在数据分析需求中，通常需要做以下几件事情：
1. 数据收集：从各种来源获取原始数据，包括数据库、文件、网络等。这可能涉及到数据的清洗和预处理，以确保数据的准确性和完整性。
2. 数据存储：将收集到的数据存储在适当的数据仓库或数据湖中，以便后续的分析和处理。这可能涉及到数据的ETL（提取、转换、加载）过程。
3. 数据分析：使用统计分析、机器学习、数据挖掘等方法对数据进行深入分析，以发现数据中的模式、趋势和关联。这可能涉及到数据可视化、模型建立和验证等步骤。
4. 数据报告：将分析结果以图表、报告等形式呈现给相关人员，以便他们能够理解和利用这些信息。这可能涉及到数据可视化工具的使用，以及报告的编写和分发。
5. 数据维护：定期对数据进行更新和维护，以确保数据的时效性和准确性。这可能涉及到数据的备份、恢复和迁移等操作。
6. 数据安全：确保数据的安全性和隐私性，防止数据泄露和滥用。这可能涉及到数据加密、访问控制和审计等措施。
7. 数据治理：制定和执行数据治理策略，以确保数据的合规性和一致性。这可能涉及到数据标准、数据质量、数据生命周期等方面的管理。
8. 数据分析培训：为相关人员提供数据分析的培训和指导，帮助他们提高数据分析能力。这可能涉及到数据分析工具的使用、数据分析方法的学习等。
9. 数据分析咨询：为客户提供数据分析咨询服务，帮助他们解决实际问题。这可能涉及到数据分析项目的规划、实施和评估等。
10. 数据分析研究：参与或发起数据分析相关的研究项目，探索新的数据分析方法和理论。这可能涉及到数据分析领域的学术会议、期刊发表等。
总之，在数据分析需求中，需要做的事情包括但不限于数据收集、数据存储、数据分析、数据报告、数据维护、数据安全、数据治理、数据分析培训、数据分析咨询和数据分析研究。这些工作相互关联，共同构成了一个完整的数据分析流程。
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