数据分析师的项目工作包括以下几个方面：

一、项目目标的制定

首先，数据分析师需要明确项目的目标和目的，了解客户的业务需求和痛点，并根据项目的目标制定相应的数据分析计划。这个阶段需要分析数据的质量、可用性和可信度，以及考虑数据的收集、清洗和预处理等方面。同时，还需要评估项目的资源和时间限制，以确保项目能够按时完成。

二、数据的准备

接下来，数据分析师需要进行数据的收集、清洗和预处理。数据的来源包括各种渠道，如数据库、API、表格等。在进行数据清洗时，需要检查数据的完整性和一致性，并进行错误修正。同时，还需要删除重复数据、填充缺失数据和将数据格式化为统一的格式。这一阶段还包括数据预处理，例如选择与项目目标相关的数据集、将数据转换为适合分析的格式等。

三、分析方法的选择

数据分析师需要根据项目目标和数据的情况选择合适的分析方法。常见的分析方法包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。选择正确的分析方法可以大大提高数据分析的准确性和有效性。例如，分类和聚类分析可以帮助客户识别客户群体和发现客户行为模式，预测分析可以帮助客户预测未来趋势和变化，优化分析可以帮助客户找到最佳的资源配置和运营方案。

总之，数据分析师的项目工作是一个综合性的过程，需要结合业务需求和数据情况制定合适的分析计划和分析方法，以帮助客户解决业务问题并实现业务目标。