數據分析基礎信息有哪些

Ⅰ 數據分析需要掌握些什麼知識

我們先從整體上了解數據分析師要掌握的技能有哪些，然後再從具體職位類別來看，不同的職位具體要掌握的技能有哪些。

這樣你就能根據自己的實際情況，有針對性的准備和學習。

一、數據分析的勝任力模型是什麼？

從整體上來看，數據分析師需要掌握的能力有很多，從總體上可以分為以下幾類，這些能力構成了數據分析師的能力模型。

1）理論基礎，包括統計學

2）數據分析工具，常用的分析工具有 Excel，SQL，Python 等

3）可視化工具，常用的有 Excel，商業智能(Business Intelligence,BI)

4）業務知識，包括常用的指標、某行業的業務流程

5）數據分析思維，包括常用的分析方法

6）通用能力，包括 PPT、溝通能力

下面我們來詳細看下每一種能力的要求。

1. 理論基礎：統計學

2. 數據分析背後的理論基礎是統計學。所以，掌握了統計學以後我們才能去看懂數據表達的意義是什麼。舉個例子，給你一家公司員工的工資，是平均值能代表這家公司的工資水平，還是中位數能代表？

3. 如果沒學過統計學，那麼可能只認識這里的平均值，而不知道中位數這個知識。但是，如果你學過了統計學就會知道，中位數比平均值更能反映出數據的集中表現。

4. 統計學的內容比較多，詳細又可以分為兩類內容：描述統計分析、推論統計分析。

5. 什麼是描述統計分析？

6. 對大量信息進行歸納是處理數據時最基本的任務。中國約有 14 億人，一張記錄每位中國人的姓名和收入的電子表格包含了我們衡量這個國家經濟健康狀況所需的所有信息，通常我們也將多個數據集合在一起的東東叫「簡稱數據集」。但這張信息過量的表格其實相當於什麼都沒有告訴我們。這就是讓人覺得諷刺的地方：經常是數據越多，事實越模糊。

7. 因此，我們需要簡化，將一系列復雜的數據減少為幾個能夠起到描述作用的數字，正如奧運會體操比賽中，我們將一套多難度組合的復雜動作濃縮為一個得分：9.8 分。

8. 描述統計分析就是將一系列復雜的數據減少為幾個能夠起到描述作用的數字，用這些有代表性的數字來代表所有的數據。這樣在面對一大堆數據時，你可在不知道所有數據的情況下就能知道數據的整體情況。

9. 這就好比，我們通常一說起美女，能想到的是這樣幾個指標：長腿，大眼睛，臉蛋好看。雖然全國有那麼多美女，你也沒有見過全部的美女，但是你卻能通過這樣幾個代表美女的指標就可以大概知道什麼是美女。

同樣的，描述統計學的關鍵點在於，找到幾個關鍵的數字來描述數據的整體情況。那麼，問題就來了，能擔當起這樣重要責任的數字有哪些呢？描述數據的整體情況，我們可以用 4 個指標來做，分別是：平均值、四分位數、標准差和標准分。例如，前面我們在拿到工資數據，就可以用「中位數」這樣的數字來描述工資的整體情況。

所以，描述統計分析就是掌握 4 個指標：平均值，四分位數，標准差和標准分。

什麼是推論統計分析？

推論統計分析就是通過樣本來推斷出總體。需要掌握的知識包括概率分布、中心極限定、如何用樣本估計總體、置信區間、假設檢驗。例如，互聯網常用的 AB 測試背後的原理就是假設檢驗，如果不掌握推論統計分析，那麼連 AB 測試的結果也看不懂，更不用說完成一個 AB 測試實驗。

2.數據分析工具

很多人看到現在 Python 很火，就不管自己的能力水平如何，就一頭扎進學習 Python 的大潮，最後發現其實自己學不會，或者學完用不上。

這其實是不對的，真正工作里最常用的數據分析工具其實是 Excel，SQL。所以，如果你的零基礎，不建議一上來就學 Python，而是先學會 Excel 分析數據，然後學會 SQL。

這樣你學會了常用的分析工具，然後再學 Python 才是加分項。同時，這樣學習的順序還有一個好處，如果你是零基礎沒學過編程，一上來學 Python，大概率是學不會的。但是如果你學過用 Excel、SQL 處理數據，那麼就具備了一定的基礎，再學 Python，很多概念就會理解起來比較容易。

