典型的数据分析通常包含以下几个步骤：确定问题和目标、收集数据、清洗和整理数据、探索性数据分析、建立模型和分析数据、解释和呈现结果、制定行动计划。
确定问题和目标是为了明确分析的目的和方向；收集数据是为了获取相关的数据源；清洗和整理数据是为了确保数据的准确性和一致性；探索性数据分析是为了发现数据的特征和关联；建立模型和分析数据是为了进行深入的统计分析；解释和呈现结果是为了向相关人员传达分析的结论；制定行动计划是为了根据分析结果制定相应的决策和行动方案。
典型的数据分析可能包含以下三个步骤：
探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
模型选定分析：在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
