大厂数据分析团队的工作流程通常包括以下几个关键步骤：需求收集与理解、数据收集与清洗、数据探索与分析、模型建立与评估、结果呈现与沟通。下面将详细介绍每个步骤的主要内容。

需求收集与理解阶段。在这个阶段，数据分析团队需要与业务部门或项目负责人进行充分的沟通，了解他们的需求和目标。通过深入理解问题背景、所需分析的指标以及业务场景，团队可以明确分析的方向和目标，为后续工作提供指导。

数据收集与清洗阶段。在这一阶段，团队需要收集相关的数据，并对其进行清洗和预处理。数据的质量和准确性对分析的结果至关重要，因此团队需要仔细审查数据，处理缺失值、异常值和重复数据等问题。同时，还需要将不同来源的数据进行整合和转换，以便后续的数据探索和分析。

数据探索与分析。在这个阶段，团队使用统计学和机器学习等技术来探索数据，并寻找数据中的模式和趋势。这包括描述性统计、可视化分析和探索性数据分析等方法。通过对数据的深入了解，团队可以发现数据中的规律和关联性，并为后续的建模和预测提供基础。

接着是模型建立与评估阶段。在这一阶段，团队根据问题的需求选择适当的建模方法，并使用历史数据来构建模型。常见的建模方法包括回归分析、分类算法、聚类分析等。团队需要对建立的模型进行训练和调优，并使用一些评估指标（如准确率、精确度、召回率等）来评估模型的性能和效果。

最后是结果呈现与沟通阶段。在这个阶段，团队将分析结果以易于理解和可视化的方式展示给相关的利益相关者。这可以包括制作报告、创建仪表盘、演示演讲等形式。通过清晰地传达数据分析的结果和洞察，团队可以帮助业务部门或决策者做出有效的决策，并推动业务的发展。

大厂数据分析团队的工作流程包括需求收集与理解、数据收集与清洗、数据探索与分析、模型建立与评估、结果呈现与沟通等环节。通过按照这个流程开展工作，团队可以更好地理解业务需求、处理和分析数据，并为业务决策提供有价值的洞察和建议。