① 作为一个优秀的数据分析师，需要具备哪些条件
1、态度严谨负责
2、好奇心强烈
3、逻辑思维清晰
4、擅长模仿
5、勇于创新
数据分析师职业要求 ：
1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历；
2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识，熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术，能够熟练地使用SQL；
3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验，参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作；
4、对商业和业务逻辑敏感，熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求。
5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神；
6、富有创新精神，充满激情，乐于接受挑战。
② 合格的数据分析师需要具备哪些能力
1.业务能力
只要真的在实践领域从事过数据分析工作，就会明白所有分析的重中之重都是业务知识本身。而业务知识的学习和掌握，需要的积累之深，培养一个业务专家，需要的周期之长，都远远超过后面所说的那些基本技能，成为业务专家实属不易，数据分析师其实是之于业务专家之上的更深层次的思考和总结，否则，谁指导谁都是个问题。业务学习的方式很多，比如将以前的分析报告和取数案例都拿过来研究一下，不懂就问，总是一个渐进的过程，但需要时间和行业的沉淀。数据分析师最需要不断提升的能力就是行业和业务知识，没有之一。
2.思考能力
数据总是在那里，它不会说话，你不仅要基于业务能力理解它，还要学会推演和分析，从中发现规律，迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素，形成自己独创性的见解，所谓心思缜密，滴水不漏，没有思考逻辑没有数据分析。而要形成独特的见解，则来自于个人不断的学习和思考，这里的学习更多的强调是跨领域和专业，思考则更多的强调养成思考的习惯。
思考本身是一种实践，它可以将你的知识更加系统化和深入化，数据分析一定程度上是用来验证思路和启发灵感的，“数据分析”从来不是“数据分析”本身，而是以“数据分析”为手段和表象，对业务的深刻理解、思考和判断。 3.沟通能力
数据分析贯穿BIT、数据、技术、业务整个链条，数据分析师将BIT最终转化成决策者理解的语言，跨越的流程很长，你需要面对不同的岗位，碰到不同的角色，采用不同的语言，表达你的要求和获得你需要的东西，成为数据和业务的桥梁，没有足够的沟通能力很难。同时，但如果你容易听取他人的意见，特别是智者的意见，则可以帮你找到另一条出路，你犯错的概率就会降低，相应的，你的分析就更有力量和说服力。
4.数据学习
业务学习有一个毛病，比如你看案例，往往接触到的数据或使用的数据是局部的，因此，你的视野会受局限，在大多数公司里，很多数据分析师其实缺乏全局的数据视野，因为他不知道到底有多少数据，因此，永远只能在已知的数据里转圈圈，当然，可能也够了，但我这里要说得是做得最好。
当然，大多数数据分析师可能不需要进行系统数据学习，反正实践中慢慢熟悉好了，但自顶向下的数据学习方式可以让你有一个更好的基础和更全局的数据视野。5.技术学习
有几个层面的东西要学，依赖于实际的场景和你希望达到的阶段：首先，你要学会从数据库或者其它源头获取数据，很多数据分析师仍然依赖于IT人员获取数据，但大数据时代，真的有必要自己动手了，因为依赖他人效率太低了，起码你要会SQL，SQL甚至基本上是为统计取数而生的方便工具，图形化的透视方式也远远没有SQL的表达能力强，这是基本功。
其次，你要会一些数据分析工具，EXCEL是最基本的，其实大多数数据分析基于EXCEL应付已经绰绰有余了，EXCEL的图形表达能力也已经够强。
以上层层递推，其实数据分析师每在IT上前进一步，带来的效益是几何级的，比如你懂Hadoop，那么，你就可能离大数据更近一点。
③ 数据分析师需要具备哪些能力
1、业务能力
数据分析工作的重中之重就是业务能力，只要真正的在实践领域从事过，就会真正的明白业务知识是你分析的根本。而业务知识的学习是需要时间积累的。业务知识的培养是将远远超过技术工具的学习。数据分析其实就是基于业务之上的更深层次的思考和总结。
