数据分析是将大量的数据转化为有价值的信息，以求最大化地利用数据的功能，发挥数据的作用。数据分析的类型可以分为现状分析、原因分析、预测分析，按流程分为以下6个步骤：
(1) 明确数据分析目的和思路
明确数据分析的思路并搭建框架，把数据分析目的分解成不同的分析要点，即如何开展数据分析，需要从哪些角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。
(2)收集数据分析所需的数据
一般的数据来源有四种途径：数据库、第三方数据统计工具、专业的调研机构的统计年鉴或报告、市场调查。
对于数据的收集在发布前要经过仔细的校验和测试，因为一旦正式上线而数据采集出了问题，就获取不到所需要的数据或者数据不准确，影响后续的数据分析。
(3) 处理数据分析要用的数据
数据处理主要包括数据清洗、数据转化、数据提取、数据计算等处理方法，将各种原始数据加工成为用户需要的直观的可看数据。
(4) 怎么实现数据分析
数据分析是用某种分析方法及工具，对处理过的数据进行分析，获取有价值的信息，用来支持决策的过程。
常用的数据分析工具，掌握Excel的数据透视表，就能解决大多数的问题。
数据挖掘是一种更高级的数据分析方法，揭示数据未知的关系，可以用于预测未来，重点在寻找模式与规律。
(5) 数据展现
数据是通过表格和图形进行可视化呈现的。常用的数据图表包括饼图、柱形图、条形图、折线图、气泡图、散点图、雷达图等。我们可以根据实际情况，进一步加工整理变成我们需要的图形。
(6) 报告撰写
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，层次分明，能够让读者一目了然。层次分明可以使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，增强视觉效果，有助于读者更形象、直观地洞察问题，从而做出科学的决策。
那么，有没有一款BI工具即可以支持各种分析类型，又支持整个数据分析流程呢？国内一款知名的BI工具—Smartbi就可以做到。Smartbi提供数据连接、数据准备、数据分析、数据应用等全流程功能，满足用户复杂报表、数据可视化、自助探索分析、机器学习建模、预测分析、自然语言分析等全场景需求。