数据分析是通过系统化流程从原始数据中提取价值的科学，核心步骤包括：明确目标、数据收集、清洗整理、分析建模、结果可视化及决策应用。以下是关键环节的展开说明：

1. 明确目标
   确定分析的核心问题或业务需求，例如预测销量或优化用户路径。目标直接影响后续数据选择和方法设计。

2. 数据收集与整合
   从数据库、API、日志文件等多源获取数据，确保覆盖关键维度（如时间、用户行为），同时注意合规性。

3. 清洗与预处理
   处理缺失值、异常值及重复数据，统一格式（如日期标准化），提升数据质量。此阶段常占分析时间的60%以上。

4. 分析与建模
   根据目标选择统计方法（如回归分析）或机器学习算法（如聚类），验证模型有效性（如交叉验证）。

5. 可视化与决策
   通过图表（折线图、热力图）直观呈现趋势，结合业务场景提出可落地的建议（如营销策略调整）。

总结：数据分析是闭环过程，需迭代优化。企业可通过标准化流程降低试错成本，而工具（如Python、Tableau）能显著提升效率。