数据分析是一个对数据进行检查、清理、转换和建模的过程，其目的是发现有用的信息，提供结论，支持决策。在数据分析的工作中,经常会遇到拿到数据分析问题,不知道从哪里开始着手，这就需要先明确数字化分析的目标。
一、提供准确、可靠、及时的基础数据支持。
数据分析的基础在于数据，清晰完整的数据对于做好数据分析来说十分重要。数据埋点的严谨性、完整度;数据定义的清晰度;数据清洗和数据过滤的适当性等等都是进行数据处理的关键步骤。
二、为分析提供可靠的数据工具和支撑。
这就要求数据分析人员需要知道投放成本、转化收益，并且比对不同策略的转化率差异和留存率差异，最后评估运营活动的成果和投入产出对比。资料分析新人在进行资料分析时可能会无从下手，不知道一大堆资料到底要从哪里开始分析，那么实际上此时需要对资料进行整理归纳，资料分析工具，使资料更可视化，如通过图表直接看到每月资料的变化等，直观的观察资料更有利于资料分析。
三、提供快速、高效的商务数据解读能力。
对比、细分、溯源的能力必须具备，与此同时，要加强数据的细分维度，快速发现存在业务问题，快速解决。当实时访问量突然下跌时，必须在短时间内及时预警并通报有关负责人。
四、挖掘潜在的商机，为商业决策提供辅助、建议和参考。
分析员要深入挖掘用户基础，深入了解用户价值和用户特性，为商业模式调整提供参考。
如何对数据目标进行分析.中琛魔方大数据平台表示设定目标是做成任何事情的关键，毕竟有了目标才有方向。数据分析也不例外，只有制定好数据分析的工作目标，分析者才能在浩如烟海的大数据中理清头绪，完成任务。
