大數據時代到來，如何從數據中提取、挖掘對業務發展有**的、潛在的知識，為決策層的提供有力依據，為產品或服務發展方向起到積極作用，有力推動企業管理的精益化，對于每個企業都意義重大，而這些工作，大多需要數據分析師才能完成，但如何才能成為一個合格的數據分析師呢？ 
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*，需要的周期之長，都遠遠**過后面所說的那些基本技能，成為業務*實屬不易，數據分析師其實是之于業務*之上的較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淀。數據分析師較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
    數據總是在那里，它不會說話，你不僅要基于業務能力理解它，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*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*特的見解，則來自于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，它可以將你的知識較加系統化和深入化，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較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，采用不同的語言，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，你的分析就較有力量和說服力。
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較好。
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**向下的數據學習方式可以讓你有一個較好的基礎和較全局的數據視野。
5.技術學習
    有幾個層面的東西要學，依賴于實際的場景和你希望達到的階段：首先，你要學會從數據庫或者其它源頭獲取數據，很多數據分析師仍然依賴于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是較基本的，其實大多數數據分析基于EXCEL應付已經綽綽有余了，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，那么，你就可能離大數據較近一點。

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