現在，數據分析的價值越來越得到認可，企業需要有才能的人去洞察數據。調查顯示，近70%的管理人員說，將來他們會更傾向于選擇具備數據技能的求職者。那么，數據分析師是什么？數據分析師需要哪些技能？今天就讓小編來解決大家的疑惑。

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一、數據分析師是什么？

   數據分析師是指通過獲取、分析和解釋數據，在數據中提取有效信息，從而向公司反饋有價值信息的人。幾乎所有成功的企業都會聘用數據分析師，數據分析師可以為企業提供競爭性分析以及確定行業的發展趨勢。

   簡而言之，數據分析師通過對數據進行一系列處理，可以將有價值的信息反饋給公司，從而幫助企業立于強者之林。

二、數據分析師需要哪些技能？

1. 具備使用SQL語言的能力

   SQL，是行業內標準的數據庫查詢語言；同時也是數據分析師需要了解的技能之一，它能夠處理Excel無法處理的大型數據集。

   每個團隊里都需要一個了解SQL語言的人，無論是管理、存儲、關聯多個數據庫（例如Amazon用于推薦您可能感興趣的產品的數據庫），或是完全構建、更改這些數據庫結構。

   如果您希望使用大數據 ，那么學習使用SQL語言就是很好的一個開始；即使是非技術人員也可以從第一步學起。業內每個月都會發布與SQL語言相關的職位，而且在國外，具備高級SQL技能的人，薪水中位數將超過75,000美元。

2.會使用Excel分析和處理數據

   當我們說到Excel時，首先想到的關聯詞是電子表格，但其實它具有更多的分析功能。

   盡管像R或Python這樣的編程語言更適合處理大數據集，但Excel可以用于更小型的數據處理，并能輕松愉快的進行分析。如果您在精英企業或剛剛起步的公司工作，那就可以在Excel中尋找到第一個數據庫的版本。作為初入職場的新人，如果能精通Excel這個主流軟件是再好不過的了。

3.批判性的思維模式

   使用數據查找問題，首先要搞清楚問題本身。

   要想成為分析師，就必須像分析師一樣去思考。數據分析師的職責，是發現和綜合一些不那么清晰的數據鏈接。盡管這種能力在一定程度上是需要天賦的，但您可以使用一些技巧來提高您的批判性思維能力。例如，詢問自己當下問題的基本要求，這可以幫助您在尋找方案時，不會因為復雜而無法理解。此外，重要的是，要學會自己思考，而不是依靠身材的材料。

4.具有R或Python語言分析的能力

   R或Python語言比Excel做的分析更好，速度也快上10倍。

   像SQL語言一樣，R和Python語言可以處理Excel無法處理的內容；它們是強大的統計編程語言，用于對大數據集，進行高級分析和預測分析。要想成為真正的數據分析師，就需要學習SQL以上的語言，并熟練運用它；因為這些語言課程都是業內分析師的標準技能。

   那么應該學習哪一種呢？R和Python語言都是開放源代碼且免費的；因為它們是專門為分析而構建的，因此，只要分析準確，雇主通常不在乎員工使用哪個工具。

5.讓數據直觀展現

   要使用數據講述故事并讓觀眾參與進來，是件非常重要的事情。如果您的數據發現無法快速地被識別出來，那么也將很難與他人交流。因此數據會影響到數據可視化的成??；分析師會使用圖表和圖形來展現他們的一些發現。Tableau的可視化軟件令人耳目一新，因此Tableau被認為是行業內的標準分析工具。

6.演講技巧

   數據可視化和表達技能是緊密聯系的。但并不是每個人的演講都可以游刃有余，但這沒關系；即使是經驗豐富的主持人，有時也會感到神經不振的時候。福布斯還提議我們可以通過設定一些具體的目標來改善自己，并著眼于聽眾而不是自己，這可以讓自己的演講技巧變得更好。

7.學習機器

   由于人工智能和預測分析，是數據分析領域中最熱門的兩個主題。因此，成為分析師的關鍵部分，就是需要對機器有一定的了解。盡管不是每個分析師都可以使用機器學習，但要在該領域獲得領先優勢，必須要先了解工具和概念。您需要先降低統計編程技能，才能在該領域取得進步。使用或學習像Orange這樣的“開箱即用”工具，也可以幫助您開始構建機器學習模型。

   除上述數據分析師必備的技能外，數據敏感性、邏輯思維能力、歸納能力、批判性思維能力、溝通能力等軟技能對一名優秀數據分析師來說也是必不可少的。對于個人的成長，專業技能不僅可以使我們的工作更加順手，做事情更加輕松，更重要的是，它可以使我們的工作場所更加穩定，工資增長也更加迅速。以上就是小編為大家帶來的數據分析師是什么以及數據分析師需要哪些技能，希望這篇文章對你有幫助。