数据分析师应该具备的5种职业素质

1. 数据分析师应该具备的5种职业素质

条理清晰
一个优秀的数据分析师必须能系统地解决问题。数据分析首先就需要你能够仔细、清晰地建立数据搜集的分步指南，以指导他人按照指南搜集数据(数据搜集的工作一般不属于分析师的职责范围)。需要特别重视的一点就是，指南的任何一点歧义都可能导致对数据的严重误读。
洞察力
按照项目的方向设计搜集策略并找到结果是一回事，而根据结果给出专家意见是另一回事。一位优秀的数据分析师不仅要读懂数据给出趋势，还要结合具体项目和公司战略洞察到趋势背后的逻辑。
想象力
想象力不仅仅适合孩子。为了使数据真正的独一无二，出色的数据分析师会使数据可视化。这就是我们常说的让你的数据说话。例如，数据分析师可以利用数据可视化工具(我常用的是D3和Gephi)来帮助建立数据“活”模型。通常”活“模型(即动态模型)比静态模型更有表现力，但要注意选用哪种模型目的是为了表现数据而不是好看。一个优秀的数据分析师可以讲述数据的故事，以帮助其他人更好地理解分析结果。
保持怀疑
没有数据收集过程是完美的，所有你将分析的数据集都有其缺陷。对于数据分析师来说，怀疑主义只是对这一事实的认可。数据分析师需要能够识别其数据中的缺陷，并且有义务在报告中讲明这些缺陷和清楚地解释这些缺陷可能是如何影响他们的分析结果。
善于发现模式
这是一个重要素质，因为数据在很大程度上反映某种模式。优秀的数据分析师可以通过查看不同的数据集来确定趋势以及触发这些趋势的原因，最终形成一个模式，这会帮助公司在未来复制成功的模式和规避错误。
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2. 数据分析师应该具备的素质有哪些?

1、态度严谨负责严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有奔着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结的问题。
2、好奇心强烈
好奇心热皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更加强烈，要积极主动地发现挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果是不预期的那样等等，这一系列问题都要在进行分析时提出来，并且通过通过数据分析给自己一个满意的答案。
3、逻辑思维清晰
除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。
通常从事数据分析时所面对的商业问题较为复杂，要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要数据分析师对事实的足够了解，同时也是需要真正理清问题的整体以及局部的结构进而理清结构中相互的逻辑关系。
4、擅长模仿
在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速的成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。模仿主要是参考他人优秀的思路和方法，成功的模仿需要领会他人方法的精髓，理解其成分析原理。
5、勇于创新
通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿时间不宜太长，每次模仿后都要进行总结，提升可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断创新，才能提高自己的分析水平。

3. 数据分析师必备哪些素质?

1、态度严谨负责
严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有本着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结及问题。
2、好奇心强烈
好奇心人皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更强烈，要积极主动地发现和挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果不是预期的那样等等。
3、逻辑思维清晰
除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。我记得有位大师说过：结构为王。何谓结构，结构就是我们常说的逻辑，不论说话还是写文章，都要有条理，有目的，不可眉毛胡子一把抓，不分主次。
4、擅长模仿
在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速地成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。这里说的模仿主要是参考他人优秀的分析思路和方法，而并不是说直接“照搬”。成功的模仿需要领会他人方法精髓，理解其分析原理，透过表面达到实质。
5、勇于创新
通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿的时间不宜太长，并且建议每次模仿后都要进行总结，提出可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断的创新，才能提高自己的分析水平，使自己站在更高的角度来分析问题，为整个研究领域乃至社会带来更多的价值。

4. 数据分析师应该具备的能力

5. 数据分析师应具备哪些专业态度

态度一：避免从众心理

数据分析的过程中，从众心理也常常作祟，影响分析结果的有效性。例如，在焦点小组座谈会上，若主持人引导不力，受访者不敢或不愿发表自己的看法，可能就会出现一言堂的局面。再比如，使用德尔菲法时，若设计者没有坚持背靠背原则，参与的专家可能会因群体压力或迷信权威而放弃思考和坚持。再比如企业，在自身基础数据储量还未达到大数据量级别时，就随波逐流，推崇大数据技术，脱离实际。因此，数据分析工作同样要理性决策，避免从众心理。


