1、确定分(fēn)析目的：明确你需要數據分(fēn)析解決的問題或達成的目标；

2、收集足夠的數據：等于收集了足夠多的數據才能保證分(fēn)析的準确性；

3、數據分(fēn)類與整理：将收集來的數據按照類型進行分(fēn)類整理，盡可能組織好數據結構；

4、數據可視化：以圖表的方式來呈現數據分(fēn)析結果更直觀；

5、進行統計分(fēn)析：統計方法可用于數據概括、數據描述等；

6、針對異常數據進行處理：如果發現數據偏離(lí)正常範圍，需要進行異常處理；

7、确認數據的精準性：确保數據的準确性，可進行數據的重複測量；

8、建立數據模型：建立模型，預測未來的數據變化趨勢；

9、級聯分(fēn)析：區分(fēn)不同類型的因素，弄明白(bái)因素之間的關系；

10、評估分(fēn)析方法的準确性：不同的分(fēn)析方法可能導出的結果不一(yī)樣，需要評估分(fēn)析方法的準确性；

11、采用合适的工(gōng)具和軟件：選擇适當的工(gōng)具和軟件來進行數據分(fēn)析操作；

12、數據的時間性：要注意數據的時間性，對數據進行時間維度的關聯；

13、相關性分(fēn)析： 對不同事件或參數之間的相關性進行分(fēn)析；

14、分(fēn)享數據分(fēn)析結果：将數據分(fēn)析結果進行社交媒體(tǐ)分(fēn)享；

15、數據比較分(fēn)析： 對比兩種或多種數據，找出數據變化和相互關系；

16、多因素分(fēn)析：考慮多個因素對結果的共同影響；

17、分(fēn)析數據的來源：對數據來源進行考核和分(fēn)析；

18、持續數據分(fēn)析：建立數據分(fēn)析體(tǐ)系，不斷完善數據分(fēn)析；

19、确定數據使用範圍：根據數據的适用範圍确定具體(tǐ)分(fēn)析目标；

20、善用測試：将數據實驗先行，測試數據分(fēn)析的準确性。