众所周知，我们生活在一个充满数据的世界。个人电脑、移动设备和互联网在全球的广泛使用，为数据的生产、收集和传输铺平了道路，其规模在几十年前还无法理解。

但这些数据只有在你知道如何处理的情况下才有用。这就是为什么公司会雇佣数据分析师和其他技术专业人士来汇编、提炼数据，并将这些数据转化为有意义的见解，以改善他们的业务努力。

如果这个职业道路感兴趣，您可能对前方道路上的期望有几个问题。我们在这里为您提供深入的查看数据分析师，所需的技能和培训，以及在追求此职业之前应该知道的其他信息分析师。

所以，请继续阅读，了解如何成为一名数据分析师，并确定这是否是适合你的道路。

数据分析师做什么?

职称本身告诉你足以知道这些专业人士在分析数据的日子里。但它比撇杀电子表格和提供建议更多。这些专业人员经常在高度专业化的项目上工作。他们可能负责检查数字广告支出的有效性，投影市场需求或评估员工新协议的价值。有效地完成这些任务需要深入了解他们使用的数据输入。

虽然细节很大程度上取决于项目类型或分析师试图回答的问题，但大多数数据分析遵循类似的程序。首先，分析人员需要掌握给定项目的当前数据概况。然后，他们确定哪些数据是最有用的或最相关的，并确定需要考虑的潜在信息缺口。

接下来，分析师必须组织和“清洁”它们所聚集的数据 - 这包括删除重复数据并提供标准化格式。然后将该准备的数据用作计算和分析的输入，以适应问题或项目。他们的工作的最终产出可以采取许多形式，但通常分析师经常任务开发有助于说明他们的调查结果和建议的数据可视化。

听起来很多？它肯定可以，在某些组织中，此数据分析工作被分解为进一步的专业角色。

什么是一些常见的数据分析师职称？

虽然很多雇主会把“数据分析师”作为这类工作的主要头衔，但也有其他常见的变体。其他可能的标题包括:¹

• 业务分析师
• 数据库分析师
• 商业顾问
• 数据质量分析
• 分析顾问
• 数据专家

数据分析师需要什么技能和素质?

处理数据需要有价值的硬技能和软技能的结合。我们对数据分析师招聘广告的审查发现，以下技能是最受欢迎的:¹

• SQL
• 表®
• Python®
• Microsoft Excel®
• 数据管理
• 数据仓库
• SAS®
• 数据挖掘
• 数据可视化
• 业务流程分析
• 经济学

正如您所看到的，这些技能中的许多都集中在候选人使用常用系统、平台和工具的能力上。但工具的有效性取决于使用它们的人。那么，成功的数据分析师具备哪些软技能呢?我们对招聘信息的分析发现:¹

• 沟通技巧:数据分析师需要能够以易于理解的术语与利益相关者分享他们的发现，并准备回答或解决后续问题。
• 合作:如果您是分析团队的一员，这显然会发挥作用，但您可能还需要与使用生成数据的系统的人员密切合作，以便正确地理解您正在处理的内容。
• 解决问题:这种技能在很多方面都很有用，但组织想要知道的和他们实际拥有的数据之间往往存在脱节。分析师在决定如何弥合这一差距时，有时需要发挥创造性。
• 研究:数据分析师需要乐于挖掘答案。这可以通过了解信息的细节、了解其他人如何回答类似的问题或探索异常数据的根本原因来实现。
• 注意细节:分析师需要验证他们使用正确的信息和指标，以便手头的任务，并敏锐地意识到小错误会导致大问题。
• 计划和组织:使用数据回答问题通常是从不同来源提取信息的练习。这些系统可能会变得难以置信的复杂，所以逻辑地规划数据从哪里提取以及它在哪里流动的能力是一个很大的帮助。

如何成为一名数据分析师?

与成为医生不同，成为数据分析师的步骤并不是一成不变的;从事这一职业有几种途径。但有一件事你可以相当肯定，那就是接受正规教育的必要性。

我们对数据分析师职位招聘信息的分析发现，82%的雇主都在寻找至少拥有学士学位的候选人。¹计算机科学、统计学、经济学和应用数学等学科都可以为分析师和现代分析师提供坚实的基础数据分析学士学位课程旨在提供技术数据分析角色所需的技能。

在课堂之外，还有其他培养数据分析技能的机会。一些有抱负的分析师在进入这一领域之前，会先从事与数据分析师技能重叠的工作。例如，使用谷歌Analytics的数字营销专家可以更好地理解网站性能，或者是工作涉及复杂Excel电子表格和报告的财务专家。

像这样的角色可以为建立的技能提供优秀的技能基础。另外，对于至少有一点数据知识的人，有几个网站为实践项目提供免费的数据集比赛．这些在线机会可以提供一种优美的方法来改进自己的技能，并潜在地建立一个工作组合。

你注定要成为一名数据分析师吗?

如果你对数据分析师的职业感兴趣，这里有很多东西值得你学习。但希望通过这个概述，你现在熟悉了如何成为一名数据分析师，以及他们负责的工作。

听起来你有兴趣吗?了解更多关于我们如何帮助您为成功做好准备，探索我们的数据分析程序页面．

¹(分析88346个数据/数据挖掘分析师职位招聘信息，2019年6月1日- 2020年5月31日)

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