數據清理：收集的原始數據通常需要清洗和轉換以便有效分析，數據清理主要包括完整性檢查、格式轉換、缺失值處理、異常值處理等。
數據可視化：通過數據可視化，可以將復雜的數據變得更加直觀和易於理解，可視化數據分析技術包括柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖、平行坐標圖等。
數據挖掘：數據挖掘是壹種從大量數據中查找隱藏信息的技術，常用的數據挖掘技術有關聯規則挖掘、分類、聚類、異常檢測等。
統計推斷：統計推斷通常用來從樣本數據中推斷總體情況，常用的統計推斷方法包括卡方檢驗、t檢驗、線性回歸分析等。
機器學習：機器學習是壹種從數據中學習規律，並預測未知數據的壹種技術，常用的機器學習方法包括決策樹、貝葉斯分類器、支持向量機、K-means聚類等。
二、比如t檢驗t檢驗是壹種常用的假設檢驗方法，可以用來檢驗壹個樣本的平均值是否與總體平均值相同。舉個例子，假設壹家公司想要知道女員工的平均工資是否與整個公司的平均工資相同，於是他們抽取了20名女員工的工資數據，然後計算出了女員工的平均工資。接下來，他們使用t檢驗來檢驗女員工的平均工資是否與整個公司的平均工資相同。首先，他們需要計算樣本的t統計量，然後計算出p值，最後根據p值來判斷他們的假設是否成立。如果p-value小於某個顯著性水平（通常設定為0.05），則可以拒絕原假設，即女員工的平均工資與整個公司的平均工資不相同。
三、比如卡方檢驗卡方檢驗是壹種常用的獨立性檢驗方法，可以用來檢驗兩個變量之間是否存在獨立性。舉個例子，假設壹家公司想要知道員工的性別是否與部門之間存在獨立性。於是他們抽取了200名員工，並分別記錄了他們的性別和部門信息。接下來，他們使用卡方檢驗來檢驗員工的性別是否與部門獨立。首先，他們需要構建壹個2X2的混淆矩陣，然後計算出卡方統計量，最後根據卡方統計量計算出p值，然後根據p值來判斷他們的假設是否成立。如果p-value小於某個顯著性水平（通常設定為0.05），則可以拒絕原假設，即員工的性別與部門不獨立。
四、比如線性回歸分析線性回歸分析是壹種常用的數據分析方法，可以用來預測壹個樣本的數值型輸出變量，可以用來研究兩個或多個變量之間的關系。舉個例子，假設壹家公司想要知道員工工資水平與工作年限之間的關系，於是他們抽取了100名員工的工資和工作年限的數據，然後使用線性回歸分析來探究這兩個變量之間的關系。首先，他們需要計算出擬合函數的參數，然後評估擬合模型的精度，最後根據擬合模型的精度來判斷兩個變量之間的關系。如果精度高，則可以認為員工工資水平與工作年限之間存在壹定的關系。
五、數據分析的壹些方法論和工具1. SWOT分析：SWOT分析是壹種綜合考慮企業內外環境的分析方法，通過識別企業內部的優勢和劣勢，以及外部的機會和威脅，可以幫助企業制定有效的戰略。
2. 波士頓矩陣：波士頓矩陣是壹種用於識別企業可利用的產品和市場的工具，可以幫助企業確定其市場營銷策略。
3. PEST分析：PEST分析是壹種評估企業外部環境的綜合分析方法，可以幫助企業識別政治、經濟、社會和技術四個外部環境要素中的機會和威脅。
4. 生命周期分析：生命周期分析是壹種用於評估產品或服務在市場上的表現情況的工具，可以幫助企業制定更有針對性的營銷策略。
5. 五力分析：五力分析是壹種評估企業所處的市場環境的工具，可以幫助企業了解其市場的競爭態勢，並制定更有效的策略。