想成为月入 30-40K 的数据分析师，需要具备哪些技能？

本文主要是介绍想成为月入 30-40K 的数据分析师，需要具备哪些技能？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在日常上网体验中，你肯定经常遇到类似的场景：

当你浏览短视频APP时，你会发现根本停不下来，因为相似的视频仿佛永远看不完。

当你正在浏览内容站点时，会发现看到一篇文章后，系统推荐的文章也是你所关心的话题。

当你正在使用音乐APP播放音乐时，会发现其推荐的曲风都是自己喜欢的类型，无需手动输入并添加列表。

…

在移动互联网高速发展的今天，我们的生活逐渐都被碎片化了，为了确保用户的长效留存，几乎所有APP都会根据你的浏览数据，分析你的兴趣爱好，并以此来推荐你“感兴趣”的内容。而这些工作，则是基于数据挖掘和分析来进行的。这就离不开企业中的一个重要角色：数据分析师。

数据分析师的职责包括哪些？

数据分析具有多个方面和方法，涉及以各种名称命名的多种技术，并且用于不同的业务、科学和社会科学领域。作为检查、清理、转换和建模数据的过程，数据分析的主要目的是发现有用的信息，提供结论并支持决策。

因此，对于数据分析师来说，得出正确的结论至关重要，而其收入也与发现数据的价值息息相关。

如下，是部分企业数据分析师的招聘要求和薪资待遇：

可见，数据分析师是不折不扣的高收入群体，如果要转岗或者准备成为数据分析师，需要具备哪些优质的技能呢？

成为数据分析师的必备技能

从数据分析师的招聘职责描述来看，想成为数据分析师必须具备如下能力：

具备商业敏感度，熟知行业与业务，理解业务中产生的数据，并会通过挖掘和分析数据发现数据的趋势和新的商机。

将挖掘的数据以易于查看的，易于掌握的仪表板的或报表类形式展示。

与其他团队的协作。如市场团队，产品团队，IT团队等，旨在将挖掘的数据结果应用到实际的工作领域当中。

而这些能力具体表现为：

懂SQL语言。知道如何从原始数据库取数据，建立多表的关联关系，以及如何取到特定的数据等

懂R语言/Python: 这两种语言是成为数据师的加分项， R语言是用于统计分析，绘图的语言和操作环境。Python 是一个高层次的脚本语言，具有很强的可读性，并能够快速实现数据分析功能。

具备一定的数据建模能力。这是数据分析师所应具备的基本能力，能够将各类数据的抽象组织，结构，以及范围，组织形式通过建模形成各类实体及实体之间的关系的建立与维护，形成最终的现实的数据库。

会使用数据分析工具。在拥有敏锐的数据洞察能力的前提下，需要一个好的工具，来帮助你将洞察力转换为实际的报告，所以必须要熟悉一门市场最为流行的数据分析工具。

会使用数据可视化工具。大量的明细数据，对于发现关键问题并无有效，而且使得决策者在阅读类似的数据时，常常无法快速定位问题，那么就需要数据分析师将现有的数据，以数据可视化的手段展示出来，快速定位查找问题的所在，比如采用图表，地图，数据预警等。而且如果你在应聘数据分析师的岗位，通过好的数据可视化工具制作出来的报告，也可以成为你的作品。

如何成为一名优秀的数据分析师

想成为一名优秀的数据分析师，需要具备如今特质：

基本的数据分析学和统计学的理论知识。

最好有相关学业证书，如统计学，计算机学，数学理学等。这些基础的理论知识，是成为数据分析师的第一步。无论你是相关专业想转行还是要新选择这个职业都要通过学习，来达到入门的门槛。

具有开拓的敏锐的创造性的思维模式。

好奇心和创造力是成为一个好的分析师的关键，这是能否成为优秀数据分析师的个人的天赋差异，如果你够大胆，够敏锐，一定能够在数据里发现宝藏。

超强的沟通能力。

数据分析师不是单独存在某一个团队的，他是为整个业务服务的，因此需要与多个团队来进行沟通，所以在成为优秀的数据分析师时，也需要超强的沟通协作能力。

硬技能：SQL能力、ETL能力、数据库基本操作。

数据挖掘、数据清洗能力。

大量的原始数据及脏数据会困扰数据分析，所以在做数据分析前，需要将数据进行清洗，汇总，建模形成可用的业务数据。

具有高级Excel数据分析能力。