数据分析师|CDA：成为优秀数据分析师，需掌握哪些核心技能？
大数据时代 ， 数据分析提供了这样一种可能：它不是简单的技术工种 ， 它是最具有潜力的一项工作 ， 背后蕴藏着相当多的机会 。 数据分析师作为一个出现时间不长的工种 ， 大数据时代下 ， 成为螺丝钉还是龙头 ， 会出现无限可能 。
近日 ， CDA数据分析师发布《2020上半年数据分析人才及CDA持证人行业报告》 ， 报告对数据分析的职位要求进行分析：以数据分析学习的难易程度划分 ， 可分为初级别的业务数据分析 ， 中级别的数据挖掘和大数据分析 ， 高级别的数据科学 。 初级别的业务数据分析入门门槛低、使用范围广 ， 主要解决数据处理、业务分析和平台搭建；中级别数据挖掘需在业务数据分析的基础上提升数学建模、编程、统计学的能力 ， 同时中级别的大数据分析必须夯实业务数据分析的基础 ， 并提升对海量数据分析建模的代码效率；高级别数据科学 ， 需具备初中级的技能经验 ， 且能够切合业务场景搭建有效的数据管控体系 。 根据数据分析人才的岗位划分可知初中级别的岗位职能较为专项 ， 高级别的数据科学需综合运用数据相关的所有技能 。
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数据分析各等级要求
报告认为 ， 硬性考核往往是行业新人最为关注的焦点 ， 更是应聘过程中笔试环节的重点考核对象 。 通过分析就业市场数据相关岗位的硬性技能要求 ， 发现SQL为招聘要求中提及频率最高的工具 。 为了解不同等级的硬性技能要求 ， 进一步分析低中级技能的工具使用频率 。
报告指出 ， 不同阶段的硬性技能要求存在差异 ， 业务数据分析阶段主要需掌握EXCEL、SQL和BI（可视化软件） ， 而数据挖掘阶段更加关注编程技能 ， 如Python语言 ， 大数据分析阶段除SQL和BI外更加关注大数据平台上特定工具的使用 ， 如HADOOP、SPARK等 。
除了熟练掌握工具技能 ， 一名优秀的数据分析师 ， 还应该主动熟悉业务 。 以游戏公司为例 ， 如果不熟悉游戏产品制作流程、系统架构、基本运营思路 ， 不知道游戏玩家的基本游戏行为和情感诉求 ， 那么数据分析工作就相当于空中楼阁 ， 所以要多了解策划人员的游戏设计理念、运营人员的版本计划 ， 抓住一切机会多观察和学习其工作思路和方法 ， 并参与其具体的实施过程 ， 这样才能逐步积累真正的游戏业务经验 。
撰写报告的能力对成为一名优秀的分析师来说也非常重要 。 即便有严谨的分析思路和有价值的数据资料 ， 如果不能将其写成报告 ， 或者写的报告未能准确清楚地表达出数据中隐含的规律 ， 那数据的价值将大打折扣 。 一份好的分析报告 ， 数据资料是功底 ， 报告的框架是支柱 ， 报告的格式是军装 ， 独特见解是亮点 ， 预测方法是刀枪 ， 正确的判断是见证 。 
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低中级数据分析工具使用频率
知己知彼 ， 百战不殆 。 作为分析师亦是如此 ， 知己好做 ， 知彼怎么做呢？那就是做好竞品分析 ， 从竞品数据及竞品策略层面分析对手 。 优秀的数据分析师会这样去研究：“我们同比增长XX ， 环比XX ， 竞品的数据是XX ， 我们哪些方面优秀 ， 哪些不足 ， 接下来应该如何如何 。 ”
对于初级数据分析师 ， 了解业务、寻找数据、讲解报告 ， 都需要和不同部门的人打交道 ， 因此沟通能力很重要；对于高级数据分析师 ， 需要开始独立带项目 ， 或者和产品做一些合作 ， 因此除了沟通能力以外 ， 还需要一些项目协调能力 。
【数据分析师|CDA：成为优秀数据分析师，需掌握哪些核心技能？】除了以上的硬实力 ， 数据敏感力、逻辑思维能力、归纳能力、批判性思维能力、责任力这些软性的技能也是优秀分析师必须具备的素质 。 另外 ， 如果分析师能站在更高的角度思考问题 ， 有管理者的思维 ， 则能在众多分析师中脱颖而出 。 (推广)
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