典型的大数据分析通常涉及以下几个关键步骤：

明确分析目标和思路

明确数据分析的目标和思路是确保整个分析过程顺利进行的前提条件。它为数据收集、处理和分析提供了清晰的方向。分析目标是整个流程的核心。若目标不明确，则可能导致方向性的错误。因此，在开始分析之前，必须思考为什么要进行数据分析，希望通过此次分析解决什么问题。明确了目标之后，需要梳理分析思路，构建分析框架，将目标细化为多个具体的分析要点。分析框架应具备逻辑性和系统性，确保分析过程的连贯性和合理性。为了确保分析框架的有效性，可以借助营销、管理等相关理论指导，结合实际情况构建分析模型。

数据收集

数据收集是在已确定的分析框架指导下，获取相关数据的过程。这一步骤为后续的数据分析提供了必要的素材和依据。数据来源主要包括以下几种：

1. 公司数据库：每个公司都有自己的业务数据库，存储了从成立至今的所有业务数据，这是重要的数据资源。
2. 公开出版物：如《中国统计年鉴》、《世界经济年鉴》等，可用于获取统计数据。
3. 互联网：利用搜索引擎和其他在线资源可以快速找到所需数据，如政府网站、行业组织网站等。
4. 市场调查：当上述途径难以获得用户反馈时，可以通过市场调查获取相关信息。

数据处理

数据处理是对收集到的数据进行加工整理，使其符合分析要求的过程。其主要目的是从大量杂乱的数据中提取有价值的信息。常见的数据处理方法包括数据清洗、数据转换、数据提取和数据计算等。所有收集到的数据都需要经过一定的处理才能用于分析，即使是看似“干净”的原始数据也不例外。数据处理是数据分析的基础，通过这一过程，原始数据被转化为可供分析的形式，同时确保数据的一致性和有效性。

数据分析

数据分析是利用适当的分析方法和工具，对处理过后的数据进行分析，提取有价值的信息并形成结论的过程。数据分析通常借助软件工具完成，因此数据分析师不仅需要掌握各种分析方法，还应熟悉相关软件操作。数据挖掘是高级数据分析的一种形式，旨在从海量数据中发现有用信息，以满足特定需求。数据挖掘的主要任务包括分类、聚类、关联规则挖掘和预测等。数据分析与数据挖掘本质上相同，都是从数据中提炼业务知识的过程。

数据展示

数据通常通过表格和图形的形式展示，这种“以图说事”的方式更为直观有效。常用的图表类型包括饼图、柱状图、折线图、散点图等。在某些情况下，还可以对这些基本图表进行进一步加工，使其更符合具体需求，例如金字塔图、矩阵图等。通常情况下，图形比表格更能吸引人的注意力，因为它们能够更直观地传达分析结果。因此，在可能的情况下，尽量使用图表来展示分析结果。

报告撰写

数据分析报告是对整个分析过程的总结与呈现。报告应当全面涵盖数据分析的原因、过程、结果及建议等内容，以便决策者参考。一份优秀的报告应具备清晰的结构和逻辑，辅以丰富的图表，使数据更加生动有趣。报告需包含明确的结论，没有结论的分析是没有意义的。此外，报告还应提出具体建议或解决方案，帮助决策者更好地应对问题。因此，数据分析师不仅要精通分析方法，还需深入了解业务背景，以便针对发现的问题提出切实可行的建议或解决方案。