एनालिस्ट अक्सर ये काम करते हैं:

• जानकारी या डेटा को अलग-अलग हिस्सों में तोड़कर जानकारी के अंदरूनी सिद्धांतों, कारणों या तथ्यों की पहचान करना।
• यह तय करने के लिए कि घटनाएँ या प्रोसेस कानूनों, नियमों या स्टैंडर्ड का पालन करते हैं या नहीं, ज़रूरी जानकारी और अपने फैसले का इस्तेमाल करना।
• चीज़ों या लोगों की कीमत, अहमियत या क्वालिटी का अंदाज़ा लगाना।
• जानकारी या डेटा को इकट्ठा करना, कोडिंग करना, कैटेगरी में रखना, कैलकुलेट करना, टेबुलेट करना, ऑडिट करना या वेरिफ़ाई करना।

ज़्यादातर स्ट्रेटजिस्ट को इन चीज़ों में माहिर होना चाहिए:

• लंबे समय के मकसद तय करना और उन्हें पाने के लिए स्ट्रेटजी और काम बताना।
• सबसे अच्छा सॉल्यूशन चुनने और प्रॉब्लम सॉल्व करने के लिए जानकारी को एनालाइज़ करना और नतीजों को देखना।
• अपने काम को प्रायोरिटी देने, ऑर्गनाइज़ करने और पूरा करने के लिए खास गोल और प्लान बनाना।
• इवेंट, प्रोग्राम और एक्टिविटी के साथ-साथ दूसरों के काम को भी शेड्यूल करना।

• मैनेजमेंट या दूसरे एंड यूज़र्स को मैथमेटिकल मॉडलिंग और डेटा एनालिसिस के रिज़ल्ट दिखाना।
• स्टाफ़ को मैथमेटिकल मॉडल इस्तेमाल करने के बारे में सिखाना।
• प्रॉब्लम के मैथमेटिकल या सिमुलेशन मॉडल बनाना, कॉन्स्टेंट और वेरिएबल, रिस्ट्रिक्शन, अल्टरनेटिव, अलग-अलग मकसद और उनके न्यूमेरिकल पैरामीटर को जोड़ना।
• चुने हुए प्रॉब्लम सॉल्यूशन को सफलतापूर्वक लागू करने के लिए ऑर्गनाइज़ेशन में दूसरों के साथ मिलकर काम करना।
• ऑपरेशनल प्रॉब्लम को समझने और डिफाइन करने के लिए मैनेजमेंट से मिली जानकारी का एनालिसिस करना।
• मॉडल का वैलिडेशन और टेस्टिंग करना ताकि यह पक्का हो सके कि वे सही हैं और ज़रूरत के हिसाब से मॉडल को फिर से बनाना।
• अलग-अलग तरह की प्रॉब्लम को पहचानने और हल करने और मैनेजमेंट के मकसद को साफ़ करने के लिए सीनियर मैनेजर और डिसीजन मेकर्स के साथ मिलकर काम करना।
• डेटा की ज़रूरतों को डिफाइन करना और जानकारी इकट्ठा करना और वैलिडेट करना, जजमेंट और स्टैटिस्टिकल टेस्ट लागू करना।