经常有新手同学问：数据分析完整流程是什么样的？今天用一个通俗的例子，让大家看清楚数据分析全流程。通过对比，你也能发现：为啥你觉得自己没有做过完整的数据分析。
某天，你的朋友老王对你说：“还上啥班呀，你看你上班一个月才1万块，还不如像我一样卖手抓饼呢，比你上班挣得多多了！”你又吃惊，又好奇。卖手抓饼真的比上班挣得多多了？为了解答这个问题，你得做个分析。前边老王对你说的话，用专业话说叫：了解分析背景。
那么，怎么确认卖手抓饼和上班哪个挣得多呢？你可能直观地想到：打工一个月多少钱是清楚的，卖手抓饼一个月赚多少钱不清楚。于是，你写下了如下图对比表，然后开始收集数据。这个动作，用专业话说叫：确定分析目标。
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手抓饼摊子虽小，杂七杂八的东西却挺多。
收入：卖饼子、火腿肠、鸡柳、饮料……
成本：小推车、炉子、燃气罐、酱汁、葱花……
一个个数太过费事且很难数清楚。
因此，你决定化繁为简，抓最主要的成本和收入。你去老王的摊子上，了解到以下关键信息：
1、最基本的原味手抓饼：1个饼+1个蛋，卖5元
2、酱汁、葱花都是小钱，主要成本是饼子、鸡蛋、天然气
3、火腿肠进价2毛卖2元，鸡柳进价3毛卖3元，能贡献大量利润
4、其他的零零碎碎都是边角料，聊胜于无
于是，你整理出下边的逻辑图与数据表，这一步，用专业话说：建立分析模型。
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做这步，可以开始收集数据了
1、收款用的是微信、支付宝，因此可以直接看当天入账
2、消耗的饼、蛋、火腿肠、鸡柳可以每日早晚盘点一次
3、消耗的煤气没法每日计算量，只能看两次更换用了多少天，分摊进去
这个过程，用专业话说：数据采集。采集过程中，要注意剔除一些问题，比如晚上打麻将输了1000元，这跟小摊没关系，因从微信收支里剔出去，这叫：数据清洗。
采集到细节数据后，可以计算每日的收支情况，如下表所示。这个过程叫：数据计算（俗称：取数）。取数的复杂程度，和数据计算的复杂度有直接关系，如果数据都像上边这么简单，工作肯定轻松很多。
有诗云：“一杯茶、一支烟、一段SQL写一天”，就是在吐槽，数据计算太过复杂，导致得写几百行SQL才能拿出来。
看到数据后，你会好奇：为啥老王收入这么不稳定？一天高一天低。具体了解每天以后，你发现：
1、下雨的日子，街上人少，收入下降（外部因素）
2、今天起晚了，没抢到好位置，收入下降（内部因素）
3、今天发烧，不舒服，只干到夜里9点，早早收摊，收入下降（内部因素）
看起来，如果不记录这些原因，是没法深入分析的。于是你如下图所示，对每一天老王的内部因素和外部因素做了记录。这个动作叫：增加分析维度（俗称：打标签）。
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有了分析维度，就能解释为啥老王收入不稳定了，并且有了一定预测能力。比如你看到天气预报，本月预计持续降雨2周，那老王的收入肯定保不住了。
综合以上所有信息，经过1个月以后，你终于完成了开头列出的分析目标，如下图所示。
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整体看起来，老王确实在数据统计月份，比你的打工工资高。但是经过细致的分析，你了解了老王收入波动的影响因素，可能会增加新的判断维度。比如：
1、我能不能坚持一个月出摊28天
2、我能不能早上6点起来抢好位置
3、我能不能发烧也坚持到夜里9点才扯
这个过程，用专业的话说，叫：增加评估标准。
最后，你得出结论：虽然摆摊收入是高，但太耗体力，且稳定性差，所以拒绝接受摆摊的建议。这叫：得出分析结论。
