一、学历

很多人说数据分析工作对学历要求不高。其实这需要分情况来看，如果做的只是打杂取数类的数据分析工作，那确实不要求太高学历，大专也可以。但如果想进入一家大型企业，从事正统的输出数据分析报告、能够辅助业务经营决策的工作，那么这个要求就高了。首先学历要求本科起步，同时对你的专业也有一定要求，公司会更偏好有管理学、金融学、应用统计学、数学、计算机科学与工程等相关专业的人。

二、硬实力

也就是要掌握数据分析师必须具备的技能。

1、了解统计学相关知识

百分位数，箱线图，标准差，皮尔逊相关系数，贝叶斯定理，正态分布，卡方分布，假设检验等。

2、初步了解运营数据指标渠道转化率

PV 、UV、留存率、流失率、复购率、GMV等所在行业的指标，了解google analytics、百度指数等网站分析工具。

3、熟悉SQL语法

比如Mysql数据库

4、熟悉python数据分析常用库

pandas、numpy、matplotlib、Seabron，能够利用python做数据可视化、数据探索、数据预处理。

5、熟悉office软件

精通excel，常用函数与数据透视表等。

6、初步了解机器学习常用模型

决策树、RF、聚类等，能够手推最小二乘法。

三、软实力

1、格局和逻辑思维

因为数据分析师输出的观点报告是要指导企业各部门经营决策的，所以一定要准确、可落地并且考虑全面。举个例子，如果你是一家零售企业的数据分析师，由于企业上个月销量未达预期，销售部门的同事请你帮忙分析一下原因。表现合格的数据分析师此时应该进行体系化的分析，零售行业的核心无非是人、货、场，那么就从这这几个方面分别切入。比如分析“人”的时候，可以分为员工和顾客。员工方面可能是由于绩效规则改动员工积极性不高，近期员工流动率高新老不接销售效率下降，顾客方面可以分析新顾客的新增和流失情况、客单价情况等等。

“货”和“场”的分析也是同理，对要分析的内容逐层拆解，最后得出总体全面的分析结果。这就是数据分析难的地方，有条理分主次的表达自己的观点，同时也要能抽丝剥茧的分析问题解决问题，对数据分析师来讲很关键，而大部分人缺少这种思维的训练，只会拍脑袋干事。

2、对业务的理解能力

有一句话叫“不懂业务就不要谈数据分析”，这话绝不是耸人听闻。数据的最终价值还是要落实到业务上，得出更好的决策，让利润增加，让成本降低，让风险减少，让效率提升…那数据分析在这过程中扮演的角色就是，用数据把业务的现状清晰描述，让业务更清晰；然后从业务现状里挖掘出有价值的点，利用数据分析的方式提升好的数字，降低坏的数字，让业务做出正确决策。但是，如果不懂业务，你连别人的问题都听不明白，连数据都不知道取哪一个；如果不懂业务，你都提不出一个好建议，如何让业务来依靠你；如果数据不结合具体行业业务知识，就是一堆数字，不会产生任何价值。

这也是很多转行数据分析的人最致命的地方，可能你在网上学了很多理论、工具、技巧，但你很难有机会去接触到业务，不了解实际业务场景，最后还是只能对着一堆数据干瞪眼。企业招聘都要求有数据分析经验，其实看中的就是业务分析思维，企业希望招来的人能尽快上手分析，而不是先花大段时间去了解业务。

以上只是客观分析了一下当下数据分析转行难的原因，但是并不是没有机会。学历专业不满足要求的朋友，可以在掌握工具的同时，重点训练格局和逻辑思维（这个可以通过看书和一些训练营来训练），转行前尽可能多的为自己创造了解业务的条件，做好充足的准备，毕竟能力才是最重要的。也不要想着一步登天，可以先从小公司做起，逐步往大企业靠拢。