一个好的数据分析师需要各种硬技能和软技能。
硬技能:
(1)较强的数学和统计学知识。这一点非常重要，因为你知道的越多，你就能更快更好地得到高层次的问题解决方案。这直接影响到你作品的质量和口碑。没有它，你很难成为一名成功的数据分析师。
至少掌握一种或多种数据分析工具，如Python和r语言。这几乎是必须的，它会直接影响你的工作效率。了解和理解他们的软件包，以及何时和如何使用它们。通过完整的代码展示你的想法，但是掌握代码编写的能力需要时间，所以可能会帮助你检查别人编写的代码。另外，要善于使用可视化工具。在你的演讲中提供一个好的视觉形象通常会给观众留下深刻的印象。
全面了解数据库。这个行业都是关于数据的，所以你不能没有数据库。您需要了解它们的概念、类型以及它们是如何存储和传输的。如果可能的话，学习一下Hadoop、Spark等大数据技术，因为这是近几年的热门话题，对这方面的专家需求很大。另外，掌握SQL是必须的。
擅长系统导航和bash脚本。你会发现这个技能有助于提高你的效率，让你的生活变得更轻松。
软技能：
(1)沟通很重要。这意味着了解客户或同事的需求，这有助于确保您的可交付成果满足他们的要求。另一方面，你需要成为一个优秀的讲故事的人。通常，这是许多数据分析师和数据科学家的一大弱点。把复杂的东西翻译成观众容易理解的简单语言需要大量的时间去练习。此外，在一家公司，你会向不同类型的人展示你的工作成果，比如其他分析师、工程师和高管，所以你需要注意你使用的语言和术语。
商业意识。假设你在学校做一道数学题，需要用一些量化技巧来解决一道商业题。这个问题通常没有唯一的解决办法。在很多情况下，你不能完全按照课本。重要的是培养一种经验和理论思维，找到一个平衡点。
多任务处理。在很多情况下，工程师和PM其他角色的数量与数据分析师和数据科学家的数量之比非常大，例如5:1、1033601，甚至更大。你可能同时有很多请求，所以你必须优先考虑它们，并适当地管理你的时间。你应该意识到你对团队有多重要，因为你的输出会极大地影响团队的决策和方向。
数据分析师这个职业变化很快，你必须适应它，快速学习才能赶上。在这个过程中，你需要学习无限的技能和知识来丰富和提高自己。
