數(shù)據解析大致分為以下6個步驟，具體如下：

　　1.分類

　　分類是一種基本的數(shù)據解析方式。根據數(shù)據特點，可將數(shù)據對象劃分為不同的部分和類型，通過進一步分析，能夠挖掘事物的本質。

　　2.回歸

　　回歸是一種應用廣泛的統(tǒng)計分析方法?？梢酝ㄟ^規(guī)定因變量和自變量來確定變量之間的因果關系，建立回歸模型，并根據實測數(shù)據來求解模型的各參數(shù)，然后評價回歸模型是否能夠很好地擬合實測數(shù)據。如果能夠很好地擬合，則可以根據自變量作進一步預測。

　　3.聚類

　　聚類是根據數(shù)據的內在性質將數(shù)據分成一些聚合類，每一聚合類中的元素盡可能具有相同的特性，不同聚合類之間的特性差別盡可能大的一種分類方式。其與分類分析不同，所劃分的類是未知的，因此聚類分析也稱為無指導或無監(jiān)督的學習。

　　數(shù)據聚類是用于靜態(tài)數(shù)據分析的一門技術，在許多領域受到廣泛應用，包括機器學習、數(shù)據挖掘、模式識別、圖像分析以及生物信息。

　　4.相似匹配

　　相似匹配是通過一定的方法來計算兩個數(shù)據的相似程度，相似程度通常會用一個百分比來衡量。相似匹配算法被用在很多不同的計算場景，如用戶輸入糾錯、推薦統(tǒng)計、自動評分系統(tǒng)等領域。

　　5.統(tǒng)計描述

　　統(tǒng)計描述是根據數(shù)據的特點，用一定的統(tǒng)計指標和指標體系表明數(shù)據所反饋的信息，是對數(shù)據進行分析的基礎處理工作，主要方法包括平均指標和變異指標的計算、資料分布形態(tài)的圖形表現(xiàn)等。

　　6.因果分析

　　因果分析法是利用事物發(fā)展變化的因果關系來進行預測的方法。運用因果分析法進行市場預測時主要是采用回歸分析方法，除此之外，社群盈利模型和投入產出分析等方法也較為常用。