数据分析师是以数据为依据，对问题现状及远期进行科学的统计、分析、预测并转化为决策信息的专业人才。如果想要胜任数据分析师的这份工作，应具备哪些能力呢？基于结构化思维，我们可以把数据分析师的能力细分为硬性能力和软性能力两大类，其中软性能力是与解决问题的思维逻辑相关的能力，而硬性能力是在解决问题过程中与技术实现相关的能力。

软性能力不是一种能力，它是一套能力的组合。

首先是数据分析思维。思维是一个比较笼统的说法，但却是数据分析师在解决问题过程中的具体思路。一个具备数据分析思维的数据分析师比一般的数据分析师强大的地方在于，无论遇到什么问题，都能首先提出一个明确的分析思路。思维是可以被培养的，也可以在经验中总结。

第二是数据分析相关的业务经验和专业知识。我们经年累月的业务知识在数据分析问题解决过程中会发挥强大的作用力，比如提出和发现问题、拆解问题、提出解决方案、给出建议等方面都离不开我们的行业经验和专业知识。

第三是沟通和协调能力。数据分析是一项典型的内行服务外行的工作，在数据分析项目的进程中，我们需要和领导、业务员工、技术人员等各方打交道，如果不具备优秀的沟通协调能力，我们会在问题理解、获取资源、实施方案等方面遇到各种障碍。

软性能力的培养是启发式的，日积月累而得。

硬性能力也是一套能力的组合，但却是令很多想转行做数据数据分析师的小伙伴们望而却步的一套能力。

首先是数据分析理论基础。数据分析离不开概率论和数理统计等知识，这些都是我们入门数据分析的最基础的知识。

第二是数据分析方法、模型或算法知识。解决问题没有万金油的方法，我们只能不断扩展自身的方法库，就像哆啦A梦的口袋一样，在遇到具体问题时在我们的“口袋中”中取合适的方法就可以了。但是，这个扩展方法库的过程并不容易，同时掌握几十种方法、模型和算法对商业数据分析师来说是必要的，比如：回归分析、分类预测、聚类分析、漏斗模型、KANO模型等。

最后是数据分析工具，对很多小伙伴来说也是硬性能力中最难掌握的一种能力。因为数据分析的工具太多太杂了，数据存取工具SQL server、MySQL等、商业智能软件Power BI、Tableau等、大数据分析软件python、R等，各种数据预处理软件琳琅满目，成功击退了大多数人。

这里需要注意的是，我们不要过分迷恋编程语言和复杂的工具，因为我们遇到的大部分数据问题并不需要复杂的工具和算法去解决，简单易上手的工具对于我们快速上手数据分析获得成就感是至关重要的。这里小编隆重向大家推荐一款傻瓜式、智能化、一站式数据分析平台—Datahoop平台，托拉拽实现存取数据-数据预处理-数据建模-结果展示可视化与结果导出等全流程操作，无需转换软件，且全程易上手，分分钟解决数据分析难题，让数据分析工具的学习不再成为你成为数据分析师道路上的拦路虎，大幅提高解决问题的效率。

我们只有在硬性能力和软性能力各个维度上都有所精进，让他们同时发挥作用，才能真正成为一名资深的数据分析师。