① 作為一個優秀的數據分析師，需要具備哪些條件
1、態度嚴謹負責
2、好奇心強烈
3、邏輯思維清晰
4、擅長模仿
5、勇於創新
數據分析師職業要求 ：
1、計算機、統計學、數學等相關專業本科及以上學歷；
2、具有深厚的統計學、數據挖掘知識，熟悉數據倉庫和數據挖掘的相關技術，能夠熟練地使用SQL；
3、三年以上具有海量數據挖掘、分析相關項目實施的工作經驗，參與過較完整的數據採集、整理、分析和建模工作；
4、對商業和業務邏輯敏感，熟悉傳統行業數據挖掘背景、了解市場特點及用戶需求。
5、具備良好的邏輯分析能力、組織溝通能力和團隊精神；
6、富有創新精神，充滿激情，樂於接受挑戰。
② 合格的數據分析師需要具備哪些能力
1.業務能力
只要真的在實踐領域從事過數據分析工作，就會明白所有分析的重中之重都是業務知識本身。而業務知識的學習和掌握，需要的積累之深，培養一個業務專家，需要的周期之長，都遠遠超過後面所說的那些基本技能，成為業務專家實屬不易，數據分析師其實是之於業務專家之上的更深層次的思考和總結，否則，誰指導誰都是個問題。業務學習的方式很多，比如將以前的分析報告和取數案例都拿過來研究一下，不懂就問，總是一個漸進的過程，但需要時間和行業的沉澱。數據分析師最需要不斷提升的能力就是行業和業務知識，沒有之一。
2.思考能力
數據總是在那裡，它不會說話，你不僅要基於業務能力理解它，還要學會推演和分析，從中發現規律，迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素，形成自己獨創性的見解，所謂心思縝密，滴水不漏，沒有思考邏輯沒有數據分析。而要形成獨特的見解，則來自於個人不斷的學習和思考，這里的學習更多的強調是跨領域和專業，思考則更多的強調養成思考的習慣。
思考本身是一種實踐，它可以將你的知識更加系統化和深入化，數據分析一定程度上是用來驗證思路和啟發靈感的，「數據分析」從來不是「數據分析」本身，而是以「數據分析」為手段和表象，對業務的深刻理解、思考和判斷。 3.溝通能力
數據分析貫穿BIT、數據、技術、業務整個鏈條，數據分析師將BIT最終轉化成決策者理解的語言，跨越的流程很長，你需要面對不同的崗位，碰到不同的角色，採用不同的語言，表達你的要求和獲得你需要的東西，成為數據和業務的橋梁，沒有足夠的溝通能力很難。同時，但如果你容易聽取他人的意見，特別是智者的意見，則可以幫你找到另一條出路，你犯錯的概率就會降低，相應的，你的分析就更有力量和說服力。
4.數據學習
業務學習有一個毛病，比如你看案例，往往接觸到的數據或使用的數據是局部的，因此，你的視野會受局限，在大多數公司里，很多數據分析師其實缺乏全局的數據視野，因為他不知道到底有多少數據，因此，永遠只能在已知的數據里轉圈圈，當然，可能也夠了，但我這里要說得是做得最好。
當然，大多數數據分析師可能不需要進行系統數據學習，反正實踐中慢慢熟悉好了，但自頂向下的數據學習方式可以讓你有一個更好的基礎和更全局的數據視野。5.技術學習
有幾個層面的東西要學，依賴於實際的場景和你希望達到的階段：首先，你要學會從資料庫或者其它源頭獲取數據，很多數據分析師仍然依賴於IT人員獲取數據，但大數據時代，真的有必要自己動手了，因為依賴他人效率太低了，起碼你要會SQL，SQL甚至基本上是為統計取數而生的方便工具，圖形化的透視方式也遠遠沒有SQL的表達能力強，這是基本功。
其次，你要會一些數據分析工具，EXCEL是最基本的，其實大多數數據分析基於EXCEL應付已經綽綽有餘了，EXCEL的圖形表達能力也已經夠強。
以上層層遞推，其實數據分析師每在IT上前進一步，帶來的效益是幾何級的，比如你懂Hadoop，那麼，你就可能離大數據更近一點。
③ 數據分析師需要具備哪些能力
1、業務能力
數據分析工作的重中之重就是業務能力，只要真正的在實踐領域從事過，就會真正的明白業務知識是你分析的根本。而業務知識的學習是需要時間積累的。業務知識的培養是將遠遠超過技術工具的學習。數據分析其實就是基於業務之上的更深層次的思考和總結。
2、思考能力
