隨著(zhù)大數據的普及，數據分析師已經(jīng)成為各大公司的標配，無(wú)論是簡(jiǎn)單的數據分析、excel處理、數據挖掘、建模等，都體現了企業(yè)對數據的重要性。下面來(lái)看看如何成為一名數據分析師。 ?

1. 業(yè)務(wù)能力 ?

只要在實(shí)踐領(lǐng)域中做過(guò)數據分析，你就會(huì )明白在任何分析中最重要的是業(yè)務(wù)能力。學(xué)習和掌握業(yè)務(wù)知識,需要深厚的積累。一個(gè)開(kāi)發(fā)業(yè)務(wù)專(zhuān)家，背后積累的經(jīng)驗遠遠超過(guò)掌握的基本技能。所以，想要成為更好的數據分析師，需要更深層次的思考和總結,否則只停留在表層。 ?

例如，使用以前的分析報告和示例案例進(jìn)行研究，如果不理解，就提出問(wèn)題，這是一個(gè)漸進(jìn)的過(guò)程。然而，這需要時(shí)間和行業(yè)的沉淀。數據分析師不斷改進(jìn)的能力就是有效提高業(yè)務(wù)知識的方式。 ?

2.思考能力 ?

數據一直都存在,但是它不能說(shuō)話(huà),所以數據分析師不僅要基于業(yè)務(wù)能力的理解,學(xué)會(huì )推理和分析、發(fā)現、快速定位關(guān)鍵屬性之外,還要懂得開(kāi)發(fā)自己的創(chuàng )新觀(guān)點(diǎn),沒(méi)有思維邏輯數據分析是非常糟糕的。形成獨特的見(jiàn)解，是來(lái)自于個(gè)人的不斷學(xué)習和思考，在這里學(xué)習更強調跨領(lǐng)域和專(zhuān)業(yè)，思考更強調思維習慣。 ?

思考本身是一種實(shí)踐,它可以是你的知識更深入和系統的運用。在某種程度上,“數據分析”從來(lái)不是一個(gè)“數據分析”本身,而是通過(guò)“數據分析”和表象來(lái)加深理解、思考和判斷。 ?

3.溝通能力 ?

數據分析貫穿整個(gè)行業(yè)鏈,數據、技術(shù)、業(yè)務(wù)等等，跨越的過(guò)程很長(cháng),我們需要面對各種各樣的工作,遇到不同的角色,不同的語(yǔ)言時(shí),如果沒(méi)有數據和業(yè)務(wù)的橋梁,那么溝通起來(lái)就顯得很困難。 ?

與此同時(shí)，聽(tīng)取別人的意見(jiàn)，尤其是明智的意見(jiàn)，它可以幫助你找到另一條出路，減少犯錯誤的可能性。 ?

4.數據學(xué)習能力 ?

數據學(xué)習有一個(gè)不好的現象,比如你在看一個(gè)案例的時(shí)候，往往接觸到的只是數據的局部。因此,視野是有限的,在大多數的公司中,許多數據分析師實(shí)際上缺乏全局數據視圖,因為他們不知道有多少數據。 ?

當然，大多數數據分析師可能不需要進(jìn)行系統的數據學(xué)習，這是在實(shí)踐中已經(jīng)習慣的事情，但是自頂向下的數據學(xué)習方法將為你提供更好的基礎和更全面的數據視圖。 ?