這就好比，一個嬰兒不是一上來就學習跑步（Python），而是先把走路學會，具備了走路（Excel、SQL）的基礎，再跑步就容易多了。

需要注意的是，除非是工作必須要求的，其他少部分公司用的工具其實不需要學習。比如有些公司要求其他編程語言，例如 R、SPSS、SAS 這些工具。

現在 Pyhon 已經是人工智慧排名第一的編程語言了，大部分公司要求 Python，很少部分的公司要求其他的編程語言，所以學習市場要求最多的那個技能才能找到更多機會。如果你學習了少部分公司才要求的工具，那麼意味著你找工作或者跳槽只能選擇這些公司，而會錯失其他大部分公司的求職機會，對你整個職業生涯不利。

TIOBE 編程語言排行榜是全球編程語言流行趨勢的一個指標，每月更新，官網地址（https://www.tiobe.com/tiobe-index）。下圖是 2021 年 2 月份排名前 10 的編程語言的變化圖，其中橙色曲線是 Python，我們會發現 Python 的流行趨勢越來越高。

3.可視化工具

常用的可視化工具包括 Excel、商業智能（BI）。

一般的可視化圖表用 Excel 里的圖表功能就可以實現，而且使用起來也方便。如果是要經常做報表，並且要求實現報表自動化，那麼就需要用到商業智能（BI）工具。

那什麼是商業智能(BI)呢？

微軟官方給的定義是「使用用於自助服務和企業商業智能 (BI) 的統一、可擴展平台（該平台易於使用，可幫助獲取更深入的數據見解），連接到任何數據並對數據進行可視化。 」

毫無懸念，看這種官方定義就是看不懂。簡單來說就是把數據導入商業智能(BI)工具中，就可以快速對數據可視化。例如下圖就是把數據導入用商業智能(BI)工具中，通過可視化數據來分析。

IDC《2019 年下半年中國商業智能軟體市場數據跟蹤報告》顯示，在中國商業智能軟體子市場中，報表分析仍是目前市場最主要的需求，2019 年全年年市場份額佔比為 79.0%。高級分析和預測分析市場份額佔比 21.0%（下圖）。

常用的商業智能（BI）工具有哪些呢？

目前使用最多的商業智能（BI）工具是 Power BI、Tableau、帆軟，選擇其中任意一種學習就可以了。

4.業務知識

因為數據分析是用來解決具體行業問題的，需要從業務的角度出發，了解各個指標，以及每個指標之間的關系，還需要聯系業務去理解數據。所以，工作中數據分析脫離不了業務，在分析中要找到導致問題發生的根本原因，而不只是單純的統計數據。

因此需要具備某個行業的業務知識才能去理解這個行業里的術語、業務問題等。

業務知識包括某個行業的常用指標、業務流程。需要注意的是，不同行業的指標、業務流程是不一樣的，所以需要學習的時候針對你的目標行業去學習准備。例如，下圖分別是金融信貸行業、在線教育行業的業務流程。

金融信貸行業業務流程（來自書《數據分析思維》）

在線教育業務流程（來自書《數據分析思維》）

如果是剛入門，這塊內容做到了解即可，等進入工作以後，再慢慢深入業務，積累業務經驗。具體某個行業的常用指標、業務流程可以看書《數據分析思維》，這本書里涉及了 10 多個行業的指標、業務流程。

5.數據分析思維

在數據分析相關的職位里經常會寫這么一條招聘要求「具備數據分析思維」。在工作或者面試中，會經常聽到分析思維、分析思路、分析方法。這三個詞語有什麼關系呢？其實簡單來說，它們都是指分析方法。

