在数据领域的工作实践中，数据团队会面临多种类型的工作要求。这其中包括了大型的数据工程项目，例如构建全面的数据指标体系，从零开始开发数据运营报表系统；亦或是针对特定问题的专项分析，比如如何提升用户的付费转化率，分析平台用户流失率上升的原因等等；还有对经营活动的后效复盘，例如对某电商公司在618大促期间的营销活动效果进行深度分析。
在开展任何形式的分析工作之前，明确并锁定需求是至关重要的。只有当目标准确无误，所进行的分析工作才具有实际价值，否则可能会偏离正轨，造成时间和精力的浪费。在实际操作中，由于各种因素的影响，如需求提出者对问题的表述、数据分析师对需求的解读以及双方之间的沟通效率等，可能会导致真正的需求没有被充分挖掘。
在需求沟通阶段，数据分析师应尽可能地与需求方进行面对面的交流，以深入了解需求的背景和细节。业务方初步提出的需求可能并非真实的业务需求，数据分析师需与业务人员共同合作，透过现象看本质，揭示问题的真正所在。这种直接的交流有助于分析师更深入地理解业务问题。
以一例为证，当业务方反映“客户投诉产品卡顿，影响使用体验”的问题时，分析师在接收到此类描述后，不应立即寻求解决APP卡顿的方案，而应首先验证问题的实质。
在此过程中，分析师会提出并回答一些问题，如：投诉卡顿的客户数量有多少？如果仅有个别客户投诉，那么就没有紧急处理的必要。卡顿投诉在整体用户投诉中的比例是多少？与之前相比是否有增长？若短期内卡顿投诉增长显著，则需引起高度重视，并迅速解决存在的问题。
在对接业务需求时，数据分析师首先要对需求的合理性进行评估。若遇到表面上合理实则不切实际的需求，应坦诚沟通。还需评估需求的可行性，有些需求虽然听起来很有道理且具有潜在的商业价值，但若公司现有的资源或条件无法支持相应的分析工作，数据人员应指出问题所在，并提出替代方案。
当业务需求被确定为合理且可行时，需进一步分析其商业价值。不同价值的项目所需的资源投入各不相同。有些分析需求可能只需用Excel处理并给出建议，即可解决业务问题；而有些项目则需要建立模型并给出具体的实施方案，更为复杂且耗时。这些都需要根据项目的评估价值来分配人力、时间和其他资源。
还需根据需求的紧要程度进行排期。