不知道各位對數據分析感興趣的小伙伴，有沒有發現一個有趣的現象：一些具備專業技能的基層/中層職場人士，在提升自己的數據分析技能后，往往能在今后的薪資談判過程中，占據優勢地位：比如：數據分析技能+普通產品經理=增長產品經理、數據分析技能+普通運營經理=增長運營經理、數據分析技能+普通財會人員=專業理財師……

即便你沒有任何其他工作經驗，只是一名初入職場的數據分析師，也能獲得相當豐厚的報酬。

說到這里，我猜很多小伙伴一定按捺不住，想要了解成為一名數據分析師，需要具備哪些專業技能了吧？要想成為一名專業的數據分析師，以下技能需要我們好好鍛煉。

1、具備專業的理論知識和探索精神

無論我們學習何種專業技能，都需要從構建自己的理論知識體系開始。當然，學習數據分析也不例外。對于數據分析師而言，我們需要掌握的理論知識主要包括：統計學、概率等基礎知識，因為，大部分數據分析方法都離不開描述統計法（包括平均數、中位數、眾數、顯著性、相關性、回歸分析等）。

另外，數據分析師還需要加深對行業的了解。假設你去了一家做醫療機械的公司，你精通數據分析，卻醫療機械一竅不通，又怎么能為公司的業績做貢獻呢？這也就不難理解為什么數據分析師需要加深對所在行業的了解了。

2、具備收集、整理和清洗數據的能力

對于數據分析師來說，在我們的日常工作中，有70%~80%的時間，都需要耗費在數據收集和整理上，因此，這就需要他們對所需要收集的數據，有足夠的識別能力。比如，確定分析方向后，預判需要哪些數據？時間范疇？預判無用且影響分析的數據？等等。

確定好數據需求后，數據分析師需要進入多個數據庫去收集數據，并做數據清理，看看是不是有missing value或者outliers等等。

最后，將整理好的數據，作為分析所需的原始數據。為了能更好的從數據里提取到需要的信息，以下這些軟件就是數據分析師們常用的。Querying language和statistical language主要是用來做一些初步的數據分析，例如可以出一些圖表，看一下數據的分布，從而對數據有個了解。而scripting language則可以用于建模或者測試一下hypothesis。因此總的來說，這些軟件對于數據分析師來說就像廚師的刀，是必不可少的工具。

查詢語言（Querying Language）：SQL; Hive; Pig
腳本編程語言（Scripting Language）：Python; Matlab
統計語言（Statistical Language）：R; SAS; SPSS
數據表（Spreadsheet）：Exce

3、具備圖像分析能力和呈現能力

將數據加以分析，呈現出可視化圖像，便于員工理解是數據分析師的必備技能。因此，我們需要具備使用儀表板來構建儀表盤，并生成相應的報告，進而展示數據結論。

另外，基于部分數據信息和結論是不能對外展示的，因此，數據分析師還需要會使用加密工具，以便只將部分內容授權展示給員工。

4、具備綜合的業務分析能力

數據分析師還需要學習業務思維，將業務問題轉化為數據問題，并通過數據結論反饋給業務部門，為業務部門提供有利的數據支撐，或業務轉型指導等，從而幫助企業降低成本、擴大收益。

此外，數據分析從某種角度來說，也是另一種形式是探索。通過不斷探索，數據分析師還能找到行業中某些隱藏的規律，從對推動企業未來發展起到建設性作用。

5、良好的溝通能力

對于數據分析師而言，具備良好的溝通能力是非常重要的。學會溝通不僅能讓你理解別人的意思，還能讓別人理解你的意思。這對于數據分析師展現自己的專業能力，是非常有幫助的。因此，我們需要做好這3件事：

第一，學會傾聽。通常來說一個數據分析師需要面對PM和CEO。因此，在準備presentation時，要注意回答這兩方關心的不同的問題。對于PM來說，需要的是簡單無修飾，多干貨介紹在各種情況下如何進行協作交互。而面對CEO，需要展示的是稍加修飾的PPT和最重要提供具體的建議；

第二，學會轉化語言。尤其是在分享會上，或者做報告時，一定要考慮到沒有技術背景的聽眾的感受。將技術語言轉化成商業語言，做到通俗易懂，是數據分析師一門重要的必須課；

第三，強調結果。做分析主要就是為了看結論，從而指導接下來的工作。因此，在為管理者解讀數據時，要學會省略無意義的分析過程，直奔重點。這樣能更快捷、更有效的推進項目。

以上這些就是數據分析師需要具備的專業技能，你都有了嗎？

總結

以上是生活随笔為你收集整理的想要成为数据分析师 需要具备哪些专业技能？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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