数据分析师的核心竞争力是什么?

1. 数据分析师的核心竞争力是什么?

【导读】数据分析师的核心竞争力是什么?知识跟技能都是可以通过时间跟努力来学会的，但是有3大能力是数据分析师更应该具备且持续提升的，也是数据分析师的核心竞争力。今天就跟随小编一起来具体了解一下吧!

解决问题的能力
所有的职位、技能、知识都是为了解决问题而来。数据分析师的职业本质是用数据分析技能来帮助业务/老板实现目标。在实现目标的过程中会遇到很多问题，我们可能会用到数据发现机会点、预估风险，也会用数据对比来做可行性分析，用数据及时发现问题。每种分析主题可能对应不同的方法与分析模型，但是核心点是我们得知道什么情况适用什么问题，还要灵活应对。这灵活应对的能力，就是解决问题的能力。
逻辑思维能力
老板交给你一件事情，你能快速理解里面的核心是什么么?新到一个部门，你能快速理清楚里面的业务逻辑不至于一头雾水无从下手么?写分析结论时，能做到不重不漏又清晰明了么?
逻辑思维能力是靠训练出来的，例如写分析报告，就是靠一次次的优化修改你才会知道其实一句话可以说得这么精炼，直指人心。当然，也需要理论知识的引导，建议可以学习《逻辑学》、《数学分析》、《金字塔原理》、《战略分析》等逻辑训练的内容。从小不偏科，喜欢写作，大学学的数学，毕业拿到第一个offer就是市场分析，冥冥中，我有一种注定要做数据分析师的感觉。
学习能力
这里的学习能力不是指考试考高分的能力，当然，能考高分的同学学习能力都很强。
数据分析师的职业特性导致需要不断的学习新的业务知识，需要在短时间内了解一个行业并给出自己专业的建议，这就需要你有很强的学习能力。同时大数据时代工具变化发展快，你也得多掌握一些技能才能帮助你提升效率，一个会自己从数据库快速找到源数据发现问题的分析师，肯定会比只会焦急等待漫长数据研发流程的分析师更早出分析结论。当然，合理的分工协作是能整体提升团队效能的，能提前规划分析指标体系落地到报表系统，提前做好拆分钻取工作，这就更加有效率了。
关于数据分析师的核心竞争力是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

2. 数据分析师的核心竞争力是什么?

解决问题的能力
所有的职位、技能、知识都是为了解决问题而来。数据分析师的职业本质是用数据分析技能来帮助业务/老板实现目标。在实现目标的过程中会遇到很多问题，我们可能会用到数据发现机会点、预估风险，也会用数据对比来做可行性分析，用数据及时发现问题。每种分析主题可能对应不同的方法与分析模型，但是核心点是我们得知道什么情况适用什么问题，还要灵活应对。这灵活应对的能力，就是解决问题的能力。
逻辑思维能力
老板交给你一件事情，你能快速理解里面的核心是什么么?新到一个部门，你能快速理清楚里面的业务逻辑不至于一头雾水无从下手么?写分析结论时，能做到不重不漏又清晰明了么?
逻辑思维能力是靠训练出来的，例如写分析报告，就是靠一次次的优化修改你才会知道其实一句话可以说得这么精炼，直指人心。当然，也需要理论知识的引导，建议可以学习《逻辑学》、《数学分析》、《金字塔原理》、《战略分析》等逻辑训练的内容。从小不偏科，喜欢写作，大学学的数学，毕业拿到第一个offer就是市场分析，冥冥中，我有一种注定要做数据分析师的感觉。
学习能力
这里的学习能力不是指考试考高分的能力，当然，能考高分的同学学习能力都很强。
数据分析师的职业特性导致需要不断的学习新的业务知识，需要在短时间内了解一个行业并给出自己专业的建议，这就需要你有很强的学习能力。同时大数据时代工具变化发展快，你也得多掌握一些技能才能帮助你提升效率，一个会自己从数据库快速找到源数据发现问题的分析师，肯定会比只会焦急等待漫长数据研发流程的分析师更早出分析结论。当然，合理的分工协作是能整体提升团队效能的，能提前规划分析指标体系落地到报表系统，提前做好拆分钻取工作，这就更加有效率了。
关于数据分析师的核心竞争力是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