2、思考能力
当我们拿到一份数据报表的时候，整个数据就摆在面前，它不会主动开口告诉你。这就需要我们去推演和分析，从中找到规律，迅速评估问题的关键属性和决定因素，形成自己的独有见解，总结报告。所谓心思缜密，滴水不漏，没有思考逻辑，就没有分析思维。
3、沟通能力
数据分析贯穿企业整个工作流程链，你需要面对不同的岗位，不同的角色，这个时候，就需要你良好的沟通能力，采用不同的语言和表达方式，来获取你想要的东西。沟通能力就是数据和业务的桥梁。再沟通中，我们不要固执己见，要采取他人的意见，尤其是智者的意见，可以帮我们降低犯错率，提高分析正确率，这样我们的分析才会更有说服力。
4、技术能力
我们自己了解到的，相关技术像Excel，MySql，Python，SPSS等这些工具。我们如果刚刚步入数据分析工作，其实Excel就已经足够了。如果我们想更深层次的掌握，可以学习Python，R，SPSS等这些。他们提供的强大的挖掘功能和图形能力。尤其是R，Python引用他们的库非常方便，而已技术也很成熟。
④ 成为数据分析师需要具备哪些能力
数学知识
对于初级数据分析师来说，则需要了解统计相关的基础性内容，公式计算，统计模型等。当你获得一份数据集时，需要先进行了解数据集的质量，进行描述统计。
而对于高级数据分析师，必须具备统计模型的能力，线性代数也要有一定的了解。
分析工具
对于分析工具，SQL 是必须会的，还有要熟悉Excel数据透视表和公式的使用，另外，还要学会一个统计分析工具，SAS作为入门是比较好的，VBA 基本必备，SPSS/SAS/R 至少要熟练使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以视情况而定。
编程语言
数据分析领域最热门的两大语言是 R 和 Python。涉及各类统计函数和工具的调用，R无疑有优势。但是大数据量的处理力不足，学习曲线比较陡峭。Python 适用性强，可以将分析的过程脚本化。所以，如果你想在这一领域有所发展，学习 Python 也是相当有必要的。
当然其他编程语言也是需要掌握的。要有独立把数据化为己用的能力, 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。
业务理解
对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取、还有最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
对于初级数据分析师，主要工作是提取数据和做一些简单图表，以及少量的洞察结论，拥有对业务的基本了解就可以。对于高级数据分析师，需要对业务有较为深入的了解，能够基于数据，提炼出有效观点，对实际业务能有所帮助。对于数据挖掘工程师，对业务有基本了解就可以，重点还是需要放在发挥自己的技术能力上。
逻辑思维
对于初级数据分析师，逻辑思维主要体现在数据分析过程中每一步都有目的性，知道自己需要用什么样的手段，达到什么样的目标。对于高级数据分析师，逻辑思维主要体现在搭建完整有效的分析框架，了解分析对象之间的关联关系，清楚每一个指标变化的前因后果，会给业务带来的影响。对于数据挖掘工程师，罗辑思维除了体现在和业务相关的分析工作上，还包括算法逻辑，程序逻辑等，所以对逻辑思维的要求也是最高的。
数据可视化
数据可视化主要借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。听起来很高大上，其实包括的范围很广，做个 PPT 里边放上数据图表也可以算是数据可视化。
对于初级数据分析师，能用 Excel 和 PPT 做出基本的图表和报告，能清楚地展示数据，就达到目标了。对于稍高级的数据分析师，需要使用更有效的数据分析工具，根据实际需求做出或简单或复杂，但适合受众观看的数据可视化内容。
协调沟通
数据分析师不仅需要具备破译数据的能力，也经常被要求向项目经理和部门主管提供有关某些数据点的建议，所以，你需要有较强的交流能力。
对于高级数据分析师，需要开始独立带项目，或者和产品做一些合作，因此除了沟通能力以外，还需要一些项目协调能力。
⑤ 数据分析师需要具备哪些技能
随着社会的飞速发展、互联网的快速普及,数据分析师已经成为了这个时代最抢手、最热门的职业,那么怎样才能成为一名合格的数据分析师呢?云南IT培训http://www.kmbdqn.cn/认为需要具备以下五大技能!
