数据分析通常包括以下步骤：
1.确定问题：首先需要明确要解决哪些问题或要回答哪些问题。
2.收集数据：从可靠的数据源中获取数据，并确保数据质量和可靠性。
3.清洗和整理数据：对数据进行清洗和整理，以确保数据的准确性，并从中删除不必要的数据。
4.探索性数据分析：对数据进行可视化和摘要分析，了解数据的分布情况、相关性和异常值等。
5.应用统计学方法：根据问题的性质和数据的特点，选择合适的统计学方法进行数据分析。
6.得出结论：根据分析结果得出结论，并将结论以适当的形式呈现出来。
7.建立模型：基于数据的模式和规律，建立模型进行预测和优化。
具体做法则要根据不同的问题和数据特征而定。常见的工具包括Python中的Pandas、NumPy、Matplotlib和Scikit-learn，以及R语言中的 ggplot2、dplyr和caret等。
值得注意的是，数据分析是一门比较复杂的学科，需要较高的专业技能和经验，需要不断的学习和实践，才能达到较为优秀的水平。