如果一个企业收集有几亿，甚至十几亿的数据量，但是它不会用这一些数据，甚至无法从这一些数据里看出点什么门道，那这一些数据是巨大的浪费

  过去，不少人对待数据，就是“硬盘满了就删”，殊不知在“一键删除”间，有大量可有的数据被“价值清零”。待未来哪一天急用之时，已无法“回收”。

  在大数据时代，任何涉及管理、生产的数据都有用，都应该及时做多元化的分析和深入挖掘，比如利用数据能够在一定程度上帮助改进产品研究开发流程、提升客户保留率，通过数据可以发掘新的商机，谁会分析数据，谁能利用数据，谁就能在竞争中立于不败之地。

  近几年，随着大数据产业的兴起，数据分析师十分抢手，优秀的数据分析师更是千金难求。

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  一些数据分析师拥有博士学位或统计学、计算机科学或工程学硕士学位。这种教育背景为任何有抱负的数据分析师提供了坚实的知识基础：

  现在有一些学校会根据从事分析师职业的教育要求，为学生量身定制专业课程，让学生能够在更短的时间内专注于更高效的数据课程学习，比如在线课程 (MOOC) 或训练营，例如在线认证培训课程专家｜圣普伦。这些类型的课程提供了在教科书范围内没办法找到的实用学习方法，包括数据科学技能、Capstone 项目和其他有助于学生成为数据分析师的练习。

  您需要了解各种编程语言，例如 Python、Perl、C/C++、SQL 和 Java，其中 Python 是数据分析师所需的最常见编码语言。这些编程语言能够在一定程度上帮助数据分析师组织非结构化的数据集。

  一个优秀的数据分析师离不开一系列数据分析工具，数据分析工具可以帮助数据分析师从茫茫数据集中提取有价值的信息。像SAS、Hadoop、Spark、Hive、Pig 和 R 是数据分析师最喜欢用的专业分析工具。

  数据分析师应该有处理不同渠道、不同来源的非结构化数据的经验。例如，经营销售团队需要数据分析师提供一份有洞见的数据研究报告，那么这名数据分析师就需要具备获取及处理社会化媒体数据的能力。

  举一个很简单的例子，一个美妆品牌，想要在抖音上做广告投放。那么数据分析师需要抖音的数据来进行分析提取后，才能告诉经营销售团队，在抖音上哪些关键词最热门，什么年龄段的人最多，当代年轻人的消费趋势如何。

  除了以上三大技能之外，一名优秀的数据分析师还需要具备圣普伦概率与统计等多项综合技能。

  企业前进的方向，业务的发展不能离开数据，这就要求数据分析师需要具备商业头脑，懂得市场，而不只能埋头钻研数据。

  如果一个数据分析师不具备商业头脑、商业思维，他可能没办法辨别企业要解决的问题和潜在挑战，更无法从繁杂的数据中看到商机。

  提取、理解、分析数据固然重要，但如果你想要这一些数据被实际应用到业务里，推动业务发展，那你就需要拥有强大的沟通技巧，与你的同事、团队沟通交流，想他们阐述清楚这一些数据能够发挥多大的价值，同时听取团队的建议，挖掘分析更多推送业务发展的数据。

  这可能是最重要的非技术技能之一。不是所有的数据都有巨大价值，而有巨大价值的数据并不总是显而易见，这就需要考研数据分析师的数据直觉，拥有透过数据表面看本质的能力。怎样获得这种直觉呢？这条路没有捷径，只能在不断训练的经验中获得。返回搜狐，查看更加多