一名資料分析師應具備哪些方面的職業素養和能力？

1樓：靈魂漫遊者

首先，作為一名資料分析師，最重要的是要清晰而深刻地認識到資料分析是為業務服務的。沒有業務支撐的資料分析好比失去靈魂，毫無意義。我始終認為，業務促使資料分析的產生和發展，資料分析推動業務的擴張和轉向。

所以，乙份好的資料分析報告一定是基於深刻剖析業務的基礎之上產出的。

其次，資料分析師雖然不必要從資料的產出到資料的輸出整個環節面面俱到，但是一定要對其有足夠的了解，具體包括資料採集、資料儲存、資料提取、資料探勘、資料分析、資料展現和資料應用。只有對資料有清晰深刻地認識，才能更好地處理資料、分析資料。

當然，作為一名資料分析師需要掌握相關的職業技能——理論+工具。理論即資料分析的方法，主要基於統計學方面的知識。資料分析師想要進一步的成長需要對統計學知識進行更深入地研究。

同時也要勤於閱讀優秀的資料分析報告，思考別人分析問題的角度和方法。工具即將理論運用於實際問題的途徑。用得最多的資料分析工具非EXCEL莫屬，曾有篇分析報告提到EXCEL至少能處理80%以上的公司80%以上的業務。

但隨著大資料的發展，EXCEL難以處理體量龐大的資料，且在資料探勘演算法上顯得蒼白而無力。但不可否認，EXCEL仍然是目前最好用的資料分析工具。在掌握它之外，還需要量身學習另外的工具。

在資料視覺化方面，Tableau是一門好的工具；在資料處理和資料探勘方面，python顯示出其強大之處。

雖然不能把資料分析師分為三六九等，但是目前對其有一定的劃分。從工作方向上，分為技術型分析師和業務型分析師；從工作職位上分為初級分析師、中級分析師和高階分析師。不同類別的資料分析師的素質和能力要求也會有所差異。

我想這或許是對於個人精力和成長年限的區分吧，隨著資料分析師的成長，其素質和能力一定會不斷提公升並趨於全面。

我謹記一名行業精英對資料分析師的五點建議：1、資料是有立場的；2、業務需求是起點；3、業務應用和工具應用都重要；4、資料質量永遠是首位；5缺乏落地的資料是無價值的。

在我不到一年的工作中，我也悟出一些拙見。1、簡單實用。能用圖表盡量不用數字，能用數字盡量不用文字。

簡單模型和複雜模型所得到的效果相同的情況下取簡單。2、透過表象看本質。即對業務有深刻的認識。

我在做公司年報時曾對售賣的理財產品的期限做統計，發現30天期、90天期和一年期的產品銷量最多。是否可以認為投資者更偏好這些期限的理財產品呢？事實上，公司提供的理財產品往往供不應求，即提供的理財產品都能賣掉。

所以得到的結論是公司更加偏好提供30天期、90天期和一年期的產品而不是投資者更偏好這些期限的產品。3、經得起考驗。資料分析報告最終是提供給決策者進行決策的。

乙份陳述性的不對業務有任何指導的資料分析報告沒有太大價值。而供決策者決策後需要監測市場反響和回饋，倘若對業務毫無幫助甚至是反向影響，那麼資料分析是失敗的，分析者應重視並思考原因。