数据分析师就是使用技术技能来分析数据和报告见解的人。
通常，数据分析师可能会使用SQL技能从公司数据库中提取数据，使用编程技能来分析该数据，然后使用沟通技巧将其结果报告给更大的受众。
也许你已经决定要成为数据分析师；也许你的目标是成为一名数据科学家，但是无论哪种情况，都需要掌握数据分析师的技能，才能到达理想的位置。
那么这些技能是什么？需要了解什么？接下来为大家进行讲解。
1：数据整理和准备
研究表明，数据整理和准备工作约占数据专业人员工作的80％。对于那些认真从事数据工作的人来说，这也许就是关键技能。
通常，数据分析师将需要从一个或多个源中检索数据并发掘数据，以便为进行数值和分类分析做好准备。数据整理并不总是被认为是“性感”的，但是将数据整理为解决问题的敲门砖，实际上可以带来很多乐趣。无论如何，大多数数据项目都是从这里开始的，因此，如果要成为数据分析师，数据整理和准备是必不可少的技能。
2：数据分析与探索
在所需的数据分析师技能列表中列出“数据分析”可能听起来很有趣。但是分析本身是一项需要掌握的特定技能。
从本质上讲，数据分析意味着解决业务问题或需求并将其转变为数据问题。然后，需要转换和分析数据以提取该问题的答案。
数据分析的另一种形式是探索。探索可能以原始的业务问题为指导，但也可能相对没有指导。通过查找数据中的模式和斑点，可能会偶然发现企业降低成本或增加利润的机会。
3：统计知识
概率和统计的坚实基础是重要的数据分析师技能。这些知识将帮助指导你进行分析和探索，并帮助了解正在使用的数据。此外，了解统计信息将帮助确保分析有效，并有助于避免常见的谬误和逻辑错误。
所需的统计知识的确切水平将根据特定角色的要求和所使用的数据而有所不同。例如，如果你的公司依赖于概率分析，那么你需要比其他方面更加严格地了解这些领域。
4：创建数据可视化
数据可视化使数据中的趋势和模式更易于理解。人类是视觉生物，大多数人无法通过查看庞大的数字电子表格获得有意义的见解。作为数据分析师，你将需要能够创建绘图和图表来帮助以可视方式传达数据和发现。
例如下图的一张电商零售物流的数据可视化图：
通过数据可视化的方式，将双十一的电商物流的各个信息：
- 快递总件数
- 线路时效
- 揽收、派送、运动的指数
- 网点快递量
以视觉传达的方式，更直观的呈现给其他人。这意味着创建一块简洁的大屏，视觉上引人注目的图表，以帮助其他人理解数据。同样这也意味着要避免一些难以解释或可能引起误解（如操纵轴值）的图表出现。
5：创建仪表板和报告
作为数据分析师，需要授权组织中的其他人员使用数据来制定关键决策。通过构建仪表板和报告，将消除技术障碍，从而使其他人可以访问重要数据。
这可以采用带有日期过滤器的简单图表和表格的形式，一直到包含数百个交互并自动更新的数据点的大型仪表板。
6：写作和沟通技巧
多种格式进行通信是数据分析师技能之一。写作、说话、解释、聆听，在所有这些领域中，沟通能力都将帮助你更好的取得成功。
- 沟通是与同事合作的关键。例如，在与业务利益相关者的启动会议中，需要仔细的聆听技巧以理解他们所需的分析。同样，在项目期间，你可能需要向非技术团队成员解释一个复杂的主题。
- 书面交流也非常重要，你肯定会需要写下分析和建议，这就需要拥有良好的书写能力。
清晰、直接和易于理解是一项可以促进你数据职业发展的技能。它可能是一种“软”技能，但请不要低估它。
7：领域知识
领域知识是了解你所从事的特定行业和公司所特有的事情。例如，如果你在一家拥有在线商店的公司工作，则可能需要了解电子商务的细微差别。相反，如果要分析有关机械系统的数据，则可能需要了解这些系统及其工作方式。
领域知识因行业而异，因此你可能会发现自己需要快速研究和学习。无论在哪里工作，如果不了解要分析的内容，都很难有效地做到这一点，这使领域知识成为关键的数据分析师技能。
8：解决问题
作为数据分析师，你每天都会遇到问题、错误和障碍。能够解决这些突发的问题是一项关键技能。
你可能需要研究一些正在使用的软件或编码语言。你的公司可能存在资源约束，这迫使您在解决问题的方式上需要具有创新精神。你正在使用的数据可能不完整，或者你可能需要执行一些“足够好”的分析才能满足迫在眉睫的期限。
无论何种情况，强大的解决问题能力对于任何数据分析师而言都是最大的的资产。
其他数据分析师技能
“数据分析师”的确切定义根据您要求的人而有很大不同，因此有可能并非每个数据分析师的工作都需要所有这些技能。 具体的职业要求，也要根据不同的领域、不同的公司有所变化。
