数据分析师需要具备哪些技能

数据分析师是使用数据分析工具仔细检查基于数据的信息的人。他们从原始数据中获得的有意义的结果有助于他们的雇主或客户通过识别各种信息事实做出重要的运营决策。

 

成为数据分析师通常需要具有数学，统计和数据等技能亦天生能力强的人，当然还倾向于拥有出色的分析技能，这使能够解决复杂的问题和出色的沟通技巧，从而能够提出解决这些问题的方法。

 

优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。

要打好扎实的 SQL 基础

 

SQL 基础之所以重要，是因为数据分析师分析的数据大多都是从数据库中提取而来的。有良好的 SQL 功底并能熟悉使用，不仅能提取到需要的数据，还能大大提高工作效率。尽管有部分数据可以通过报表等其他途径获得，但绝大多数的数据仍需要通过自己写 SQL 语句。

 

要熟练使用 Excel

 

Excel 可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，作为常用的数据处理和展现工具，数据分析师除了要熟练将数据用 Excel 中的图表展现出来，还需要掌握为生成的图表做一系 列的格式设置的方法，如：系列格式美化、三维格式美化，以及坐标轴和网格线设置等，图表可以与函数或宏等功能一起联用，制作出模拟图表或带有交互效果的高级图表，比如在中国地图上标注各省的人口分布等，实现这些能得到更好地数据分析和查看效果。

 

统计学基础

 

统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学，其中的理论及依据就是数据分析的理论和依据。统计学是数据分析的理论基础，可以使数据分析更加系统化，以系统的数据科学作为数据分析的指导，才会更好地为数据分析服务。

 

至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言

 

以R语言为例，R编程语言在数据分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。R 作为脚本语言凭借其良好的互动性和丰富的扩展包资源可以方便地解决大部分数据处理、变换、统计分析、可视化的问题，并可以重现所有的细节。

 

R 的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包可以直接使用。

 

一名优秀的数据分析师，还应该主动熟悉业务

 

懂业务也是数据敏感的体现，不懂业务的数据分析师，看到的只是一个数字。反之，懂业务的数据分析师，则看到的不仅仅是数字，他明白这个数字代表什么意义，更能针对数据分析结论提出有针对性的建议，对产品或者企业来说都是非常有价值的。

 

撰写报告的能力对成为一名优秀的分析师来说也非常重要

 

即便有严谨的分析思路和有价值的数据资料，如果不能将其写成报告，或者写的报告未能准确清楚地表达出数据中隐含的规律，那数据的价值将大打折扣。一份好的分析报告，数据资料是功底，报告的框架是支柱，报告的格式是军装，独特见解是亮点，预测方法是刀枪，正确的判断是见证。