1、數(shù)據(jù)收集: 從各種渠道（如數(shù)據(jù)庫(kù)、API、外部文件等）獲取數(shù)據(jù)。

2、數(shù)據(jù)清洗: 處理臟數(shù)據(jù)，包括刪除重復(fù)數(shù)據(jù)、填補(bǔ)缺失值、格式標(biāo)準(zhǔn)化等，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

3、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化: 使用各種工具和編程語(yǔ)言（如Python、SQL、R等）將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成可分析的格式。

4、數(shù)據(jù)分析: 進(jìn)行基本的數(shù)據(jù)分析，為決策提供支持，同時(shí)可能需要利用統(tǒng)計(jì)工具或機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行更深入的分析。

5、數(shù)據(jù)存儲(chǔ): 根據(jù)需求將處理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到合適的數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，如MySQL、PostgreSQL、Hadoop等。

6、報(bào)告生成: 創(chuàng)建數(shù)據(jù)可視化和報(bào)告，以便于團(tuán)隊(duì)和管理層理解和使用數(shù)據(jù)。

7、協(xié)作與溝通: 與數(shù)據(jù)科學(xué)家、分析師和其他相關(guān)團(tuán)隊(duì)合作，確保數(shù)據(jù)處理流程和結(jié)果符合業(yè)務(wù)需求。

8、技術(shù)更新: 保持對(duì)新技術(shù)和工具的關(guān)注，持續(xù)提升自身技能，以便能夠有效應(yīng)對(duì)快速變化的數(shù)據(jù)環(huán)境。

技能要求：

1、編程語(yǔ)言（如Python、Java、R等）

2、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)（如SQL、NoSQL等）

3、數(shù)據(jù)處理工具（如Pandas、NumPy、Dask等）

4、了解數(shù)據(jù)可視化工具（如Tableau、Power BI等）

5、基本的統(tǒng)計(jì)知識(shí)和數(shù)據(jù)分析技能