数据分析的核心工作是指通过收集、整理和分析数据，以发现数据中隐藏的模式、趋势和关联，从而为企业决策提供支持。数据分析的核心工作包括以下几个方面：
1. 数据收集：这是数据分析的第一步，需要从各种来源收集数据，如数据库、文件、网络等。数据收集的质量和数量直接影响到后续分析的效果。
2. 数据清洗：在收集到原始数据后，需要进行数据清洗，去除无效、错误或不完整的数据，确保数据的准确性和可用性。数据清洗的目的是提高数据的质量，为后续分析打下基础。
3. 数据整理：对清洗后的数据进行整理，将其组织成适合分析的形式。这包括数据转换、数据编码、数据聚合等操作，以便更好地进行分析。
4. 数据分析：根据分析目标，选择合适的分析方法和技术，对整理好的数据进行深入挖掘。数据分析的方法包括描述性分析、探索性分析、预测性分析、规范性分析等。数据分析的目标是发现数据中的趋势、模式和关联，为企业决策提供依据。
5. 结果呈现：将数据分析的结果以图表、报告等形式呈现，使非专业观众也能理解和接受。结果呈现的目的是让决策者能够快速了解数据分析的结果，以便做出正确的决策。
6. 数据可视化：利用图表、地图、仪表盘等工具，将数据分析的结果以直观的方式展示出来，帮助决策者更直观地理解数据。数据可视化的目的是提高数据的可读性和易用性，使决策者能够更容易地获取和解读信息。
7. 数据解释：对数据分析的结果进行解释，说明数据背后的原因和意义。数据解释的目的是让决策者能够理解数据分析的结果，以便更好地利用这些结果来指导实际工作。
8. 数据更新和维护：随着业务的发展，数据会不断发生变化。因此，需要定期对数据进行更新和维护，以确保数据分析结果的准确性和时效性。
总之，数据分析的核心工作是通过收集、整理和分析数据，发现数据中隐藏的模式、趋势和关联，为企业决策提供支持。这个过程需要具备扎实的数据分析技能，以及对业务的理解能力。
