資料分析師 是資料師Datician['detɪʃən]的一種，指的是不同產業中，專門從事產業資料蒐集、整理、分析，並依據資料做出產業研究、評估與預測的專業人員。
1、數學知識（推薦學習：Python影片教學）
數學知識是資料分析師的基礎知識。對於初級資料分析師，了解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，了解常用統計模型演算法則是加分。
對於高階資料分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數（主要是矩陣運算相關知識）最好也有一定的了解。
而對於資料探勘工程師，除了統計學以外，各類演算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。
所以資料分析並非一定要數學能力非常好才能學習，只要看你想往哪個方向發展，資料分析也有偏「文」的一面，特別是女孩子，可以往文檔寫作這一方向發展。
2、分析工具
對於初級資料分析師，玩Excel是必須的，資料透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，也要學會一個統計分析工具，SPSS作為入門是比較好的。
對於高階資料分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本上必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如Matlab）視情況而定。
對於資料探勘工程師…嗯，會用用Excel就行了，主要工作要靠寫程式碼來解決呢。
3、程式語言
對於初級資料分析師，會寫SQL查詢，有需要的話寫寫Hadoop和Hive查詢，基本上就OK了。
對於高階資料分析師，除了SQL以外，學習Python是很有必要的，用來取得和處理資料都是事半功倍。當然其他程式語言也是可以的。
對於資料探勘工程師，Hadoop得熟悉，Python/Java/C 至少得熟悉一門，Shell得會用…總之程式語言絕對是資料探勘工程師的最核心能力了。
4、業務理解
業務理解說是資料分析師所有工作的基礎也不為過，資料的取得方案、指標的選取、甚至最終結論的洞察，都依賴數據分析師對業務本身的理解。
對於初級資料分析師，主要工作是提取資料和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。
對於高階數據分析師，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。
對於資料探勘工程師，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。
業務能力是優秀資料分析師必備的，如果你之前對某一產業已經非常熟悉，再學習資料分析，是非常正確的做法。剛畢業沒有行業經驗也可以慢慢培養，不用擔心。
4、邏輯思維
這項能力在我之前的文章中提的比較少，這次單獨拿出來說一下。
對於初級資料分析師，邏輯思考主要體現在資料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。
對於高階資料分析師，邏輯思考主要體現在建構完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關係，清楚每個指標變化的前因後果，會對業務帶來的影響。
對於資料探勘工程師，邏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，程式邏輯等，所以對邏輯思考的要求也是最高的。
5、資料視覺化
資料視覺化說起來很高大上，其實包含的範圍很廣，做個PPT裡邊放上資料圖表也可以算是資料視覺化，所以我認為這是一項普遍需要的能力。
對於初級數據分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數據，就達到目標了。
對於高階資料分析師，需要探索更好的資料視覺化方法，使用更有效的資料視覺化工具，根據實際需求做出或簡單或複雜，但適合受眾觀看的資料視覺化內容。
對於資料探勘工程師，了解一些資料視覺化工具是有必要的，也要根據需求做一些複雜的視覺化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。
6、協調溝通
對於初級資料分析師，了解業務、尋找數據、講解報告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。
對於高階資料分析師，需要開始獨立帶項目，或和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些專案協調能力。
對於資料探勘工程師，和人溝通技術方面內容偏多，業務方面相對少一些，對溝通協調的要求也相對低一些。
7、快速學習
無論做資料分析的哪個方向，初級或高級，都需要有快速學習的能力，學業務邏輯、學產業知識、學技術工具、學分析框架……數據分析領域中有學不完的內容，需要大家有一顆時時刻刻不忘學習的心。
快速學習非常重要，只有快速進入這一行業，才能搶先一步，獲得更多的經驗和機會。如果你完全零基礎想要盡快進入數據分析行業，選擇專業的大數據培訓機構是個不錯的選擇。縮短學習週期，提高學習效率，時間即金錢！
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