1、基础科学的能力

      可以说，在数据决策的时代，数据分析几乎渗透到企业的每个业务环节中。掌握统计学，才能知道每一种数据分析的模型，什么样的输入，什么样的输出，有什么样的作用。

2、使用分析工具的能力

       任何数据分析师从事业务方向的工作都必须会统计学，统计学的学习最好辅助SPSS或其他SAS来学，做到数据分析基本功扎实，兼顾实战性。学习中，要掌握SQL的基础语法、中级语法和常用函数，结合关系数据库系统来学习SQL语句。

3、掌握编程语言的能力

       Python主要掌握基础语法，pandas操作、numpy操作、sklearn建模，学会用python编写网络爬虫爬取数据等等。

4、逻辑思维的能力

       逻辑思维对于数据分析来说特别重要。反映商业数据里，大家可以理解为去搭建商业框架或者说是故事线，有逻辑的推进，结果才会另人信服。

5、数据可视化的能力

       有了Python的基础，就可以学习数据可视化了。运营和产品都需要学习可视化，Python中可视化的工具有matplotlib,seaborn,ploltly。

6、模型评估的能力

       Model建模，知道模型建好后应该怎样去评估，掌握怎样用一些定量的指标，数据、数值来衡量模型建好后到底有多准确，或者说到底有多错误。模型评估的指标或计算方式选择正确与否，能够直接影响到整个项目获模型是否有效。

       想要了解更多关于数据挖掘的问题可以到CDA认证中心咨询一下，CDA是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据人才。