數據分析思維需要你掌握 10 種常用的分析方法。

數據分析 10 種常用的分析方法

如果你的分析目的是想將復雜問題變得簡單，就可以使用邏輯樹分析方法，例如經典的費米問題就可以用這個分析方法。

如果你的分析目的是做行業分析，那麼就可以用 PEST 分析方法，例如你想要研究中國少兒編程行業。

如果你想從多個角度去思考問題，那麼就可以用多維度拆解分析方法，例如找相親對象，需要從多個角度去分析是否合適。

如果你想進行對比分析，就要用到對比分析方法，例如你朋友問自己胖嗎，就是在對比。

如果你想找到問題發生的原因，那麼就要用到假設檢驗分析方法，其實破案劇里警察就是用這個方法來破案的。

如果你想知道 A 和 B 有什麼關系，就要用到相關分析方法，例如豆瓣在我們喜歡的電影下面推薦和這部分電影相關的電影。

如果你想對用戶留存和流失分析，就要用到群組分析方法，例如微博用戶留存分析。

如果你想對用戶按價值分類，那麼就要用到 RFM 分析方法，例如信用卡的會員服務，就是對用戶按價值分類，對不同用戶使用不同的營銷策略，從而做到精細化運營。

如果你想分析用戶的行為或者做產品運營，就要用到 AARRR 模型分析方法，例如對拼多多的用戶進行分析。

如果你想分析用戶的轉化，就要用到漏斗分析方法，例如店鋪本周銷量下降，想知道是中間哪個業務環節出了問題。

6.通用能力

通用能力包括 PPT 製作分析報告、溝通能力。

在工作中，要經常做分析結果做成數據分析報告，然後展示給業務部門、上級領導、客戶等，而這種展示數據分析報告的場景常用的工具就是 PPT，所以就要求你會用 PPT 製作數據分析報告，有較好的的文字、書面總結能力。

職業社交網站領英發布的《2018 新興工作崗位報告》報告里說，最大的技能缺口是軟技能，比如口頭交流、領導力和時間管理等。這份報告中建議，職場人士需要在快速變化的工作環境中，學習並保持軟技能，因為擁有這些技能的人才具備更大的職場優勢。

其實，任何職位都需要溝通能力，但是，數據分析師對溝通能力的要求更高。因為，數據分析師解決的是實際的問題，需要跨部門溝通業務，做好的數據分析報告也要展示給各個部門、領導、客戶，只有好的溝通能力，才能讓你的分析結果得到用戶的認可。 那麼這些通用能力如何提升呢？最直接的方式，就是通過寫文章來提升。

通過寫作可以同時提升你下面 3 個能力：

1）邏輯能力

寫作的本質其實是把一件事情講清楚，而邏輯能力強的人寫出來的內容，讀起來更順暢。

2）文字表達能力

數據分析師要經常做數據分析報告，和通過郵件匯報分析結果。這體現的其實就是文字表達能力，提高這個能力的辦法就是不斷去寫作。

3）溝通能力

寫作其實就是把想說的話通過文字和你的用戶去溝通。另外，經常在社群里提問和解答他人的問題，也可以提高你的溝通能力。你會看到不同人提問的水平是不一樣的，有的人可以完整的把一個問題描述清楚，有的人說完，其他人也不明白他的問題是什麼。這其實就是體現了溝通能力。

二、不同職位的數據分析能力要求有什麼不一樣？

經過前面的分析，我們從整體上知道了數據分析師需要掌握的能力。但並不是說，這些能力全都掌握了你才能找到一份數據分析師的工作。因為不同的職位的要求不一樣的。在《職業發展前景：數據分析師的晉升通道》章節我們知道了數據分析相關職位的分類。

我把勝任力模型中的這些能力對應到不同的職位，就可以清楚的看到對應職位的能力要求（下圖）。

有一個誤區，很多人以為只要掌握了分析工具，就掌握了數據分析，其實不是的。從圖中，我們可以看出。各個數據分析職位都需要的能力是：業務知識、分析思維、PPT、溝通能力。這些能力才可以讓你從一個只會舞弄工具的普通職場人變成真正解決業務問題的職場高手。

很多人以為數據分析師需要掌握很高大的工具，其實不是的。例如騰訊里有一個崗位叫「商業數據分析師」，這聽起來很高大上。其實這個職位對應的就是上圖初級數據分析師的能力要求，也就是理論基礎（描述統計分析），分析工具（Excel），可視化工具（Excel）。

上圖中黃色標出的是相對於前一職位多出來的能力。中級數據分析師在初級數據分析師要求的能力上增加了分析工具（SQL），可視化工具（商業智能 BI）。高級數據分析師在中級數據分析師要求的能力上增加了理論基礎（推論統計分析），分析工具（Python）。