一、娴熟的业务能力
只有在实践领域做过数据分析的工作，才会明白所有分析的重中之重都是业务知识本身。但业务知识的学习和掌握是需要一定的时间和经验的积累，培养一个数据专家，需要时间周期很长，远远超过下面所说的基本技能。数据分析师其实是之于业务专家之上的更深层次的思考和总结，否则，谁指导谁都是个问题。
二、缜密的思考能力
数据总是在那里，它不会说话，你不仅要基于业务能力理解它，还要学会推演和分析，从中发现规律，迅速定位某个商业问题的关键属性和决定因素，形成自己独特的见解，所谓心思缜密，滴水不漏，没有思考逻辑没有数据分析。
要形成独特的见解，则来自于个人不断的学习和思考，这里的学习更多的强调是跨领域和专业，思考则更多的强调养成思考的习惯。思考本身是一种实践，它可以将你的知识更加系统化和深入化，数据分析一定程度上是用来验证思路和启发灵感的，“数据分析”从来不是“数据分析”本身，而是以“数据分析”为手段和表象，对业务的深刻理解、思考和判断。
三、良好的沟通能力
数据分析贯穿BIT、数据、技术、业务整个链条，数据分析师将BIT最终转化成决策者理解的语言，跨越的流程很长，你需要面对不同的岗位，碰到不同的角色，采用不同的语言，表达你的要求和获得你需要的东西，成为数据和业务的桥梁，没有足够的沟通能力很难。
四、系统的数据学习
当然，大多数数据分析师可能不需要进行系统数据学习，反正实践中慢慢熟悉好了，但自上向下的数据学习方式可以让你有一个更好的基础和更全局的数据视野。
五、技术学习
首先，你要学会从数据库或者其它源头获取数据，很多数据分析师仍然依赖于IT人员获取数据，但大数据时代，真的有必要自己动手了，因为依赖他人效率太低了，起码你要会SQL，SQL甚至基本上是为统计取数而生的方便工具，图形化的透视方式也远远没有SQL的表达能力强，这是基本功。
其次，你要会一些数据分析工具，EXCEL是最基本的，其实大多数数据分析基于EXCEL应付已经绰绰有余了，EXCEL的图形表达能力也已经够强。以上层层递推，其实数据分析师每在IT上前进一步，带来的效益是几何级的，比如你懂Hadoop，那么，你就可能离大数据更近一点。
⑥ 做一名数据分析师要具备什么能力
编觉得最重要的一点就是，我们得清楚企业对数据分析师的基础技能需求是什么。这样我们才能有的放矢。我大抵总结如下：
（1）SQL数据库的基本操作，会基本的数据管理
（2）会用Excel/SQL做基本的数据分析和展示
（3）会用脚本语言进行数据分析，Python or R
（4）有获取外部数据的能力，如爬虫
（5）会基本的数据可视化技能，能撰写数据报告
（6）熟悉常用的数据挖掘算法：回归分析、决策树、随机森林、支持向量机等
之后，怎么安排自己的业余时间就看个人了。总体来说，先学基础，再学理论，最后是工具。基本上，每一门语言的学习都是要按照这个顺序来的。
1、学习数据分析基础知识，包括概率论、数理统计。基础这种东西还是要掌握好的啊，基础都还没扎实，知识大厦是很容易倒的哈。
2、你的目标行业的相关理论知识。比如金融类的，要学习证券、银行、财务等各种知识，不然到了公司就一脸懵逼啦。
3、学习数据分析工具，软件结合案列的实际应用，关于数据分析主流软件有(从上手度从易到难)：Excel，SPSS，stata，R，Python，SAS等。
4、学会怎样操作这些软件，然后是利用软件从数据的清洗开始一步步进行处理，分析，最后输出结果，检验及解读数据。
如果是实在不懂，还可以去网上找些视频课程看。切记，第一步是必不可少的，是数据分析的基础。
⑦ 数据分析师应该具备的素质有哪些
1、态度严谨负责严谨负责是数据分析师的必备素质之一，只有奔着严谨负责的态度，才能保证数据的客观、准确。在企业里，数据分析师可以说是企业的医生，他们通过对企业运营数据的分析，为企业寻找症结的问题。
2、好奇心强烈
好奇心热皆有之，但是作为数据分析师，这份好奇心就应该更加强烈，要积极主动地发现挖掘隐藏在数据内部的真相。在数据分析师的脑子里，应该充满着无数个“为什么”，为什么是这样的结果，为什么不是那样的结果，导致这个结果的原因是什么，为什么结果是不预期的那样等等，这一系列问题都要在进行分析时提出来，并且通过通过数据分析给自己一个满意的答案。
3、逻辑思维清晰
除了一颗探索真相的好奇心，数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理能力。
通常从事数据分析时所面对的商业问题较为复杂，要考虑错综复杂的成因，分析所面对的各种复杂的环境因素，并在若干发展可能性中选择一个最优的方向。这就需要数据分析师对事实的足够了解，同时也是需要真正理清问题的整体以及局部的结构进而理清结构中相互的逻辑关系。
4、擅长模仿
在做数据分析时，有自己的想法固然重要，但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的，它能帮助数据分析师迅速的成长，因此，模仿是快速提高学习成果的有效方法。模仿主要是参考他人优秀的思路和方法，成功的模仿需要领会他人方法的精髓，理解其成分析原理。
5、勇于创新
通过模仿可以借鉴他人的成功经验，但模仿时间不宜太长，每次模仿后都要进行总结，提升可以改进的地方，甚至要有所创新。创新是一个优秀数据分析师应具备的精神，只有不断创新，才能提高自己的分析水平。