态度二：避免偏见

很多时候，我们会仅凭过去的知识、经验做判断，于是偏见和思维定势代替了事情的本来面目。在数据分析中也不乏偏见和思维定势的现象，此可谓思维上的懈怠和懒惰。例如，在分析市场机会时，只看需求量不看供给量。或在评估是否要上项目时，一些分析师只看项目本身的收益，却不考虑市场的竞争和自身的实力。而这种思维定势往往给企业造成重大损失。例如，不看市场的供给可能会造成重复建设、恶性竞争；不看自身的实力可能会在激烈的竞争中败下阵来。

态度三：合理怀疑

在数据分析方面，秉承合理怀疑的态度也至关重要！所以在做数据分析时，要合理怀疑，通过假设检验等方法，核实自己的分析结论有多大的可信度。有时候，分析也会出问题，比如样本不具有代表性，或因为主观的原因而不自主的选择数据，造成分析偏差，企业在使用分析结论时，也要合理怀疑。很多数据分析结论是静态的展示，并不能从背后的数据来源做审视。

态度四：换位思考

数据分析工作也要学会换位思考，从多角度看待数据和使用数据。例如，为什么要将第三方监测数据和企业内部数据搭配使用？因为企业内部数据准确反映了企业自身的运营情况，但却缺少对竞争对手的考量，因此无法对整个行业进行全局性把握；而第三方监测数据则是全局性的，又有企业自身的数据，也有企业的竞争对手的数据，能够做全行业的规模、竞争和用户分析。但是，第三方监测数据多采用抽样的方式，存在着总体代表性的问题。因此 ，这两方面的数据需要相互印证、搭配使用。

6. 数据分析师需要具备的能力

成为一名数据分析师所需要具备的技能总结：
数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

7. 数据分析师需要具备的能力

数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。

8. 数据分析师需要具备的能力

总结就是要成为一个数据分析师很容易，要成为一名合格乃至优秀的数据分析师不易。大数据火爆的时代，数据分析人才越来越受企业的青睐。很多同学也想去从事数据分析工作。那么，对于想转行或者是零基础学习数据分析的同学，应该从哪些方面学习呢?就数据分析学习而言，需要的技能主要有以下几个模块：

具体如下

 


基础知识


基础知识包含数学、线性代数、统计学等，这些也是决定数据分析职业发展高度的基石。对于初学者，学习描述统计相关的内容和公式即可，再进一步就需要掌握统计算法，甚至是机器学习算法。对于算法相关的工作，则要对高数进行深入学习。


 


 


分析工具/编程语言


Excel是运用最广，也是最容易入门的数据分析工具之一，函数、数据透视表和公式必须熟练掌握。另外，还要学会一个专业统计分析工具，SPSS作为入门学习是比较好的。不过随着数据的增长，编程语言的学习将会使数据处理变得更加高效。


对于编程的学习，首先要学习SQL,掌握基本的增、删、改、查，这是任何一个数据岗位必备的技能。其次，学习Python或R，当然有些行业可能会用到SAS或者其他工具，请依据自己的行业选择，当然现在主流是使用Pyhton。


 


 


业务/行业/商业知识


脱离业务的纯数据分析是没有任何意义的，没有行业背景的技术如空中楼阁，所以不要走入这个死胡同;要想成为一个优秀的数据分析师， 首先要对业务了如指掌，在熟悉业务后;再去获取你需要的数据，通过你的数据分析能力，对数据进行分析，制定相应的方案。


 


 


协调沟通


数据分析工作会涉及到很多和业务部门、技术部门的沟通，做出报告后也需要进行展示，并说服别人接受自己的结果。因此，数据分析工作对个人的协调沟通能力也有一定的要求。


 


 


持续、快速学习


无论做数据分析的哪个方向，都需要有持续、快速学习的能力，学业务逻辑、学行业知识、学技术工具、学分析框架……数据分析领域中有学不完的内容，需要大家有一颗时刻不忘学习的心。