数据分析师应该具备哪些能力,作为一个数据分析师需要掌握哪些知识和技能

　　如今，数据驱动的价值越来越被认可，企业需要有才能的人来洞察数据。研究显示，近70%的高管表示，他们未来更愿意选择具备数据技能的求职者。数据分析师需要学习什么？先说数据分析师必备的七种能力。

1. 具备使用SQL语言的能力

　　SQL是业界标准的数据库查询语言；同时也是数据分析师需要知道的技能之一。它可以处理Excel无法处理的大型数据集。

　　每个团队都需要一个懂SQL语言的人，无论是管理、存储、关联多个数据库(比如亚马逊用来推荐你可能感兴趣的产品的数据库)，还是完全构建和改变这些数据库结构。

　　如果你想使用大数据，学习使用SQL语言是一个很好的开始；即使是非技术人员也可以从第一步开始学习。每个月，行业内都会发布SQL语言相关的工作岗位，而在国外，拥有高级SQL技能的人的工资中位数会超过7.5万美元。

2.会使用Excel分析和处理数据

　　当我们谈到Excel时，首先想到的相关词是电子表格，但实际上它有更多的分析功能。

　　虽然像R或Python这样的编程语言更适合处理大型数据集，但Excel可以用于较小的数据处理，可以轻松愉快地进行分析。如果你在精英企业或者初创公司工作，可以在Excel中找到第一个数据库的版本。作为一个职场新人，如果能掌握主流软件Excel就太好了。

3.批判性的思维模式

　　用数据找问题，首先要了解问题本身。

　　如果你想成为分析师，你必须像分析师一样思考。数据分析师的工作就是发现并综合一些不明确的数据链接。虽然这种能力在某种程度上需要天赋，但是你可以使用一些技巧来提高你的批判性思维能力。比如问自己当前问题的基本要求，可以帮助你找到解决方案，而不会太复杂而无法理解。此外，重要的是学会自己思考，而不是依赖于人物的材料。

4.具有R或Python语言分析的能力

　　R Python比Excel更擅长分析，速度快10倍。

　　和SQL语言一样，R和Python语言可以处理Excel不能处理的内容；它们是强大的统计编程语言，用于大型数据集的高级分析和预测分析。要成为一名真正的数据分析师，你需要学习一门SQL以上的语言，并熟练运用；因为这些语言课程是业内分析师的标准技能。

　　那么应该学哪个呢？r和Python语言都是开源免费的；因为它们是专门为分析而构建的，只要分析准确，雇主通常不会在意员工使用哪种工具。

5.让数据直观展现

　　用数据讲故事，让受众参与进来，这一点非常重要。如果你的数据发现不能很快被识别，就很难和别人交流。所以数据会影响数据可视化的成败；分析师将使用图表和图形来展示他们的一些发现。Tableau的可视化软件让人耳目一新，因此Tableau被认为是业界标准的分析工具。

6.演讲技巧

　　数据可视化和表示技巧密切相关。但不是每个人都能说得轻松自如，但这没关系；即使是经验丰富的主持人有时也会感到紧张。《福布斯》还建议，我们可以通过设定一些具体的目标来提高自己，把注意力放在观众身上而不是自己身上，这样可以让我们的演讲技巧变得更好。

7.学习机器

　　人工智能和预测分析是数据分析领域最热门的两个话题。所以，成为分析师的关键部分是对机器有一定的了解。虽然不是每个分析师都可以使用机器学习，但要在这个领域取得领先优势，首先必须了解工具和概念。你需要降低你的统计编程技能，然后才能在这个领域取得进展。或者学习Orange这样的“开箱即用”工具也可以帮助你开始构建机器学习模型。

　　在开始使用数据之前，你需要了解和掌握一些技巧。以上七种能力都是数据分析师所需要的。这也是为大家以后进入数据分析领域做准备。