在进行数据分析前需要先进行数据收集和清洗，这个过程可能需要一定的时间。一般来说，数据分析是在确保数据准备工作完成后进行的，也就是说，需要先收集到需要分析的数据，然后对这些数据进行清洗、整理，最后才能进行分析。所以，如果已经等待了两个小时还没有数据分析，可能是因为数据的准备工作尚未完成。

另外，数据分析本身可能也是一个比较复杂的过程，具体的时间取决于数据量的大小、分析的复杂程度以及使用的分析方法等等因素。如果数据量庞大或者分析较复杂，那么整个数据分析过程可能会比较耗时。所以，耐心等待数据分析的结果是很重要的。

最后，为了提高数据分析的效率，可以在数据准备阶段就着手清洗和整理数据，确保数据的质量和完整性，进而减少数据分析的时间。另外，选择合适的数据分析工具和方法也可以提高数据分析的效率。

1. 数据准备阶段可能占用了大部分时间。在进行数据分析之前，通常需要先收集、清洗和准备数据。这可能涉及到从不同来源获取数据、对数据进行清洗和处理，以确保数据质量和一致性。如果数据准备阶段耗时较长，那么进行实际数据分析的时间可能会相应减少。

2. 复杂性和范围。数据分析的复杂性取决于数据的结构、数据集的大小以及所需进行的分析类型。如果面临复杂的数据集或需要进行深入的分析工作，那么相应地可能需要更多的时间来完成数据分析过程。

3. 缺乏经验和技能。数据分析是一项需要特定技能和经验的工作，如果没有足够的经验或技能，可能需要更多时间来完成任务。这可能包括使用数据分析工具、编程语言或进行数据可视化的技能。

4. 数据质量或完整性问题。如果数据质量较差或数据不完整，可能需要花费更多时间来查找数据质量问题、填补缺失值或进行数据清洗。处理低质量的数据会影响整个数据分析过程，并可能导致分析结果不准确。

5. 意外问题或技术障碍。在进行数据分析过程中，可能会出现意外问题或技术障碍，如软件崩溃、数据丢失等。解决这些问题可能需要耗费额外的时间和精力，延缓整个数据分析的进度。

因此，如果已经进行了2个小时的数据分析，但还没有得到结果，可以回顾上述可能的原因，并尝试解决问题，以推动数据分析的进展。

针对“2个小时了为什么没有数据分析”这个问题，我将为您提供一个详细的关于数据分析的方法和操作流程的指南，帮助您更好地理解数据分析的过程，以便您可以开始进行数据分析工作。

数据分析方法和操作流程

1. 确定分析目标和问题

在开始数据分析之前，首先要明确您希望通过分析达到的目标以及面临的问题。这将有助于指导您选择适当的数据源、工具和方法，以便更有效地进行分析。

2. 收集数据

收集数据是数据分析的第一步。您可以从不同来源获取数据，例如数据库、日志文件、调查问卷等。确保您收集到的数据具有足够的可靠性和覆盖面，以支持后续的分析工作。

3. 数据清洗和准备

数据往往不是完美的，可能存在缺失值、重复值、异常值等问题。在进行数据分析之前，您需要对数据进行清洗和准备工作，包括处理缺失值、删除重复值、筛选特征、转换数据格式等。

4. 探索性数据分析（EDA）

EDA是在正式建模之前对数据进行初步探索的过程。通过可视化和统计方法，您可以了解数据的分布、相关性、异常情况等，帮助您更好地理解数据并发现潜在的模式和规律。

5. 数据分析模型选择

根据您的分析目标和数据特点，选择适合的数据分析模型，例如回归分析、聚类分析、分类分析等。确保您选择的模型能够有效地解决您面临的问题。

6. 模型训练和评估

在选择了合适的数据分析模型后，您需要使用训练数据对模型进行训练，并使用测试数据对模型进行评估。通过评估模型的性能，您可以了解模型在解决问题上的效果，并对模型进行调整和优化。

7. 结果解释和可视化

最后，将分析结果呈现给利益相关者。通过可视化和解释分析结果，您可以帮助他们更好地理解数据分析的意义和结论，以支持决策和行动。

通过以上方法和操作流程，您可以更好地开始数据分析工作，并逐步深入了解数据、发现问题、解决问题，从而实现更加有效的数据驱动决策和行动。希望这些信息对您有所帮助，祝您在数据分析的道路上取得成功！