當我們拿到一份數據報表的時候，整個數據就擺在面前，它不會主動開口告訴你。這就需要我們去推演和分析，從中找到規律，迅速評估問題的關鍵屬性和決定因素，形成自己的獨有見解，總結報告。所謂心思縝密，滴水不漏，沒有思考邏輯，就沒有分析思維。
3、溝通能力
數據分析貫穿企業整個工作流程鏈，你需要面對不同的崗位，不同的角色，這個時候，就需要你良好的溝通能力，採用不同的語言和表達方式，來獲取你想要的東西。溝通能力就是數據和業務的橋梁。再溝通中，我們不要固執己見，要採取他人的意見，尤其是智者的意見，可以幫我們降低犯錯率，提高分析正確率，這樣我們的分析才會更有說服力。
4、技術能力
我們自己了解到的，相關技術像Excel，MySql，Python，SPSS等這些工具。我們如果剛剛步入數據分析工作，其實Excel就已經足夠了。如果我們想更深層次的掌握，可以學習Python，R，SPSS等這些。他們提供的強大的挖掘功能和圖形能力。尤其是R，Python引用他們的庫非常方便，而已技術也很成熟。
④ 成為數據分析師需要具備哪些能力
數學知識
對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。
而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。
分析工具
對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。
編程語言
數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。
當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
業務理解
對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。
對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。
邏輯思維
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。
數據可視化
數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。
對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。
協調溝通
數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。
對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。
⑤ 數據分析師需要具備哪些技能
隨著社會的飛速發展、互聯網的快速普及,數據分析師已經成為了這個時代最搶手、最熱門的職業,那麼怎樣才能成為一名合格的數據分析師呢?雲南IT培訓http://www.kmbdqn.cn/認為需要具備以下五大技能!
一、嫻熟的業務能力
只有在實踐領域做過數據分析的工作，才會明白所有分析的重中之重都是業務知識本身。但業務知識的學習和掌握是需要一定的時間和經驗的積累，培養一個數據專家，需要時間周期很長，遠遠超過下面所說的基本技能。數據分析師其實是之於業務專家之上的更深層次的思考和總結，否則，誰指導誰都是個問題。
二、縝密的思考能力
數據總是在那裡，它不會說話，你不僅要基於業務能力理解它，還要學會推演和分析，從中發現規律，迅速定位某個商業問題的關鍵屬性和決定因素，形成自己獨特的見解，所謂心思縝密，滴水不漏，沒有思考邏輯沒有數據分析。
要形成獨特的見解，則來自於個人不斷的學習和思考，這里的學習更多的強調是跨領域和專業，思考則更多的強調養成思考的習慣。思考本身是一種實踐，它可以將你的知識更加系統化和深入化，數據分析一定程度上是用來驗證思路和啟發靈感的，「數據分析」從來不是「數據分析」本身，而是以「數據分析」為手段和表象，對業務的深刻理解、思考和判斷。
三、良好的溝通能力
