数据分析工作范畴涵盖了从数据收集到结果应用的完整流程，包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、数据可视化以及数据应用等多个环节。以下是对这一流程的详细分析：
1. 数据采集：数据采集是数据分析的起点，需要根据分析目标选择合适的数据来源和采集方法。数据采集可以分为手动采集和自动采集两种。手动采集是指通过调查问卷、访谈等方式获取原始数据；自动采集则是指利用传感器、网络爬虫等技术从互联网上自动抓取数据。在数据采集过程中，需要注意数据的质量和完整性，确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据清洗：数据清洗是对采集到的数据进行预处理的过程，以消除数据中的噪声和异常值。数据清洗主要包括去除重复数据、填充缺失值、处理异常值、转换数据格式等操作。数据清洗的目的是提高数据的质量和可用性，为后续的数据分析打下基础。
3. 数据存储：数据存储是将清洗后的数据保存到数据库或其他存储系统中的过程。数据存储需要考虑数据的存储结构、性能优化、安全性等问题。常用的数据存储技术有关系型数据库、非关系型数据库、大数据存储等。数据存储的目的是确保数据的持久性和可访问性，方便后续的数据分析和挖掘。
4. 数据分析：数据分析是对数据进行深入挖掘和分析的过程，旨在发现数据中隐藏的模式、趋势和关联。数据分析的方法和技术有很多，如描述性统计、推理统计、机器学习、深度学习等。数据分析的目标是为决策提供支持和依据，帮助用户更好地理解和利用数据。
5. 数据可视化：数据可视化是将数据分析的结果以图形化的方式展示出来，以便用户直观地理解数据和发现问题。数据可视化的方法和技术有很多，如柱状图、折线图、饼图、热力图等。数据可视化的目的是提高数据的可读性和易用性，帮助用户更好地理解和分析数据。
6. 数据应用：数据应用是将数据分析的结果应用于实际问题解决的过程。数据应用的目的是将数据分析的成果转化为实际的业务价值，推动业务的发展。数据应用的方法和技术有很多，如预测分析、推荐系统、优化算法等。数据应用的目标是提高企业的竞争力和市场份额，实现业务目标。
总之，数据分析工作范畴涵盖了数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析、数据可视化以及数据应用等多个环节。这些环节相互关联、相互影响，共同构成了一个完整的数据分析流程。通过对数据的收集、清洗、存储、分析和可视化，我们可以获得有价值的信息和洞察，为决策提供支持，推动业务的发展和创新。
