数据分析师随着大数据的火熱，已成为各大公司标配无论是简单数据分析、excel处理还是数据挖掘、建模等，都体现了企业对数据的重视因此，数据分析师对应的要求也越来越高那么，作为一名优秀的数据分析师到底需要哪些能力呢？下面我们大圣众包（）小编就为大家分享一篇网络文章看看洳何成为合格数据分析师！
只要真的在实践领域从事过数据分析工作，就会明白所有分析的重中之重都是业务知识本身而业务知识嘚学习和掌握，需要的积累之深培养一个业务专家，需要的周期之长都远远超过后面所说的那些基本技能，成为业务专家实属不易數据分析师其实是之于业务专家之上的更深层次的思考和总结，否则谁指导谁都是个问题。业务学习的方式很多比如将以前的分析报告和取数案例都拿过来研究一下，不懂就问总是一个渐进的过程，但需要时间和行业的沉淀数据分析师最需要不断提升的能力就是行業和业务知识，没有之一
数据总是在那里，它不会说话你不仅要基于业务能力理解它，还要学会推演和分析从中发现规律，迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素形成自己独创性的见解，所谓心思缜密滴水不漏，没有思考逻辑没有数据分析而要形成獨特的见解，则来自于个人不断的学习和思考这里的学习更多的强调是跨领域和专业，思考则更多的强调养成思考的习惯
思考本身是一种实践，它可以将你的知识更加系统化和深入化数据分析一定程度上是用来验证思路和启发灵感的，“数据分析”从来不是“数據分析”本身而是以“数据分析”为手段和表象，对业务的深刻理解、思考和判断
数据分析贯穿BIT、数据、技术、业务整个链条，數据分析师将BIT最终转化成决策者理解的语言跨越的流程很长，你需要面对不同的岗位碰到不同的角色，采用不同的语言表达你的要求和获得你需要的东西，成为数据和业务的桥梁没有足够的沟通能力很难。同时但如果你容易听取他人的意见，特别是智者的意见則可以帮你找到另一条出路，你犯错的概率就会降低相应的，你的分析就更有力量和说服力
业务学习有一个毛病，比如你看案例往往接触到的数据或使用的数据是局部的，因此你的视野会受局限，在大多数公司里很多数据分析师其实缺乏全局的数据视野，因為他不知道到底有多少数据因此，永远只能在已知的数据里转圈圈当然，可能也够了但我这里要说得是做得最好。
当然大多數数据分析师可能不需要进行系统数据学习，反正实践中慢慢熟悉好了但自顶向下的数据学习方式可以让你有一个更好的基础和更全局嘚数据视野。
有几个层面的东西要学依赖于实际的场景和你希望达到的阶段：首先，你要学会从数据库或者其它源头获取数据很哆数据分析师仍然依赖于IT人员获取数据，但大数据时代真的有必要自己动手了，因为依赖他人效率太低了起码你要会SQL，SQL甚至基本上是為统计取数而生的方便工具图形化的透视方式也远远没有SQL的表达能力强，这是基本功
其次，你要会一些数据分析工具EXCEL是最基本嘚，其实大多数数据分析基于EXCEL应付已经绰绰有余了EXCEL的图形表达能力也已经够强。
以上层层递推其实数据分析师每在IT上前进一步，帶来的效益是几何级的比如你懂Hadoop，那么你就可能离大数据更近一点。
