数据分析师能力思维导图

近几年来，随着人工智能、大数据的兴起。数据分析师、数据挖掘工程师几乎成了高薪职位的代名词，不过很多人并不太清楚数据分析师的岗位职责和能力要求。今天我们就来聊一聊，企业数据分析师、数据挖掘工程师到底需要哪些能力储备？

一、问题解决能力

首先，数据分析师得有问题解决能力，这里问题解决能力又细分了几个方面

理解能力

理解能力包括对业务的理解和对行业的认知，因为数据分析师是为了解决实际业务问题而生的岗位，不理解业务，如何能解决问题？对于中、高级数据分析师，对行业还得有一定的认知，不过这是一个不断积累的过程。一般来说，所处行业越久，对业务和行业的理解也就越深。

沟通能力

数据分析师在日常工作中免不了要跟企业内外部人员打交道，所以沟通理解能力都非常重要，良好的沟通能力是职场中非常重要的一项技能，作为数据分析师更应该注重加强这方面的能力。

逻辑思维

数据分析师日常需要分析和解决很多业务上的问题，良好的逻辑思维能力是基础，逻辑思维强的数据分析师往往分析问题的能力也较强。

协作能力

数据分析师需要不断跟各部门各个岗位进行通力合作，每一项方案的落地执行都需要各部门的配合，需要数据分析师去不断推动，所以对数据分析师的团队协作能力要求也很高。

专业能力

专业能力可以说是数据分析师有别与其他岗位能力的重要核心，数据分析师的专业能力包括对数据有极高的敏感度、对数学、统计学、概率论等具备良好的知识基础，因为这关系到后续的工具使用。然后就是机器学习、深度学习算法模型的掌握、理解和应用能力。另外工具方面，数据分析师还要掌握像Excel/BI/SQL等常用的基础分析工具，其次是编程语言，例如Python、R、SAS等工具，其中R/SAS在金融领域应用较多，不过按近几年编程语言的流行趋势来看，更推荐大家学习使用Python，因为Python在各行业中应用更广，也更受欢迎！毕竟人生苦短，我选Python!

二、管理能力

管理能力又包括三个方面：时间管理、任务管理、人员管理

时间管理

优秀的数据分析师都应具备良好的时间管理能力，讲求效率。初级数据分析师可能日常工作是不断处理各种报表和繁杂的数据分析任务、报告等，但中、高级数据分析师应该把更多的时间花在重要且对企业有价值的事情上。

任务管理

数据分析师应该具备良好的任务拆解和任务协调管理能力，处理问题注重轻重缓急，才能有条不紊地解决日常工作中的各种问题。

人员管理

最后是人员管理能力，这个是中、高级数据分析师需要重点发展的能力，也是数据分析师通往管理层的必经之路。当然数据挖掘工程师更注重是专业能力方面的深耕，所以人员管理并不是必须要求的能力。

最后附上全文总结的思维导图