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　　首先是要分明确分析的问题，需要去界定要分析什么内容，什么指标或者什么维度。然后再将这些分析的内容做拆解，把大的问题拆分成小的问题，接着建立维度指标以及数据的指标体系。

　　第二步，是去完成数据获取。数据获取有比较多的来源，像企业内部、用户内部有自己的数据源以及业务系统，比如ERP、 CM系统、 OA系统等等都可以提供数据库或数据源。

　　另外其他系统也有数据采集的能力，通过爬虫、Python获取外部数据的应用，还有线下的Excel表格统计数据，或者手工填报录入到业务系统或商业智能当中的数据源类型。通过构建数据仓库、数据湖等方式获取数据。

　　第三步，数据的探索和处理。这里是数据治理、数据清洗的内容，获取的数据如果有些问题的话，需要对它进行定义，对逻辑脚本等进行处理。

　　第四步，关于模型的搭建。从整个的分析逻辑，选择不同的模型，根据分析需求，选择对应的模型搭建完成。之后可视化的展示，这一部分可以依赖于不同的工具。

　　整个分析流程下来，我们希望创造一些价值，达成相应的收益。分成以下数据驱动业务增长的4种价值实现形式，包括像业务监控、问题诊断、智能预测和决策。

　　数据的应用分析以及数据挖掘，它都是为人的决策提供支持。像很多企业的基层、中层以及管理层，以往决策更依赖于经验决策、其他判断，或简单的数据决策逻辑