Excel、SQL、Python 要掌握到什麼程度？

我們知道了數據分析師最常用的分析工具是 Excel、SQL、Python。那麼問題就來了，這些分析工具具體掌握哪些內容呢？

Ⅱ 數據分析入門必備基礎知識有哪些

【導讀】隨著信息時代互聯網的迅猛發展和大數據的興起，許多人開始選擇大數據產業。事實上，我們在進入數據分析或任何行業之前，都需要對自己有一個清晰的認識。那麼，數據分析入門必備基礎知識有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

1、數據分析的定義數據分析是指對大量有序或無序的數據進行信息的集中整合、運算提取、展示等操作，通過這些操作找出研究對象的內在規律。因此數據分析的目的就是揭示事物運動發展的規律，提高系統運行效率，優化系統作業流程，預測未來發展趨勢。

2、數據分析的核心思路為了實現數據分析的目的與意義，剛入門的朋友要了解並遵循數據分析的三大核心思路，這個也是學習數據分析的必備基礎知識。過去：對過去已經發生了的歷史數據而言，它已經發生不可再改變。但是，歷史數據依然很珍貴，通過對歷史數據的總結分析，我們可以找到一些相關的不足或可優。

3、數據分析的應用領域數據分析應用的領域非常廣泛，數據分析早已滲透各行業各業，尤其是互聯網、電商和金融三大行業，在生產製造、生物醫療、交通物流、餐飲外賣、能源、城市管理、體育娛樂等領域也有比較多的應用。因此，我們的衣食住行，確確實實享受著數據分析帶來的便利。

4、數據分析開發流程作為數據分析師，不管是完成臨時性的小任務，還是戰略性的大項目，在做數據分析時都要遵守數據分析開發流程。也許你未來不打算成為一名數據分析師，但是要想實現數據分析，掌握和熟悉數據分析開發流程也是很有必要的。

以上就是小編今天給大家整理分享關於「數據分析入門必備基礎知識有哪些?」的相關內容希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹，需要考取部分含金量高的數據分析師證書，這樣更有核心競爭力與競爭資本。

Ⅲ 數據分析需要掌握些什麼知識

一、理解資料庫

進入了這個領域，你會發現幾乎一切都是用資料庫來存儲數據，如MySQL，PostgreSQL，CouchDB，MongoDB，Cassandra等。理解資料庫並且能熟練使用它，將是一個基礎能力。

二、掌握數據整理、可視化和報表製作

數據整理，是將原始數據轉換成方便實用的格式，實用工具有R語言等。數據可視化，是創建和研究數據的視覺表現。數據報表是將數據分析和結果製作成報告。也是數據分析師的一個後續工作。這項技能是做數據分析師的主要技能。可以藉助新型軟體幫助自己迅速學會分析。如datahoop大數據專業分析平台，既可以滿足企業需求，也可以適應個人需要。

三、懂設計

說到能製作報表成果，就不得不說說圖表的設計。在運用圖表表達數據分析師的觀點時，懂不懂設計直接影響到圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等，只有掌握設計原則才能讓結果一目瞭然。否則圖表雜亂無章，數據分析內容不能良好地呈現出來，分析結果就不能有效地傳達。

六、隨時貼近數據文化

擁有了數據分析的基本能力，還怕不夠專業？不如讓自己的生活中充滿數據分析的氣氛吧！試著多去數據分析的論壇看看，多瀏覽大數據知識的網站，讓自己無時無刻不在進步，還怕不能學會數據分析嗎？

擁有這些技能，再去做數據分析，數據將在你手裡變得更親切，做數據分析也會更簡單更便捷，速成數據分析師不再遙遠。

Ⅳ 數據分析基礎知識有哪些

第一方面是數學基礎，第二方面是統計學基礎，第三方面是計算機基礎。要想在數據分析的道路上走得更遠，一定要注重數學和統計學的學習。數據分析說到底就是尋找數據背後的規律，而尋找規律就需要具備演算法設計能力，所以數學和統計學對於數據分析是非常重要的。

Ⅳ 數據分析需要掌握些什麼知識

1、數學知識：數學是每一位數據分析師必學的基礎知識，對於初級數據分析師來講，必須要具備一定的公式計算能力，並且要了解常用的模型演算法。

2、分析工具：對於初級分析師來看，必須要學會玩轉excel，並且要將透視表和公式使用的比較熟練。除此之外，還要學會VBA基本必備，SPSS/SAS/R等分析工具的使用。

