数据经纪人在分析和解读数据时需要采取以下步骤：
确定分析目标：首先要明确数据分析的目的，是为了解决什么问题或者得出什么结论。比如，是为了了解客户的购买偏好，还是为了优化营销策略。
收集数据：收集与分析目标相关的数据，可以是公司内部的数据，也可以是外部数据，比如市场调研数据、竞争对手数据等。
数据清洗：对收集到的数据进行清洗，包括处理缺失值、异常值，去重等，确保数据的质量。
数据探索：对数据进行探索性分析，包括描述统计、可视化等，了解数据的基本特征，发现数据之间的关系和规律。
数据建模：根据分析目标选择合适的模型，进行建模分析。可以采用统计分析、机器学习等方法，根据具体情况选择合适的模型。
结果解读：根据建模分析的结果，提炼出有价值的洞察和建议。这些建议应该能够帮助企业做出决策，优化业务流程，提升业绩。
提出建议：基于数据分析的结果，向管理者提出具体的建议，可以是关于产品优化、市场推广、客户管理等方面的建议。
举个例子，假设一个电商平台的数据经纪人分析发现，在某个地区的用户购买行为有明显的季节性规律，夏季购买量下降明显。经过分析发现，是因为夏季该地区气温高，用户更倾向于线下购物。基于这一发现，数据经纪人可以向管理者建议增加线下门店的促销活动，提升夏季的销售额。
综上所述，数据经纪人在分析和解读数据时需要明确目标、收集数据、清洗数据、探索数据、建模分析、结果解读并提出建议，以帮助企业做出更明智的决策。