數據分析貫穿BIT、數據、技術、業務整個鏈條，數據分析師將BIT最終轉化成決策者理解的語言，跨越的流程很長，你需要面對不同的崗位，碰到不同的角色，採用不同的語言，表達你的要求和獲得你需要的東西，成為數據和業務的橋梁，沒有足夠的溝通能力很難。
四、系統的數據學習
當然，大多數數據分析師可能不需要進行系統數據學習，反正實踐中慢慢熟悉好了，但自上向下的數據學習方式可以讓你有一個更好的基礎和更全局的數據視野。
五、技術學習
首先，你要學會從資料庫或者其它源頭獲取數據，很多數據分析師仍然依賴於IT人員獲取數據，但大數據時代，真的有必要自己動手了，因為依賴他人效率太低了，起碼你要會SQL，SQL甚至基本上是為統計取數而生的方便工具，圖形化的透視方式也遠遠沒有SQL的表達能力強，這是基本功。
其次，你要會一些數據分析工具，EXCEL是最基本的，其實大多數數據分析基於EXCEL應付已經綽綽有餘了，EXCEL的圖形表達能力也已經夠強。以上層層遞推，其實數據分析師每在IT上前進一步，帶來的效益是幾何級的，比如你懂Hadoop，那麼，你就可能離大數據更近一點。
⑥ 做一名數據分析師要具備什麼能力
編覺得最重要的一點就是，我們得清楚企業對數據分析師的基礎技能需求是什麼。這樣我們才能有的放矢。我大抵總結如下：
（1）SQL資料庫的基本操作，會基本的數據管理
（2）會用Excel/SQL做基本的數據分析和展示
（3）會用腳本語言進行數據分析，Python or R
（4）有獲取外部數據的能力，如爬蟲
（5）會基本的數據可視化技能，能撰寫數據報告
（6）熟悉常用的數據挖掘演算法：回歸分析、決策樹、隨機森林、支持向量機等
之後，怎麼安排自己的業余時間就看個人了。總體來說，先學基礎，再學理論，最後是工具。基本上，每一門語言的學習都是要按照這個順序來的。
1、學習數據分析基礎知識，包括概率論、數理統計。基礎這種東西還是要掌握好的啊，基礎都還沒扎實，知識大廈是很容易倒的哈。
2、你的目標行業的相關理論知識。比如金融類的，要學習證券、銀行、財務等各種知識，不然到了公司就一臉懵逼啦。
3、學習數據分析工具，軟體結合案列的實際應用，關於數據分析主流軟體有(從上手度從易到難)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、學會怎樣操作這些軟體，然後是利用軟體從數據的清洗開始一步步進行處理，分析，最後輸出結果，檢驗及解讀數據。
如果是實在不懂，還可以去網上找些視頻課程看。切記，第一步是必不可少的，是數據分析的基礎。
⑦ 數據分析師應該具備的素質有哪些
1、態度嚴謹負責嚴謹負責是數據分析師的必備素質之一，只有奔著嚴謹負責的態度，才能保證數據的客觀、准確。在企業里，數據分析師可以說是企業的醫生，他們通過對企業運營數據的分析，為企業尋找症結的問題。
2、好奇心強烈
好奇心熱皆有之，但是作為數據分析師，這份好奇心就應該更加強烈，要積極主動地發現挖掘隱藏在數據內部的真相。在數據分析師的腦子里，應該充滿著無數個“為什麼”，為什麼是這樣的結果，為什麼不是那樣的結果，導致這個結果的原因是什麼，為什麼結果是不預期的那樣等等，這一系列問題都要在進行分析時提出來，並且通過通過數據分析給自己一個滿意的答案。
3、邏輯思維清晰
除了一顆探索真相的好奇心，數據分析師還需要具備縝密的思維和清晰的邏輯推理能力。
通常從事數據分析時所面對的商業問題較為復雜，要考慮錯綜復雜的成因，分析所面對的各種復雜的環境因素，並在若干發展可能性中選擇一個最優的方向。這就需要數據分析師對事實的足夠了解，同時也是需要真正理清問題的整體以及局部的結構進而理清結構中相互的邏輯關系。
4、擅長模仿
在做數據分析時，有自己的想法固然重要，但是“前車之鑒”也是非常有必要學習的，它能幫助數據分析師迅速的成長，因此，模仿是快速提高學習成果的有效方法。模仿主要是參考他人優秀的思路和方法，成功的模仿需要領會他人方法的精髓，理解其成分析原理。
5、勇於創新
通過模仿可以借鑒他人的成功經驗，但模仿時間不宜太長，每次模仿後都要進行總結，提升可以改進的地方，甚至要有所創新。創新是一個優秀數據分析師應具備的精神，只有不斷創新，才能提高自己的分析水平。