想要成为数据分析师需要具备哪些专业技能？
不知道各位对数据分析感兴趣的小伙伴，有没有发现一个有趣的现象：一些具备专业技能的基层/中层职场人士，在提升自己的数据分析技能后，往往能在今后的薪资谈判过程中，占据优势地位：比如：数据分析技能+普通产品经理=增长产品经理、数据分析技能+普通运营经理=增长运营经理、数据分析技能+普通财会人员=专业理财师……
即便你没有任何其他工作经验，只是一名初入职场的数据分析师，也能获得相当丰厚的报酬。
说到这里，我猜很多小伙伴一定按捺不住，想要了解成为一名数据分析师，需要具备哪些专业技能了吧？要想成为一名专业的数据分析师，以下技能需要我们好好锻炼。
1、具备专业的理论知识和探索精神
无论我们学习何种专业技能，都需要从构建自己的理论知识体系开始。当然，学习数据分析也不例外。对于数据分析师而言，我们需要掌握的理论知识主要包括：统计学、概率等基础知识，因为，大部分数据分析方法都离不开描述统计法（包括平均数、中位数、众数、显著性、相关性、回归分析等）。
另外，数据分析师还需要加深对行业的了解。假设你去了一家做医疗机械的公司，你精通数据分析，却医疗机械一窍不通，又怎么能为公司的业绩做贡献呢？这也就不难理解为什么数据分析师需要加深对所在行业的了解了。
2、具备收集、整理和清洗数据的能力
对于数据分析师来说，在我们的日常工作中，有70%~80%的时间，都需要耗费在数据收集和整理上，因此，这就需要他们对所需要收集的数据，有足够的识别能力。比如，确定分析方向后，预判需要哪些数据？时间范畴？预判无用且影响分析的数据？等等。
确定好数据需求后，数据分析师需要进入多个数据库去收集数据，并做数据清理，看看是不是有missing value或者outliers等等。
最后，将整理好的数据，作为分析所需的原始数据。为了能更好的从数据里提取到需要的信息，以下这些软件就是数据分析师们常用的。Querying language和statistical language主要是用来做一些初步的数据分析，例如可以出一些图表，看一下数据的分布，从而对数据有个了解。而scripting language则可以用于建模或者测试一下hypothesis。因此总的来说，这些软件对于数据分析师来说就像厨师的刀，是必不可少的工具。
查询语言（Querying Language）：SQL; Hive; Pig
脚本编程语言（Scripting Language）：Python; Matlab
什么人适合做数据分析师统计语言（Statistical Language）：R; SAS; SPSS
数据表（Spreadsheet）：Exce
3、具备图像分析能力和呈现能力
将数据加以分析，呈现出可视化图像，便于员工理解是数据分析师的必备技能。因此，我们需要具备使用仪表板来构建仪表盘，并生成相应的报告，进而展示数据结论。
另外，基于部分数据信息和结论是不能对外展示的，因此，数据分析师还需要会使用加密工具，以便只将部分内容授权展示给员工。
4、具备综合的业务分析能力
数据分析师还需要学习业务思维，将业务问题转化为数据问题，并通过数据结论反馈给业务
部门，为业务部门提供有利的数据支撑，或业务转型指导等，从而帮助企业降低成本、扩大收益。
此外，数据分析从某种角度来说，也是另一种形式是探索。通过不断探索，数据分析师还能到行业中某些隐藏的规律，从对推动企业未来发展起到建设性作用。
5、良好的沟通能力
对于数据分析师而言，具备良好的沟通能力是非常重要的。学会沟通不仅能让你理解别人的意思，还能让别人理解你的意思。这对于数据分析师展现自己的专业能力，是非常有帮助的。因此，我们需要做好这3件事：
第一，学会倾听。通常来说一个数据分析师需要面对PM和CEO。因此，在准备presentation时，要注意回答这两方关心的不同的问题。对于PM来说，需要的是简单无修饰，多干货介绍在各种情况下如何进行协作交互。而面对CEO，需要展示的是稍加修饰的PPT和最重要提供具体的建议；
第二，学会转化语言。尤其是在分享会上，或者做报告时，一定要考虑到没有技术背景的听
众的感受。将技术语言转化成商业语言，做到通俗易懂，是数据分析师一门重要的必须课；
第三，强调结果。做分析主要就是为了看结论，从而指导接下来的工作。因此，在为管理者解读数据时，要学会省略无意义的分析过程，直奔重点。这样能更快捷、更有效的推进项目。
以上这些就是数据分析师需要具备的专业技能，你都有了吗？

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