3. 数据分析师的核心竞争力在哪里？

作者 | 李梅花 
来源 | 玩转数据分析 
不知不觉，我已经做数据分析相关工作已经有9年时间了。经常有被问到，数据分析师的核心竞争力在哪里，好像入门的工具都挺好掌握的呀。是的，知识跟技能都是可以通过时间跟努力来学会的，但是有5大能力是数据分析师更应该具备且持续提升的，也是我们的核心竞争力。 
1 
解决问题的能力 
这是我觉得是所有能力中最重要的能力。 
所有的职位、技能、知识都是为了解决问题而来。数据分析师的职业本质是用数据分析技能来帮助业务/老板实现目标。在实现目标的过程中会遇到很多问题，我们可能会用到数据发现机会点、预估风险，也会用数据对比来做可行性分析，用数据及时发现问题。每种分析主题可能对应不同的方法与分析模型，但是核心点是我们得知道什么情况适用什么问题，还要灵活应对。这灵活应对的能力，就是解决问题的能力。 
可能你知道很多知识，但是遇到棘手的问题也会束手无策，这时候分析高手们会淡定自若地分析问题的背景、逻辑，拆分问题直到能解决为止。 
简而言之，老板交给你一个任务，不管用什么方式，你都能解决，这就是你的核心竞争力，你可以不会SQL不会算法。 
如何提升解决问题能力，我觉得，又得靠提升下面的几项能力。 
2 
逻辑思维能力 
简而言之，就是要能快速get到问题核心点的能力。 
老板交给你一件事情，你能快速理解里面的核心是什么么？新到一个部门，你能快速理清楚里面的业务逻辑不至于一头雾水无从下手么？写分析结论时，能做到不重不漏又清晰明了么？ 
逻辑思维能力是靠训练出来的，例如写分析报告，就是靠一次次的优化修改你才会知道其实一句话可以说得这么精炼，直指人心。当然，也需要理论知识的引导，建议可以学习《逻辑学》、《数学分析》、《金字塔原理》、《战略分析》等逻辑训练的内容。从小不偏科，喜欢写作，大学学的数学，毕业拿到第一个offer就是市场分析，冥冥中，我有一种注定要做数据分析师的感觉。 
任何能力都可以通过有效的学习得到，所有我们得拥有下面这个核心能力。 
 3 
学习能力 
这里的学习能力不是指考试考高分的能力，当然，能考高分的同学学习能力都很强。 
我特指的是理解、模仿、快速应用、复盘总结形成规律的能力。 
数据分析师的职业特性导致需要不断的学习新的业务知识，需要在短时间内了解一个行业并给出自己专业的建议，这就需要你有很强的学习能力。同时大数据时代工具变化发展快，你也得多掌握一些技能才能帮助你提升效率，一个会自己从数据库快速找到源数据发现问题的分析师，肯定会比只会焦急等待漫长数据研发流程的分析师更早出分析结论。当然，合理的分工协作是能整体提升团队效能的，能提前规划分析指标体系落地到报表系统，提前做好拆分钻取工作，这就更加有效率了。 
学习东西，不仅是通过看书这个途径，还有上课（线下的，线上的），还有工作中实践，还要多跟人交流。学习也不仅是学习数据分析相关的，也要多学习跨领域的知识。想想我自己，觉得自己圈子太小，只顾着自己的一亩三分地，这也让我自己的见识受限。所以我也在逐渐改变，多与不同行业的人交流，多跟不同岗位的同事交流，给自己一周必须跟一个以前没有交流过的人交流的KPI。 
4 
数据敏感力 
数据分析师还有一个特别的能力，相对于其他岗位的同学，会更容易第一眼发现数据的规律、数据中的异常，这就是对数据敏感的能力。 
对数据敏感，是建立在对业务理解的基础上的。 
这里我建议大家尽可能参加不同类型的数据分析项目，不仅仅是做需求，写分析报告，也可以尽量去参加数据指标体系的建设、数据产品的规划，最好还能做数据挖掘相关的项目。各种类型的项目都有经验，你才能显示出数据领域更加专业的能力。当然，初期参与自己不熟悉的项目，就得多付出，多学习总结，不要太计较短期所得，万物长宜放眼量。 
 5 
沟通能力 
数据分析师还有一个重要的作用，那就是连接业务与开发。 
这时候沟通能力就非常重要了。 
乐于沟通，而且能让人愿意跟你沟通，是个非常难得的能力。首先你得拥有上面提到的能力，特别是逻辑思维能力，言简意赅，言之有物，同时还得乐于分享，愿意把你知道的东西分享给更多人。 
当然，如果你有足够的影响力，特别是在专业方面的，大家也会更乐于听你讲。 
所以，我们还是要多提升自己，多输出，能被别人需要是幸福感的重要来源之一。 
综上，相信有远见的数据分析师，一定会积极提升以上讲到的五大核心能力： 
1、解决问题的能力 
2、逻辑思维能力 
3、学习能力 
4、数据敏感力 
5、沟通能力。 
让我们一起加油，玩转数据分析！ 

