想成为月入 30-40K 的数据分析师，需要具备哪些技能？

在日常上网体验中，你肯定经常遇到类似的场景：

当你浏览短视频APP时，你会发现根本停不下来，因为相似的视频仿佛永远看不完。

当你正在浏览内容站点时，会发现看到一篇文章后，系统推荐的文章也是你所关心的话题。

当你正在使用音乐APP播放音乐时，会发现其推荐的曲风都是自己喜欢的类型，无需手动输入并添加列表。

…

在移动互联网高速发展的今天，我们的生活逐渐都被碎片化了，为了确保用户的长效留存，几乎所有APP都会根据你的浏览数据，分析你的兴趣爱好，并以此来推荐你“感兴趣”的内容。而这些工作，则是基于数据挖掘和分析来进行的。这就离不开企业中的一个重要角色：数据分析师。

数据分析师的职责包括哪些？

数据分析具有多个方面和方法，涉及以各种名称命名的多种技术，并且用于不同的业务、科学和社会科学领域。作为检查、清理、转换和建模数据的过程，数据分析的主要目的是发现有用的信息，提供结论并支持决策。

因此，对于数据分析师来说，得出正确的结论至关重要，而其收入也与发现数据的价值息息相关。

如下，是部分企业数据分析师的招聘要求和薪资待遇：

可见，数据分析师是不折不扣的高收入群体，如果要转岗或者准备成为数据分析师，需要具备哪些优质的技能呢？

成为数据分析师的必备技能

从数据分析师的招聘职责描述来看，想成为数据分析师必须具备如下能力：

具备商业敏感度，熟知行业与业务，理解业务中产生的数据，并会通过挖掘和分析数据发现数据的趋势和新的商机。

将挖掘的数据以易于查看的，易于掌握的仪表板的或报表类形式展示。

与其他团队的协作。如市场团队，产品团队，IT团队等，旨在将挖掘的数据结果应用到实际的工作领域当中。

而这些能力具体表现为：

懂SQL语言。知道如何从原始数据库取数据，建立多表的关联关系，以及如何取到特定的数据等

懂R语言/Python: 这两种语言是成为数据师的加分项， R语言是用于统计分析，绘图的语言和操作环境。Python 是一个高层次的脚本语言，具有很强的可读性，并能够快速实现数据分析功能。

具备一定的数据建模能力。这是数据分析师所应具备的基本能力，能够将各类数据的抽象组织，结构，以及范围，组织形式通过建模形成各类实体及实体之间的关系的建立与维护，形成最终的现实的数据库。

会使用数据分析工具。在拥有敏锐的数据洞察能力的前提下，需要一个好的工具，来帮助你将洞察力转换为实际的报告，所以必须要熟悉一门市场最为流行的数据分析工具。

会使用数据可视化工具。大量的明细数据，对于发现关键问题并无有效，而且使得决策者在阅读类似的数据时，常常无法快速定位问题，那么就需要数据分析师将现有的数据，以数据可视化的手段展示出来，快速定位查找问题的所在，比如采用图表，地图，数据预警等。而且如果你在应聘数据分析师的岗位，通过好的数据可视化工具制作出来的报告，也可以成为你的作品。

如何成为一名优秀的数据分析师

想成为一名优秀的数据分析师，需要具备如今特质：

基本的数据分析学和统计学的理论知识。

最好有相关学业证书，如统计学，计算机学，数学理学等。这些基础的理论知识，是成为数据分析师的第一步。无论你是相关专业想转行还是要新选择这个职业都要通过学习，来达到入门的门槛。

具有开拓的敏锐的创造性的思维模式。

好奇心和创造力是成为一个好的分析师的关键，这是能否成为优秀数据分析师的个人的天赋差异，如果你够大胆，够敏锐，一定能够在数据里发现宝藏。

超强的沟通能力。

数据分析师不是单独存在某一个团队的，他是为整个业务服务的，因此需要与多个团队来进行沟通，所以在成为优秀的数据分析师时，也需要超强的沟通协作能力。

硬技能：SQL能力、ETL能力、数据库基本操作。

数据挖掘、数据清洗能力。

大量的原始数据及脏数据会困扰数据分析，所以在做数据分析前，需要将数据进行清洗，汇总，建模形成可用的业务数据。

具有高级Excel数据分析能力。

因为大部分的原始数据是以Excel数据存储或者导出为Excel文件进行分析的。所以大部分的数据分析会依附于Excel。对于一个优秀的DA来说，基础的Excel操作并不能满足，需要的是高级Excel数据能力。

具备基本的机器学习知识。

现在数据分析会越来越靠拢人工智能的方向，因此需要具备一些机器学习知识，了解其学习的规则的建立以及数据收集储存的知识，以适应新的市场需求。

学会借助数据分析的工具利器

数据分析师，并不是越老越吃香。

随着技术的发展，一名好的数据分析师，一定离不开一个好的数据分析工具。

这里，小编推荐一些大牛们经常使用的数据分析工具和可视化大屏实时数据分析的工具，供你参考：

Google Analytics(GA)， GA 是大家都很熟悉分析用户网站数据有效工具，包括用户体验，数据发展趋势等能够帮我们快速分析哪些页面设计的是否合理，是否有优化空间等

Github, GitHub 是开源的技术平台，会有大量的数据分析师在上面分享他们所开发的数据分析工具以及算法。

AWS S3，这是一个云存储系统，数据分析师可以使用它来存储和分析大量的数据集。

Wyn Enterprise ，这是一个集数据录入，报表分析，BI 大屏交互式报表分析，权限管理及控制的BI工具，具有数据分析工具，BI 仪表板能力，多种丰富的可视化元素及自助的数据分析。

掌握了成为一名优秀数据分析师所必备的知识和工具，拥有它们，再去做数据分析，数据将在你手里变得更亲切，做数据分析也会更简单、更便捷，相信距离你成为一名优秀的数据分析师也不再遥远。