优秀的数据分析师，需要具备哪些能力？

数据分析师是现在互联网公司必须的岗位之一，也是大数据行业重要的岗位之一，每家公司都有自己的招聘JD，今天应用古典老师的能力三核来分析一下这些JD中岗位要求背后的共同点及潜在要求。

先看下面四家公司数据分析师的岗位要求。

铭师堂：

1、3年以上数据分析等相关工作经验；

2、精通SQL，能独立提取分析所需数据，熟悉hadoop者优先；

3、有产品、运营、用户相关业务分析经验，能独立完成数据分析报告；

4、熟悉python语言优先；

5、优秀的业务理解能力和沟通能力，能跨部门合作沟通。

网易：

1、3年以上相关工作经验（数据/业务分析、决策支持、数据挖掘）；

2、数学、统计、计算机、经济学等相关专业硕士及以上学历，深刻理解并熟练掌握网站数据/业务分析方法；

3、对数据驱动业务有深入理解，对数据与业务方面有足够的敏感性，有较强的逻辑分析能力和独立思考能力；

4、具备良好的沟通能力、团队合作精神及抗压能力，能独立高效完成复杂分析项目；

5、有一定的大数据处理能力，能熟练运用ORACLE/MY SQL/HIVE等获取分析所需数据

6、有一年以上使用R或者python等脚本语言数据处理经验；

7、有信贷相关领域的数据分析和挖掘工作经验者优先。

腾讯：

1、本科及以上学历，计算机、数学、统计等专业优先；

2、3年以上资料库分析、数据挖掘、数据统计等相关工作经验，有互联网行业数据分析/行分析经验者优先；

3、熟练使用R/SPSS/Spark等挖掘工具；

4、良好的分析报告书写能力；

5、工作细致、责任心强，具备较强的学习能力及理解能力；

6、具有优秀的沟通协调能力及开拓精神；

7、具有高度的责任心和团队合作精神。

阿里-优酷：

1、至少5年以上互联网平台分析经验，视频类平台优先

2、有独立推进大型专题分析的经验，内容分发领域优先

3、良好的数据敏感度，能从海量数据提炼核心结果，并用简洁而清晰的方式呈现数据分析背后的商业逻辑和相关洞察，有出色的结构化思维能力

4、较强的抗压能力，良好的跨团队、部门沟通及资源整合能力，能够独立开展研究项目

5、能熟练运用hive等工具，独立且高效地完成数据提取及分析

根据能力三核理论对上面4个岗位要求拆解如下表格，2点说明：

1、把才干和软技能放到了一起（个人觉得能力三核在才干和软技能方面区分的不是特别清晰，比较难以区分），但是我觉得已经可以表达出意思

2、工作经验方面请教了新经验老师，工作经验一般是知识、技能与才干的综合体，一般情况下1年以内工作经验是要求的知识，2-5年一般要求的是技能，5-8年一般要求的才干。

岗位要求拆解

综合四家公司数据分析师的岗位要求如下：

知识：

1、本科及以上学历，计算机、数学、统计等专业（2）

硬技能：

1、3-5年数据分析经验（4）

2、大数据提取处理能力，至少熟悉hive/oracle/mysql中一种资料库（3）

3、熟练应用R或Python等数据挖掘工具（2）

4、有专题分析经验与能力，以及报告撰写能力（3）

才干or软技能：

1、沟通能力(4)

2、团队合作精神(4)

3、抗压能力(2)

4、资源整合及协调能力（2）

5、理解能力（2）

6、数据敏感度（2）

7、较强学习能力（1）

希望上面的拆解能给希望从事数据分析师的同学有所启发，也希望各位看官发表一下自己的看法共同交流与成长。

至少需以下技能：

1.数据透视图工具，如EXCEL、PPT等

2.数据分析与建模：如SPSS、R语言

3.大数据平台工具：如Hadoop

4.数据挖掘能力，如PYTHON和MYSQL

如果要成为优秀的数据分析师还要很多其它的东西

发布于 2018-10-19继续浏览内容

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韩倩云中华靓仔

刚总结的，简单来说，分析师每天都需要做好2件事：1.解决问题，2.项目管理，能力啥的涉及太多了，如图

用数据讲故事的能力～

数据分析师这个职业要求我们从业人员具备综合的能力，我只能遗憾地说不是所有的人都具备能够成为一个良好数据分析的素质，那么一个良好的数据分析师必须要具备哪些能力？

首先最基础的门槛级就是编程能力，就是我们常见PYTHON、SQL编程；

第二个他需要知道资料库包括网路的环境、计算机系统的一些基础的知识，因为他在工作当中经常会与这些设备、IT机器、存储软体打交道，在提升大数据分析的效率过程当中，了解自己的系统是非常重要的；

第三个，他需要了解一些计算和比较复杂的统计模型或者机器学习人工智慧的演算法，在分析的过程当中，一旦碰到不能由人工计算完成的情况下，就需要用到这些演算法；

第四，在用这些演算法之前，我们要进行数据的处理，作为数据分析师为了降低数据分析中的错误，他对数据处理有一定的规范性要求，在这个规范性要求的指引下，我们在数据分析当中，包括使用模型当中，就会取得比较良好的效果；

第五点也是比较重要的一点，数据分析师必须要对自己从事的行业有所了解，在分析当中，为什么目的进行分析，要非常的明晰，如果不知道这个目的就进行分析通常得不到良好的效果。

