什么是实际上良好的数据分析过程？

我想了解或参考大多数统计数据分析师在每个数据分析项目中都要经过的分析过程。

如果要列出清单，要完成数据分析项目，分析师必须：

1. 首先收集项目需求，
2. 之前根据这些要求计划/设计数据分析
3. 实际上是预处理数据，
4. 执行数据分析并
5. 根据他的分析结果撰写报告。

对于这个问题，我对第2步的更多细节感兴趣。但是我理解这实际上并不明确，因为分析师可能必须根据数据分析输出更改其计划或设计。关于这个主题有参考吗？

我最喜欢的“计划”或“列表”是Scott Emerson的文档《组织数据分析方法》。

注意：最后两页位于“博士应用考试的一般要求”标题下，但此处给出的建议适用于处理任何分析问题。

我发现使用Stata进行数据分析的工作流是一本好书，特别是（但不仅限于）作为Stata用户。我发现了很多不同意之处，但即使如此，也有助于弄清为什么我以某些方式做事。

由SPSS公司（现属于IBM）创造的CRISP-DM是数据挖掘过程的缩写，与“数据分析”相同。SAS具有类似的过程，称为SEMMA。