优秀的数据分析能力有哪些？是时候证明你是数据分析师了

事实上，与数据分析技术相比，企业更注重分析人员的综合能力。这些能力包括快速学习能力、良好的沟通能力、清晰的逻辑分析能力、高度的泛化能力，当然还有最基本的数据分析能力。

由此可见，数据分析能力是最基本的，包括数据分析的知识、思想、算法、模型和工具。我将从另一篇关于这些问题的文章开始，但我在这里不太谈论它们。

在考察了基本的数据分析能力后，企业最重要的不是数据分析师知道多少算法和模型。企业应该关注的是数据分析师能否帮助您解决实际问题，即数据分析的工作能否落实。

所谓落地，就是分析员能否发现问题、问题的归属、验证假设、提出解决方案、方案的投入产出和决策建议、方案实施效果的分析和优化、方案的总结和未来项目的风险规避。如果分析师能告诉我们这个漫长的过程，恭喜你。至少你找到了一个懂得做事的分析员，而不是一个做报告的人。在这些环节中，我还将讨论分析师应该分别做些什么。

让我们回到前面提到的能力

1、优秀的数据分析能力有哪些——快速学习能力

是指分析员能够快速了解公司的业务，梳理业务流程中的管理，了解各种分析需求的数据来源是什么;此外，也是考察分析员是否具备自我完善和学习的意识、能力和效率。

2、优秀的数据分析能力有哪些——良好的沟通能力

意味着分析员能够清楚地解释自己的分析思路，能够清楚地向平台和运维部门说明自己的数据需求，能够将分析结果与业务部门进行彻底的沟通。

3、优秀的数据分析能力有哪些——清晰的逻辑分析能力

很多分析结果都不能通过简单的几项数据的汇总和统计给出，如何将数据和指标结合起来，如何建立它们之间的关系，清晰的逻辑分析能力可以让分析师洞察很多深层次的东西。

4、优秀的数据分析能力有哪些——高度的概括和归纳能力

大多数时候，分析的需求方不知道它想要分析什么。分析员应该帮助需求方澄清想法，找出症结，总结业务需求，并将它们转化为数据需求和分析需求。另一方面，分析人员在分析过程中会涉及到大量的数据、步骤、模型和零碎的结论，这就要求分析人员具有较强的泛化能力，能够清晰、清晰、简洁地表达自己的见解。

满足以上条件的分析员将为企业提供很大的价值。分析技术和工具已经越来越不是瓶颈。工具和技术正朝着简单普及的方向发展，具备以上能力的人不可能一蹴而就。

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