优秀数据分析师必备利器！

随着数据应用价值的不断显现，大数据迅速完成了概念谈资到落地应用的转变。而促进这种转变的核心力量正是专业的数据分析人才——数据分析师。

数据分析是一项技术性很强的工作，要想在工作和研究中取得成功，你应该具备多种关键技能和素质。成为一名优秀的数据分析应该具备哪些利器呢？下面数据君就跟大家分享自己的心得。

1、缜密的逻辑性

逻辑是一切思考的基础，数据分析工作中的逻辑性思维更是重中之重。通过对数据结果的比较、分析、综合、抽象、概括、判断、推理，最终准确而有条理地表达自己的分析成果。

2、强大的洞察力 

真正的高手都是洞察力极强的人，他能够让你看见别人看不见的东西。但可惜的是洞察这个东西，没有理论和模型可以参考学习。但我们可以在平时的生活和工作中养成勤于思考的习惯。多问自己几个为什么，你的思考够了，归纳和演绎的够了自然洞察力会相应提高。

3、客观的质疑心

“用数据说话，做理性决策。”的座右铭时刻提醒着我们，要客观、要保持质疑心，

摒弃主观意识和经验判断。能够保持辩证的思维来考量一系列的预测，通过搜集经验、事实和证据来验证理论的正确性。

4、深谙行业背景

作为一名优秀的数据分析师要对所处的行业有非常透彻的了解，并且熟悉内中情形。这样一来，分析报告才有根基，才不会沦陷为针对数据而分析，脱离行业产生本本的分析结果。只有结合行业背景，利用洞察力才能发掘出数据背后蕴含的深远意义。

5、使用聪明的工具

优秀的数据分析师自然会使用更聪敏、更便捷的辅助工具提高工作效率。比如：专业的数据爬取工具，友好强大的Python，智能便捷的Datahoop智能分析平台。

Datahoop独有的工作台功能，能像我们小时搭积木那样随心所欲的利用可视化组件实现数据分析项目，使整个分析工作直观、简单、便捷、逻辑感强、聚焦业务核心。通过可视化组件实现“数据导入→数据加工→模型构建→数据展示→数据导出”完整的数据分析工作流的过程管理和业务数据分析目标。从数据管理到模型设计，全部为拖拽式搭建，无编程门槛，各种类型的数据分析人员都可轻松完成。特别适用于高校学生以及入门数据分析师进行实操训练。

Datahoop平台提供了从CSV、TXT、EXCEL等平面文件的数据源接入。随着平台的建设会丰富更多种数据源的接入方式。

快速接入多种格式数据来源  

平台预置了多种分析算法，供数据分析师所在企业直接使用，也可基于Python脚本创建新的算法，更加适合分析师个性化需求。为企业提供准确有效的分析结果。并且通过平台可以得到各种分享的算法和学知识等机会，满足数据分析师的执业需求。

快速搭建各类算法  

Datahoop平台集成了多种数据展示功能，让用户依托数据分析过程管理和试算分析结果展示，业务上具备深度洞察能力。用户的数据分析业务通过自选处理算法，积木式拖拉拽搭建场景，用户可以自由定制维度实现多样数据的图表展示，简单快捷地无需编码完成大数据分析的酷炫结果展示。