3、編程語言：初級的數據分析師，是必須要會寫SQL查詢，有需要的可以寫一下Hadoop和Hive查詢。另外，還要學習好Python，這都是具備的基礎語言。

4、業務理解：業務理解對於每一位數據分析來說也是基礎的知識，主要包括獲取方案以及指標的選取還有最終結論洞察等各個方面的內容。

Ⅵ 數據分析入門的知識有哪些

說實話數據分析並不容易，但是一項技能的學習都是從零開始的，所以首先帶你了解數據分析所需要掌握的知識：

• 數學知識

對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。

• 分析工具

對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。

• 編程語言

數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

• 業務理解

對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。

• 邏輯思維

對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。

• 數據可視化

數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。

• 協調溝通

數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。

對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。

通過以上介紹，問題答案就顯而易見了，數據分析入門簡單，但是深入學習就沒有那麼容易了。

Ⅶ 數據分析需要掌握些什麼知識

主要是掌握數理統計。它以概率論為基礎，以正態分布中的三大分布（卡方分布，f分布，學生氏t分布）為基石，建立起來的計算體系。

Ⅷ 數據分析師要掌握哪些基礎知識

1.Excel：會進行簡單的數據處理，一般進入互聯網公司會做一些報表，數據處理的工作。這類工作需要和其它技能相結合才有發揮空間，前景可以做行業數據分析。

2.編程和SQL：互聯網公司基本都需要，因為互聯網的追蹤反饋系統很重要，數據分析師在這里扮演的角色就是一個技術—管理層之間的角色，略懂技術，但是也可以大概通過數據得出一點兒結論，給決策層做決策做出有價值的建議。

3.機器學習：這方面的人都是可遇不可求的，但是有一點兒需要搞清楚，人工智慧和數據分析師是兩個概念，只是使用的工具有交叉，數據分析師一般不會用特別復雜的演算法，反而講究的是快速使用模型並反饋。

關於數據分析師要掌握哪些基礎知識，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅸ 數據分析需要掌握哪些知識

數學知識
對於初級數據分析師來說，則需要了解統計相關的基礎性內容，公式計算，統計模型等。當你獲得一份數據集時，需要先進行了解數據集的質量，進行描述統計。

而對於高級數據分析師，必須具備統計模型的能力，線性代數也要有一定的了解。分析工具
對於分析工具，SQL 是必須會的，還有要熟悉Excel數據透視表和公式的使用，另外，還要學會一個統計分析工具，SAS作為入門是比較好的，VBA 基本必備，SPSS/SAS/R 至少要熟練使用其中之一，其他分析工具（如 Matlab）可以視情況而定。編程語言
數據分析領域最熱門的兩大語言是 R 和 Python。涉及各類統計函數和工具的調用，R無疑有優勢。但是大數據量的處理力不足，學習曲線比較陡峭。Python 適用性強，可以將分析的過程腳本化。所以，如果你想在這一領域有所發展，學習 Python 也是相當有必要的。

當然其他編程語言也是需要掌握的。要有獨立把數據化為己用的能力, 這其中SQL 是最基本的，你必須會用 SQL 查詢數據、會快速寫程序分析數據。當然，編程技術不需要達到軟體工程師的水平。要想更深入的分析問題你可能還會用到：Exploratory analysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。業務理解
對業務的理解是數據分析師工作的基礎，數據的獲取方案、指標的選取、還有最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。

對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本了解就可以。對於高級數據分析師，需要對業務有較為深入的了解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。對於數據挖掘工程師，對業務有基本了解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。邏輯思維
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，了解分析對象之間的關聯關系，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來的影響。對於數據挖掘工程師，羅輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括演算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。數據可視化數據可視化主要藉助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的范圍很廣，做個 PPT 里邊放上數據圖表也可以算是數據可視化。

對於初級數據分析師，能用 Excel 和 PPT 做出基本的圖表和報告，能清楚地展示數據，就達到目標了。對於稍高級的數據分析師，需要使用更有效的數據分析工具，根據實際需求做出或簡單或復雜，但適合受眾觀看的數據可視化內容。協調溝通
數據分析師不僅需要具備破譯數據的能力，也經常被要求向項目經理和部門主管提供有關某些數據點的建議，所以，你需要有較強的交流能力。