关于如何结构化思考，我进行过一些总结：怎么提高思考能力？，希望对你有帮助；
数据获取
数据一般来自数据库，埋点采集日志，爬虫等以及把它们整理到一起的数据仓库；
对数据库或数据仓库中数据的获取，用到的主要工具是SQL，便是我们下一阶段要学习的主要内容；
数据处理
目的：对有用的字段进行处理，得出数据分析需要的表；
过程：
0，对要分析的字段进行选择和筛选；
1，查看数据特征：数据量大小，内容是否规范，是否有空值；
2，弄明白字段间关系(一对多，一对一，唯一字段)，对重复值进行处理；
3，查看关键字段的分布，对异常值和缺失值进行处理；
分布：
自身分布：箱型图(四分位数)，直方图；
随其他变量变化：折线图，柱状图；
先异常值(异常值可能有一定的意义不能忽略)：
发现：三倍标准差；箱型图(1.5倍IQR，比较常用)；
处理：删除，拉格朗日插值法；
再缺失值：
发现：不同工具的方法不同；
处理：删除(空值比较少)，填充(平均值，临近值，拉格朗日插值法)。
Ps：先处理异常值，因为缺失值常用均值或插值法，留有异常值会带来不准确；
4，数据加工
字符串或文本的清洗；新字段的计算；分类字段值化(特征工程常用，把分类转化为one-hot编码)；
5，通过数据匹配来合并表格，通过分类汇总来得到最后需要分析的表格形式；
考虑最后要主要分析围绕什么维度，以此来设计最终汇总表格行字段和列字段；
其他数据处理：
数据分组；标准化(0-1标准化，Z标准化)；机器学习中的特征工程等；
数据分析及可视化
数据分析围绕分析思路展开即可，具体的方法参考工具的特性，比如：Excel常用透视表；Python常用pandas中groupby函数等；
这个阶段会涉及到一些统计学的基础知识，包括如何选择图表等，我们会在后续文章中讲述；
报表撰写：
我们这里提到的报表，主要是单一深入报表，比如针对数据指标变化进行原因分析，或者对运营活动进行评估分析。
主要用到的工具为Power Point，可参考：性价比最高的PPT制作方案
数据分析报告结构：
1，标题页：基本观点，问题，主题；
2，目录：
3，前言：分析背景与目的；分析思路；
4，正文：图文结合，包含数据分析事实和观点；
5，结论&建议；
6，附录；
具体可以参考《谁说菜鸟不会数据分析(入门篇)》“专业的报告”章节；
这就是数据分析的六大常规流程，推荐多次阅读和理解哈，尤其是分析思路部分~