总结如上，有上面这几点，我们通常认为他是一个具备基本分析技能的分析师，除此之外分析师还需要一个非常强大的分析逻辑思维能力，在解决问题当中能够通过自己的逻辑判断来帮助企业解决业务问题，它不仅仅是一个简单的利用数据分析的这个技能，这样一个职业而是需要将自己的分析能力、职业素养、与人沟通的能力相结合，能够有效地利用数据分析技术的这么一个职位。

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如今，数据驱动的价值越来越被认可，企业需要有才能的人员来洞察数据。研究表明，近70％的高管表示，未来他们将更偏向于选择具有数据技能的求职者；

那数据分析师要具备什么能力？学掌门就和大家分享一下数据分析师必备的7种能力。

1. 具备使用SQL语言的能力

SQL，是行业内标准的资料库查询语言；同时也是数据分析师需要了解的技能之一，它能够处理Excel无法处理的大型数据集。

每个团队里都需要一个了解SQL语言的人，无论是管理、存储、关联多个资料库（例如Amazon用于推荐您可能感兴趣的产品的资料库），或是完全构建、更改这些资料库结构。

如果您希望使用大数据，那么学习使用SQL语言就是很好的一个开始；即使是非技术人员也可以从第一步学起。业内每个月都会发布与SQL语言相关的职位，而且在国外，具备高级SQL技能的人，薪水中位数将超过75,000美元。

2.会使用Excel分析和处理数据

当我们说到Excel时，首先想到的关联词是电子表格，但其实它具有更多的分析功能。

尽管像R或Python这样的编程语言更适合处理大数据集，但Excel可以用于更小型的数据处理，并能轻松愉快的进行分析。如果您在精英企业或刚刚起步的公司工作，那就可以在Excel中寻找到第一个资料库的版本。作为初入职场的新人，如果能精通Excel这个主流软体是再好不过的了。

3.批判性的思维模式

使用数据查找问题，首先要搞清楚问题本身。

要想成为分析师，就必须像分析师一样去思考。数据分析师的职责，是发现和综合一些不那么清晰的数据链接。尽管这种能力在一定程度上是需要天赋的，但您可以使用一些技巧来提高您的批判性思维能力。例如，询问自己当下问题的基本要求，这可以帮助您在寻找方案时，不会因为复杂而无法理解。此外，重要的是，要学会自己思考，而不是依靠身材的材料。

4.具有R或Python语言分析的能力

R或Python语言比Excel做的分析更好，速度也快上10倍。

像SQL语言一样，R和Python语言可以处理Excel无法处理的内容；它们是强大的统计编程语言，用于对大数据集，进行高级分析和预测分析。要想成为真正的数据分析师，就需要学习SQL以上的语言，并熟练运用它；因为这些语言课程都是业内分析师的标准技能。

那么应该学习哪一种呢？R和Python语言都是开放源代码且免费的；因为它们是专门为分析而构建的，因此，只要分析准确，雇主通常不在乎员工使用哪个工具。

5.让数据直观展现

要使用数据讲述故事并让观众参与进来，是件非常重要的事情。如果您的数据发现无法快速地被识别出来，那么也将很难与他人交流。因此数据会影响到数据可视化的成败；分析师会使用图表和图形来展现他们的一些发现。Tableau的可视化软体令人耳目一新，因此Tableau被认为是行业内的标准分析工具。

6.演讲技巧

数据可视化和表达技能是紧密联系的。但并不是每个人的演讲都可以游刃有余，但这没关系；即使是经验丰富的主持人，有时也会感到神经不振的时候。福布斯还提议我们可以通过设定一些具体的目标来改善自己，并著眼于听众而不是自己，这可以让自己的演讲技巧变得更好。

7.学习机器

由于人工智慧和预测分析，是数据分析领域中最热门的两个主题。因此，成为分析师的关键部分，就是需要对机器有一定的了解。尽管不是每个分析师都可以使用机器学习，但要在该领域获得领先优势，必须要先了解工具和概念。您需要先降低统计编程技能，才能在该领域取得进步。使用或学习像Orange这样的「开箱即用」工具，也可以帮助您开始构建机器学习模型。

以上7种就是数据分析师要具备的能力。在开始使用数据之前，您需要了解并掌握一些技能，才能对数据进行分析。只有，提高自身的数据分析能力，在将来可以为您带来更多机会和更多薪酬。

发布于 2020-09-27继续浏览内容

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奇奇留学英美留学申请专家户外运动音乐爱好者数据分析师必备的4种能力&>运用工具读取和分析数据最基础的工具就是：Office软体，包括但不限于Excel、VBA、PPT、Word 数据提取工具：SQL、Hive SQL 分析工具：SPSS、SPSS Modeler、R、Python、SAS &>可视化工具Excel、PPT、Tableau、ECharts、Power BI、Python、R、Java &>统计学基础…5 赞同 · 0 评论查看完整文章

数据分析师必备的4种能力&>运用工具读取和分析数据最基础的工具就是：Office软体，包括但不限于Excel、VBA、PPT、Word 数据提取工具：SQL、Hive SQL 分析工具：SPSS、SPSS Modeler、R、Python、SAS &>可视化工具Excel、PPT、Tableau、ECharts、Power BI、Python、R、Java &>统计学基础…5 赞同 · 0 评论查看完整文章