数据分析团队的工作方向按照阶段分为以下几个目标。

1.提供准确、可靠、及时的基础数据支持。

听起来很废话，但做起来并不容易。

比如

数据是否严谨完整。

数据定义是否清晰。

是否有合理的数据清理和数据过滤。

如果日志中有大量的机器刷机数据、爬虫数据等杂乱数据，基于此的业务分析判断也不是坑。

2.为业务线提供可靠的数据工具和支持。

例如，业务线需要知道发布成本和转化收入。

比如业务线需要比较不同策略在转化率和留存率上的差异。

比如业务线需要对经营活动的结果进行评估，以及投入产出的对比。

3.业务数据异常波动预警，有效通知。

例如，如果实时流量突然下降，您能否在5分钟或10分钟内及时警告并通知负责人，而不是等别人第二天才起床看营业报告才知道。

提前一分钟发现和解决问题对许多平台都具有重要价值。

4.为业务数据的异常波动提供快速有效的解读能力。

对重复多次的来源进行比较、细分和追溯的能力。但细节是细分维度和细分粒度是否足够，常见问题是否可以快速校准。

快速发现业务问题。能否快速定位具体问题？只有快速定位才能快速有效地解决它们。

如果您对业务数据波动有疑问，寻求研发合作，一周后上报数据。这种效率对于竞争环境来说是致命的。

5.发掘潜在的商业机会，为商业决策提供帮助、建议和参考。

比如通过对用户群体的深入探索，可以更深入地了解用户价值和用户特征，为商业模式调整提供建议。

当然，以上可能不完整。不同的公司有不同的数据分析职责。比如关键业务策略优化是否属于数据分析，其实不同的公司可能有不同的设置。但即使策略优化不是数据分析团队的职责，数据分析团队也有责任参与效果评估并提供效果比较工具。

以上五点大致就是以上。很多对数据分析方向感兴趣的人才想做第5条，想给老板建议和商业决策。是的，但说实话，很多数据分析团队连第1条都没有完成，连最基本的数据完整性和可靠性都无法保证。在这种情况下，当谈到决策支持时，它不是空中楼阁，纯属无稽之谈。

一步一个脚印，吃一口饭，前几步就做好了，已经很不错了。

再多说几句，如果我们有一个成熟的平台和一个成熟的数据团队，我们每天都在做什么？很多人习惯了等待任务，等待其他团队提出需求，等待别人告诉自己需要什么，然后一套方法论，提供数据，觉得自己很棒。当然，这并没有错，但如果想要更上一层楼，那绝对是不够的。

对自己的业务感兴趣，做数据为业务服务，你是否对公司的业务足够好奇，你是否想用数据来满足好奇心并发现答案，这很关键。

你要主动使用现有的数据工具和数据平台来查看业务数据情况，并尝试解答这里的疑惑。

我发现只要用数据平台，经常能发现很多问题。为什么我能查到？其实很简单。我找到了我理解的业务数据和业务逻辑。常识是不一致的，所以怎么办，深入挖掘。

一种可能是数据定义有问题，或者数据生成逻辑理解歧义，交互问题。

一种可能是数据噪声过多，数据清理不足。这是一个技术问题。

还有一种可能是找不到合理的解释。这是什么意思？数据的维度和深度挖掘的能力不足。这也是一个交互问题。

问自己一些问题。如果我想知道这个涨跌背后的原因，我首先需要看数据的细分。如果我想理解它，数据交互的逻辑就会出来。那么，数据产品设计的目标就出来了。

如果分析师只是按照别人的要求一步一步做数据，我个人认为这种分析师是无法上升到职场天花板的。