大数据时代，做数据分析报告，如何分析数据，显得尤为重要。数据分析一般分为以下几个步骤：一、了解需求背景，二、确定需求数据来源，三、需求数据收集，四、需求数据处理，五、数据分析，六、数据可视化，七、数据分析结论。

了解需求的背景。在真正的数据分析操作之前，首先要了解需求的背景，为什么要做数据分析，数据分析的目的是什么。只有搞清楚这两个问题，才能进行下一步。所谓“一个老师出名”也是这个道理。

确定需求数据的来源。分析需求涉及的维度和指标，以及这些维度和指标的数据源的库表，分析公司当前库表中的数据是否能够支持需求的数据分析(钻取/钻取)。

需求数据收集。所谓数据收集，其实就是收集被确定为数据需求的维度和指标信息的过程。如何获取数据，即数据的相关方法(内部相关/外部相关)，应遵循一些原则：准确性、代表性、可靠性等。遵循原则的关键点是保证后续相关决策的可靠性。

需求数据的处理。数据处理也可以描述为数据清洗，即数据类型转换和数据精度处理。它是一个数据标准化的过程，将收集到的数据进行组织，并根据需求对数据进行重构。

数据分析。它也被称为数据建模。以上步骤完成后，结合业务实际对数据进行定性分析和描述性分析，尽可能建立科学准确的数据模型，使数据可信。

数据可视化。根据需要，报告和输出数据分析的结果。所谓可视化，简单来说就是以图表的形式展示出来，让用户更直观地接受和理解你的分析结果。数据分析结论。通过数据分析，你得出了什么样的结论，未来有什么措施，或者改进计划。