数据分析的流程：

1. 数据获取：抽样调查、实验设计、网络爬虫、传感集成

2. 探索性分析：数据清洗、识别异常点、插补缺失值

3. 数据转换：无量纲化、正态化、标准化

4. 数据挖掘与建模：机器学习、统计模型

   机器学习包括：监督学习、半监督学习、费监督学习、主动学习、深度学习

   统计模型包括：计量经济模型、时间序列分析、多元统计分析、非参数统计、高维数据分析

5. 模型检验：交叉验证、显著性检验、拟合优度检验

6. 解释和预测：影响因素分析、相关分析、多变量交互作用、风险和决策

7. 研究报告：可视化、可复制性