清晰而准确的业务需求及方向设定，是数据分析工作取得成功的基石。只有明确了目标，数据项目才能围绕中心，稳步前行。时常回顾目标实现情况，紧随项目进度，是确保项目质量的关键步骤。
若缺乏明确的分析目标，数据分析工作将如同无头苍蝇，即便进行数据描述、可视化或建模等操作，也难以得出有价值的结论，更无法解决具体的业务问题。这无疑是对企业资源的浪费。
在面对业务方的各种需求时，我们应该识别出哪些问题是重中之重，哪些问题亟待解决。这样不仅能合理分配资源，还能提高投入产出比。
要科学地评估每个问题的价值，并抓住关键问题，进行优先级排序。这样，我们才能将精力集中在最有价值的地方。
在评估需求时，需考虑其风险、难度、交付时限及成果价值等多方面因素。这要求分析师凭借自身经验进行判断，对于无理或不合逻辑的需求，应及时沟通反馈。
不同的业务需求需要采用不同的数据分析方法。如果业务人员仅需了解数据表现以指导下一步行动，简单的描述性统计即可满足需求；若需探究问题根源，则需深入挖掘数据，分析影响因素，并提出建议；若需通过数据预测支持业务发展，则需运用建模方法，并制定模型实施计划。
在确定交付物形式时，需考虑其具体形式，如表格数据、数据分析报告或线上报表等。若时间紧迫，需及时沟通协商，调整时限或寻求外援支持。在排定需求处理顺序时，可依据“重要”、“紧急”两个维度来安排工作优先级。
完成需求处理后，我们还需做好成果分类和复盘工作。临时性取数需保存好SQL代码，重复性数据提取可考虑开发成BI报表或定时邮件以提升效率。项目结束后需评估模型效果，确保其达到预期目标并做好存档工作。出具的数据分析报告也需妥善归档，同时整理好相关代码和分析文件以备后用。