成為壹名數據分析師所需要具備的技能總結：
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。當妳獲得壹份數據集時，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，線性代數也要有壹定的了解。
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，還要學會壹個統計分析工具，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壹，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，如果妳想在這壹領域有所發展，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，妳必須會用 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件工程師的水平。要想更深入的分析問題妳可能還會用到：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壹些簡單圖表，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壹步都有目的性，知道自己需要用什麽樣的手段，達到什麽樣的目標。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，清楚每壹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
數據可視化主要借助於圖形化手段，清晰有效地傳達與溝通信息。聽起來很高大上，其實包括的範圍很廣，做個 PPT 裏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，妳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，或者和產品做壹些合作，因此除了溝通能力以外，還需要壹些項目協調能力。