1、具备专业的理论知识和探索精神

无论我们学习何种专业技能，都需要从构建自己的理论知识体系开始。当然，学习数据分析也不例外。对于数据分析师而言，我们需要掌握的理论知识主要包括：统计学、概率等基础知识，因为，大部分数据分析方法都离不开描述统计法（包括平均数、中位数、众数、显著性、相关性、回归分析等）。

另外，数据分析师还需要加深对行业的了解。假设你去了一家做医疗机械的公司，你精通数据分析，却医疗机械一窍不通，又怎么能为公司的业绩做贡献呢？这也就不难理解为什么数据分析师需要加深对所在行业的了解了。

2、具备收集、整理和清洗数据的能力

对于数据分析师来说，在我们的日常工作中，有70%~80%的时间，都需要耗费在数据收集和整理上，因此，这就需要他们对所需要收集的数据，有足够的识别能力。比如，确定分析方向后，预判需要哪些数据？时间范畴？预判无用且影响分析的数据？等等。

确定好数据需求后，数据分析师需要进入多个数据库去收集数据，并做数据清理，看看是不是有missing value或者outliers等等。

最后，将整理好的数据，作为分析所需的原始数据。为了能更好的从数据里提取到需要的信息，以下这些软件就是数据分析师们常用的。

查询语言（Querying Language）：SQL; Hive; Pig

脚本编程语言（Scripting Language）：Python; Matlab

统计语言（Statistical Language）：R; SAS; SPSS

数据表（Spreadsheet）：Excel

3、具备图像分析能力和呈现能力

将数据加以分析，呈现出可视化图像，便于员工理解是数据分析师的必备技能。因此，我们需要具备使用仪表板来构建仪表盘，并生成相应的报告，进而展示数据结论。

另外，基于部分数据信息和结论是不能对外展示的，因此，数据分析师还需要会使用加密工具，以便只将部分内容授权展示给员工。

4、具备综合的业务分析能力

数据分析师还需要学习业务思维，将业务问题转化为数据问题，并通过数据结论反馈给业务部门，为业务部门提供有利的数据支撑，或业务转型指导等，从而帮助企业降低成本、扩大收益。

此外，数据分析从某种角度来说，也是另一种形式是探索。通过不断探索，数据分析师还能找到行业中某些隐藏的规律，从对推动企业未来发展起到建设性作用。

5、良好的沟通能力

对于数据分析师而言，具备良好的沟通能力是非常重要的。学会沟通不仅能让你理解别人的意思，还能让别人理解你的意思。这对于数据分析师展现自己的专业能力，是非常有帮助的。因此，我们需要做好这3件事：

第一，学会倾听。通常来说一个数据分析师需要面对PM和CEO。因此，在准备presentation时，要注意回答这两方关心的不同的问题。对于PM来说，需要的是简单无修饰，多干货介绍在各种情况下如何进行协作交互。而面对CEO，需要展示的是稍加修饰的PPT和最重要提供具体的建议；

第二，学会转化语言。尤其是在分享会上，或者做报告时，一定要考虑到没有技术背景的听众的感受。将技术语言转化成商业语言，做到通俗易懂，是数据分析师一门重要的必须课；

第三，强调结果。做分析主要就是为了看结论，从而指导接下来的工作。因此，在为管理者解读数据时，要学会省略无意义的分析过程，直奔重点。这样能更快捷、更有效的推进项目。