4. 数据分析师应该具备的能力

5. 什么才是一个数据分析师最重要的技能

数据科学家最重要的技能是将数据转化为清晰而且意义明确的见解。这是一个经常被忽视的能力，瑞典统计学家Hans Rosling正是因此而闻名。
谈到这个话题有必要谈论一下帮助人们理解数据分析在形成有价值的见解过程中的角色的作用的工具。
其中一种工具就是分析的四维范例。
简单来说，数据分析可以分为四个主要类别，我将在下面做出详细解释。
1.描述：发生了什么事？
这是最常见的数据分析形式。在商业领域，它为分析人员提供了业务中关键指标和措施的。
每月损益表正是这样的一个例子。
类似地，数据分析师可以通过大量的客户数据，了解客户的统计信息（例如我们的客户中30％是个体经营者），这种可以被归类为“描述性分析”。
利用有效的可视化工具能够增强描述性分析的信息。
2.诊断：为什么会发生？
数据分析的下一步是解析性描述。
在对描述性数据进行评估时，诊断分析工具将使分析师具备深入分析的能力，从而剥离问题的根本原因。
精心设计的商业信息仪表板包含读取时间序列数据（即多个连续时间点的数据），并具有数据过滤和挖掘的能力，可进行此类分析。
比如查看数据地图，我发现江苏的市场销售额较高，想知道是什么原因？于是点击该省份，能定位到各类产品的销售数据和响应的合作客户数据。
3.预测：将来会发生什么？
预测分析是为了预报。
无论是将来发生事件的可能性，预测可量化的数量还是估计可能发生事件的时间点，这些都是通过预测模型完成的。
预测模型通常利用各种可变数据进行预测。组件数据的变异性将与可能预测的关系（例如，一个较老的人，他们对心脏病发作的敏感程度越高，我们会说年龄与心脏病发作风险呈线性相关）。然后将这些数据一起编译成分数或预测。
处在一个巨大不确定性的世界中，预测可以帮助人们做出更好的决定。预测模型是许多领域中最重要的模型。
4.规范：我需要做什么？
在价值和复杂性方面的下一步是规范性模式。
规范模型利用对发生的事情的理解，为什么发生了这种情况以及各种“可能发生的”分析，以帮助用户确定采取的最佳行动方案。
规定性分析通常不仅仅是一个单独的行动，而且实际上是其他一些行动。
一个很好的例子是交通应用程序能够帮助您选择最佳路线回家，并考虑每个路线的距离，每个路上可以行驶的速度，以及当前的交通限制。
另一个例子是制作考试时间表，保证所有学生的时间表不存在冲突。
因此，虽然不同形式的分析可能为企业提供不同数量的价值，但它们都具有自己的用处。

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. 数据分析师必备的能力是什么？

【导读】尽管这个职业炙手可热，但是很多人不知道数据分析师究竟是干什么的，对于它的工作内容和真实工作场景就更不了解了，有的人认为数据分析师就是码农，就是写写代码，其实这是一种错误的认知，今天要给大家介绍的就是数据分析师必备能力，下面我们就来具体看看吧。

1、需要对数字敏感，要多问为什么，即使得到结论了，也不要轻易停下。
2、在分析时，因为数据庞大，头绪很多，分析之前要搞清楚这次分析的目的，设定相应的维度是前提。
3、分析能力至关重要，数据本身既不是答案也不是真相，只有不停拷问，它才会坦白一切。
4、数据分析师的教育背景多元，学统计学、计算机、数学、金融学甚至情报学的都有。
5、具有数据分析、架构、产品设计等必备技能。
数据提取只是数据分析师使用的一种手段，真正的工作中发挥作用的是其分析能力，如果你取得数据分析师证书，不需要从业多年，不需要有深厚的管理经验，就可以年薪百万，实现人生的跳跃!