可以从以下几个方面来理解：
业务理解：数据分析的起始点是对业务的理解。需要明确业务的需求和目标，理解业务的流程和痛点，从而确定数据分析的方向和范围。
数据收集：在理解业务的基础上，需要收集相关的数据。这包括各种类型的数据，如结构化数据、非结构化数据、日志数据等。同时，还需要确定数据的来源和收集的方法。
数据清洗：在数据收集完成后，需要对数据进行清洗和预处理，去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的准确性和可靠性。
数据分析：在数据清洗后，需要进行深入的分析。这包括描述性分析、诊断性分析和预测性分析等。通过这些分析方法，可以挖掘出数据的内在联系和规律，为业务提供有价值的洞见。
结果解读：在数据分析完成后，需要将分析结果进行解读，并转化为业务可用的信息和建议。这需要具备对业务的理解和对数据的敏感度，能够将数据与业务实际相结合。
决策支持：最终，数据分析的结果应该为业务决策提供支持。通过将分析结果呈现给决策者，能够为决策提供数据依据，帮助决策者做出更加科学、合理的决策。
综上所述，数据分析的总体目标是通过对数据的收集、清洗、分析和解读，为业务提供有价值的信息和建议，帮助业务做出更加科学、合理的决策。
答：总体目标：描述性分析，优化业务，战略规划。
