随着有才华的专业人士进入这个行业寻找长期的、令人满意的职业，数据分析这个日益增长的领域变得越来越有竞争力。由于竞争的加剧，求职者必须掌握雇主们期望其具备的分析技能才能脱颖而出。那么什么是数据分析技能？为什么它对数据分析师至关重要？让我们来看看这些原因：

什么是数据分析技能?

当雇主想要雇佣具有很强分析能力的专业人士时，他们会寻找那些能够从多个角度看待复杂问题，并通过观察、逻辑和研究制定出有效的解决方案的人。虽然分析能力不是与生俱来的，但随着时间的推移，往往可以通过简单的试错过程来教授和培养。

分析过程，如下所示：

l 识别问题

l 从相关来源收集信息

l 对问题有更深刻的理解

l 制定新的想法和解决方案

l 实现解决方案

l 分析、测试和审查解决方案的有效性

l 如果必要，请使用反复试验来开发出其他解决方案

我们使用分析技巧的频率比我们想象的要多得多，主要是因为它们也可以用于日常应用。每当我们观察、解释和提出新想法时，我们都会使用分析技能。

为什么分析能力很重要?

许多雇主青睐那些能够展示这些技能的求职者，因为他们更有可能针对常见的业务问题提出可行的解决方案。这在商业决策中显得尤其重要，因为商业决策需要多层次的分析思维。通过分析思维获得成功的经验，可以使候选人脱颖而出。

分析技能如何影响你成为一名合格的数据分析师？

数据分析师的主要流程包括收集、构造和组织用于实现的数据。为了更好地理解强大的分析技能在这一领域的影响，请看以下关键职能：

l 从多个数据源收集大量数据，包括结构化和非结构化数据

l 评估数据和基于分析的问题，为客户确定结果

l 查看多组数据集，以确定哪些是有效的

l 验证收集的数据的准确性和一致性，以确定其价值

l 分析数据，解决问题，达成目标

l 在收集的数据集中发现新的解决方案

l 与客户和利益相关者交流见解和潜在的解决方案

在数据分析领域获得成功的10项必备分析技能

虽然雇主通常会寻找与数据科学相关的硬技能，比如求职者的教育背景或实际经验，但分析技能有点不同。它们更多的是一种软技能，因为它们更直观，因此更难展示。因此，雇主经常要求应聘者完成核心能力测试，这为他们提供了展示分析能力的机会。

为了更好地了解这些雇主在考虑求职者时需要什么，这里列出了任何数据科学工作中重要的10项分析技能：

批判性思维

批判性思考者能够观察问题或场景，并对问题的方式和原因形成理解。理解问题的全部范围是开发有效解决方案的关键。

好奇心

数据分析包括分析和解释数字。好奇的天性和深入挖掘解决问题的欲望是关键。

研究

通过可靠来源发现数据的能力至关重要，这使得强大的研究能力成为数据分析师的一个重要特征。

韧性

并不是所有的问题都是直接的，尤其是在数据分析领域。许多挑战都有多个层次，每个层次都有其复杂的本质。强大的分析能力意味着一次能超越一个问题，对问题的复杂性形成更有凝聚力的观点。

对细节的关注

在处理大量数据时，很容易忽略对项目结果至关重要的细节。成功的数据分析师分析堆积如山的信息，并利用他们对细节的关注来识别和使用重要的数据集。

远见

数据分析不仅是寻找解决方案，而且能够看到更大的图景，并向前看，以了解当前的问题如何在一年后、五年后甚至十年后影响公司。数据分析师可以利用今天的洞见，并将它们投射到遥远未来可能的结果中。

具备沟通全局的能力

数据分析师有一种独特的能力，可以获取看似无关的信息，并将其转化为一个故事，告诉人们这些信息将如何产生整体影响。

沟通

有效的沟通是一门艺术，也是成功的数据分析师在其职业生涯中不断完善的一门艺术。因为他们经常向执行官和涉众传达重要的信息，所以他们必须对他们呈现的数据有信心。

解决问题

从多个角度看待问题以制定解决方案的能力对于数据分析专业人员来说是至关重要的。

决策

数据分析师每天都在做决定，很多是即时做出的。这需要强大而自信的决策能力。

文章来源：https://www.simplilearn.com/analytical-skills-for-a-successful-data-science-career-article?source=frs_category