隨著大數據的普及，數據分析師已經成為各大公司的標配，無論是簡單的數據分析、excel處理、數據挖掘、建模等，都體現了企業(yè)對數據的重要性。下面來看看如何成為一名數據分析師。 ?

1. 業(yè)務能力 ?

只要在實踐領域中做過數據分析，你就會明白在任何分析中最重要的是業(yè)務能力。學習和掌握業(yè)務知識,需要深厚的積累。一個開發(fā)業(yè)務專家，背后積累的經驗遠遠超過掌握的基本技能。所以，想要成為更好的數據分析師，需要更深層次的思考和總結,否則只停留在表層。 ?

例如，使用以前的分析報告和示例案例進行研究，如果不理解，就提出問題，這是一個漸進的過程。然而，這需要時間和行業(yè)的沉淀。數據分析師不斷改進的能力就是有效提高業(yè)務知識的方式。 ?

2.思考能力 ?

數據一直都存在,但是它不能說話,所以數據分析師不僅要基于業(yè)務能力的理解,學會推理和分析、發(fā)現、快速定位關鍵屬性之外,還要懂得開發(fā)自己的創(chuàng)新觀點,沒有思維邏輯數據分析是非常糟糕的。形成獨特的見解，是來自于個人的不斷學習和思考，在這里學習更強調跨領域和專業(yè)，思考更強調思維習慣。 ?

思考本身是一種實踐,它可以是你的知識更深入和系統(tǒng)的運用。在某種程度上,“數據分析”從來不是一個“數據分析”本身,而是通過“數據分析”和表象來加深理解、思考和判斷。 ?

3.溝通能力 ?

數據分析貫穿整個行業(yè)鏈,數據、技術、業(yè)務等等，跨越的過程很長,我們需要面對各種各樣的工作,遇到不同的角色,不同的語言時,如果沒有數據和業(yè)務的橋梁,那么溝通起來就顯得很困難。 ?

與此同時，聽取別人的意見，尤其是明智的意見，它可以幫助你找到另一條出路，減少犯錯誤的可能性。 ?

4.數據學習能力 ?

數據學習有一個不好的現象,比如你在看一個案例的時候，往往接觸到的只是數據的局部。因此,視野是有限的,在大多數的公司中,許多數據分析師實際上缺乏全局數據視圖,因為他們不知道有多少數據。 ?

當然，大多數數據分析師可能不需要進行系統(tǒng)的數據學習，這是在實踐中已經習慣的事情，但是自頂向下的數據學習方法將為你提供更好的基礎和更全面的數據視圖。 ?