数据建模：用统计分析或机器学习算法对数据建模，以便描述数据或对未来进行预测。其实大多数分析师在这个阶段只观测数据的同比、环比的趋势上的变化，亦或对指标在不同维度上进行拆分，以观察维度对指标变化的影响。以上三个阶段在很多书籍中都有具体的技术描述，不再赘述。
分析结果呈现：通常认为，这个阶段的主要任务是把建模的结果以图、表或者更加复杂的可视化方式呈现出来。但我认为不止于此。首先，呈现结果不是这个阶段的目的，目的应该是让业务人员对分析结果有充分的理解。其次，呈现的手段除了可视化，最重要的应该是沟通。而沟通是双向的，可以保证结果最大程度上被他人理解。
业务价值发现：通常数据分析师会在分析结果中提出对业务的价值，但是这个价值只有被业务人员认可才有可能实现。所以，此处的“发现”应该是分析师和业务人员的“共同认知”。
业务价值实现：业务价值发现和实现经常不被包含在数据分析过程中。但是，就如同我对数据分析的定义，业务价值才是数据分析的终极目的。因此，我认为价值的实现才是整个过程的最后一个阶段，这个阶段虽然是有业务人员控制的，但是仍然需要分析师的深度参与。因为双方对于分析结果的理解和价值的发现经常出现偏差，需要在实践中逐步达到统一。
最后，关于数据分析过程，我认为有几点需要给予非常的重视：
在开始做分析之前，首先要有分析目标！分析目标！分析目标！重要的事情说三遍。
过程不是单向的，在后一个阶段中发现问题时可以跳回到前一阶段
过程不是一次性，而是不断循环往复的。上一次分析过程的终点，可能是下一次分析过程的起点。我们经常会在业务价值发现和实现阶段发现新的分析主题，并把它作为下一次分析的起点。
对于任何一次分析来讲，不是每个阶段都是必需的
整个过程中的大多数时间都需要分析师和业务人员的密切合作