数据透析是数据处理的一种方法，它通过对数据进行分析和处理，提取出有用的信息和规律。数据透析操作流程主要包括以下几个步骤：

1. 收集数据：数据透析需要一定量的数据来分析和处理，因此第一步是收集数据。数据可以来自各种渠道，比如数据库、日志文件、传感器等。

2. 清洗数据：在收集到的数据中，往往会包含一些噪声、异常值和缺失值等，这些数据会影响分析的结果。因此，需要对数据进行清洗，去除无用的数据，并修复异常值和缺失值。

3. 选择变量：在数据透析的过程中，需要选择一些与分析目标相关的变量，这些变量能够对结果产生影响。因此，需要根据分析的目标，在收集到的数据中选择相应的变量。

4. 构建模型：在选择变量之后，需要构建一个数学模型，用于描述变量之间的关系。这个模型可以是线性模型、非线性模型、决策树等。

5. 模型训练：在构建出模型之后，需要使用已知的数据集对模型进行训练，调整模型的参数，使其能够更好地拟合数据。

6. 模型预测：在模型训练完成之后，可以使用模型对新的数据进行预测，得到相应的结果。

7. 模型评估：为了评估模型的性能，需要使用一些指标来评估模型的准确性、精度、召回率等。

8. 应用模型：在模型评估完成之后，可以将模型应用到实际场景中，用于解决实际问题。

综上所述，数据透析操作流程是一个非常重要的数据处理方法，它可以通过对数据进行分析和处理，提取出有用的信息和规律，为实际场景中的问题提供解决方案。