本文来自微信公众号：caoz的梦呓（ID：caozsay），作者：caozsay，头图来自：视觉中国
数据分析团队的工作方向，按照阶段分为如下目标。
1. 提供准确、可靠、及时的基础数据支持。
听上去是废话，其实不容易。比如，数据埋点是否严谨、是否完整；数据定义是否清晰；是否有合理的数据清洗和数据过滤。
如果日志里有大量机刷数据、爬虫数据以及其他噪音数据，基于此去做业务分析和判断岂不全都是坑。
2. 为业务线提供可靠的数据工具和支撑。
比如，业务线需要知道投放成本、转化收益；比如，业务线需要比对不同策略的转化率差异和留存率差异；比如，业务线需要评估运营活动的成果和投入产出对比。
3. 及时预警业务数据的异常波动，并有效通报。
比如实时访问量突然瀑布下跌，能不能在5分钟、10分钟内及时预警并通报有关负责人，而不是等第二天别人起来看业务报表才知道。
早一分钟发现问题、解决问题，对很多平台来说，价值都是巨大的。
4. 对业务数据的异常波动，提供快速有效的解读能力。
重复过很多次的对比、细分、溯源的能力。但细节就是细分维度、细分粒度够不够，能不能对常见问题快速进行标定、快速发现存在业务问题，以及快速定位到具体问题。
只有快速定位，才能快速有效解决。对业务数据波动有怀疑，找研发配合，一个礼拜后给数据报告，这效率对竞争环境来说，就是致命的。
5. 挖掘潜在的业务机会，为业务决策提供辅助、建议和参考。
比如通过对用户群的深度挖掘，更深入理解用户价值和用户特征，为商业模式的调整提供建议参考。
当然，以上未必完整，不同公司的数据分析职责也有不同，比如关键业务策略优化是否属于数据分析？
其实在不同公司，可能设定都不一样。但即便策略优化不属于数据分析团队的职责，数据分析团队也有参与效果评估，提供效果对比工具的职责。
以上大体五点，很多对数据分析方向有兴趣的人才，都想着去做第5条，都想着去给老板做业务决策的建议和支持。但说真的，很多数据分析团队连第1条都没做好。连最基本的数据完整性、可靠性都保证不了，这种情况下谈决策支持，不是空中楼阁吗？
路一步步走，饭一口口吃，前几步做好了，就已经很不错了。
那多说几句，假如说已经有成型的平台，成熟的数据团队，日常做什么呢？很多人习惯于等任务，等其他团队提需求，等别人来告诉自己，需要什么，然后一套方法论，提供数据，觉得自己棒棒哒。当然这样也不是不对，但你要想再上一个台阶，这肯定是不够的。
要对自己的业务有兴趣，你做数据是为业务服务的，你对公司业务是否足够好奇，是否希望通过数据去满足好奇，寻找答案，这就很关键。
你要主动去用已有的数据工具、数据平台，去查阅业务数据情况，并试图解答这里的疑惑。
我发现，只要我把数据平台用起来，经常可以发现很多问题。为什么可以发现？其实很简单，发现业务数据和我理解的业务逻辑、业务常识不一致，那么怎么办？深挖。
一种可能，数据定义有问题，或数据生成逻辑理解歧义，交互有问题。
一种可能，数据噪音太大，数据清洗缺乏，这是技术问题。
还有一种可能，无法找到合理解释，说明什么？说明数据的维度拆分和数据的深挖能力不足，这也是交互问题。
问自己一些问题，如果我想知道这个涨跌背后的原因，我首先要看什么细分数据，自己想明白了，数据交互的逻辑就出来了，数据产品设计的目标就出来了。
如果分析师只会在别人的要求下按部就班的做数据，我个人认为，这种分析师的职场天花板上不去。
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