广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。
狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。
数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过应用聚类、分类、回归和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程。
需求分析：数据分析中的需求分析也是数据分析环节的第一步和最重要的步骤之一，决定了后续的分析的方向、方法。
数据获取：数据获取是数据分析工作的基础，是指根据需求分析的结果提取，收集数据。
数据预处理：数据预处理是指对数据进行数据合并，数据清洗，数据变换和数据标准化，数据预处理后使得整体数据变为干净整齐，可以直接用于分析建模这一过程的总称。
分析与建模：分析与建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法和聚类、分类、关联规则、智能推荐等模型与算法发现数据中的有价值信息，并得出结论的过程。
模型评价与优化：模型评价是指对已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不同的指标评价其性能优劣的过程。
部署：部署是指将通过了正式应用数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。
