在使用統計推論法進行風險管理時，常見的數據收集和分析步驟如下：
1. 確定風險管理的目標和范圍：明確需要進行風險管理的領域和目標，例如財務風險、市場風險等。
2. 收集相關數據：收集與目標領域相關的數據，可以通過調研、文獻研究、市場分析等方式獲取數據。
3. 數據清洗和預處理：對收集到的數據進行清洗和預處理，包括去除異常值、缺失值處理、數據轉換等。
4. 數據探索性分析：對數據進行描述性統計分析，包括計算均值、方差、頻率分布等，以了解數據的基本特征。
5. 建立統計模型：根據數據的特點和目標，選擇適當的統計模型，如回歸分析、時間序列分析、假設檢驗等。
6. 模型擬合和參數估計：使用統計軟件對模型進行擬合，估計模型的參數，并評估模型的擬合程度。
7. 進行統計推論：基于擬合的模型，進行統計推論，包括參數估計的置信區間、假設檢驗等。
8. 風險評估和決策：根據統計推論的結果，對風險進行評估，并制定相應的風險管理策略和決策。
9. 監控和更新：定期監控風險管理的效果，并根據需要對模型進行更新和調整。

以上步驟是一般的數據收集和分析步驟，在實際應用中可能會根據具體情況進行調整和補充。同時，在進行統計推論時，還需要注意數據的可靠性和樣本的代表性，以確保分析結果的準確性和可靠性。