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 資料分析師,隨著大資料的火熱,已成為各大公司標配,無論是簡單資料分析、excel處理還是資料探勘、建模等,都體現了企業對資料的重視,因此,資料分析師對應的要求也越來越高。那麼,作為一名優秀的資料分析師,到底需要哪些能力呢?下面我們大聖眾包(www.dashengzb.cn)小編就為大家分享一篇網路文章,看看如何成為合格資料分析師!

  1.業務能力

  只要真的在實踐領域從事過資料分析工作,就會明白所有分析的重中之重都是業務知識本身。而業務知識的學習和掌握,需要的積累之深,培養一個業務專家,需要的週期之長,都遠遠超過後面所說的那些基本技能,成為業務專家實屬不易,資料分析師其實是之於業務專家之上的更深層次的思考和總結,否則,誰指導誰都是個問題。業務學習的方式很多,比如將以前的分析報告和取數案例都拿過來研究一下,不懂就問,總是一個漸進的過程,但需要時間和行業的沉澱。資料分析師最需要不斷提升的能力就是行業和業務知識,沒有之一。

  2.思考能力

  資料總是在那裡,它不會說話,你不僅要基於業務能力理解它,還要學會推演和分析,從中發現規律,迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素,形成自己獨創性的見解,所謂心思縝密,滴水不漏,沒有思考邏輯沒有資料分析。而要形成獨特的見解,則來自於個人不斷的學習和思考,這裡的學習更多的強調是跨領域和專業,思考則更多的強調養成思考的習慣。

  思考本身是一種實踐,它可以將你的知識更加系統化和深入化,資料分析一定程度上是用來驗證思路和啟發靈感的,“資料分析”從來不是“資料分析”本身,而是以“資料分析”為手段和表象,對業務的深刻理解、思考和判斷。

  3.溝通能力

  資料分析貫穿BIT、資料、技術、業務整個鏈條,資料分析師將BIT最終轉化成決策者理解的語言,跨越的流程很長,你需要面對不同的崗位,碰到不同的角色,採用不同的語言,表達你的要求和獲得你需要的東西,成為資料和業務的橋樑,沒有足夠的溝通能力很難。同時,但如果你容易聽取他人的意見,特別是智者的意見,則可以幫你找到另一條出路,你犯錯的概率就會降低,相應的,你的分析就更有力量和說服力。

  4.資料學習

  業務學習有一個毛病,比如你看案例,往往接觸到的資料或使用的資料是區域性的,因此,你的視野會受侷限,在大多數公司裡,很多資料分析師其實缺乏全域性的資料視野,因為他不知道到底有多少資料,因此,永遠只能在已知的資料裡轉圈圈,當然,可能也夠了,但我這裡要說得是做得最好。

  當然,大多數資料分析師可能不需要進行系統資料學習,反正實踐中慢慢熟悉好了,但自頂向下的資料學習方式可以讓你有一個更好的基礎和更全域性的資料視野。

  5.技術學習

  有幾個層面的東西要學,依賴於實際的場景和你希望達到的階段:首先,你要學會從資料庫或者其它源頭獲取資料,很多資料分析師仍然依賴於IT人員獲取資料,但大資料時代,真的有必要自己動手了,因為依賴他人效率太低了,起碼你要會SQL,SQL甚至基本上是為統計取數而生的方便工具,圖形化的透視方式也遠遠沒有SQL的表達能力強,這是基本功。

  其次,你要會一些資料分析工具,EXCEL是最基本的,其實大多數資料分析基於EXCEL應付已經綽綽有餘了,EXCEL的圖形表達能力也已經夠強。

  以上層層遞推,其實資料分析師每在IT上前進一步,帶來的效益是幾何級的,比如你懂Hadoop,那麼,你就可能離大資料更近一點。