迈出下一步，成为具有精选数据科学的数据分析师

数据分析师的工作可以定义为探索如何使用数据来回答业务问题和解决面临的问题。数据分析师是将数字转化为易于理解的结果和建议的人为因素。

他们需要收集、处理和分析各种业务问题的数据，从产品定价到员工生产力——任何需要数据来做出更好的业务决策的事情。目前企业经营情况来看，59%的公司计划增加需要数据分析技能的职位，这并不奇怪。

对于那些在数学和分析上有一定倾向，但同时又保持强烈好奇心的人来说，数据分析师的职位可能是完美的选择。它需要逻辑思维，同时具备与缺乏对数据理解的团队成员进行有效和简洁沟通的能力。

要使数据分析师真正有效地发挥其作用，他们需要硬技能和软技能的结合，从而使他们能够将原始数据转换为以业务为重点的解决方案。

数据分析师需要的三个最重要的技能:

技术技能:数据分析的核心是解释数字和数据、在Excel等程序中组织数据集、执行统计分析以及自信地浏览数据库和SQL的能力。

沟通技巧:它没有足够的数据分析来探索他们的数据,他们也需要能够确保他们提出正确的问题关于数据的解读,并善于展示他们的发现在某种程度上允许其他团队成员吸收和实施解决方案。

注意细节:数据分析的艺术是非常精确的。一个无价的数据分析师能够研究导致更大解决方案的小细节，包括对结果的细粒度解释，并利用结果对未来趋势和结果进行假设。

而数据分析师的主要职责是什么?

数据分析师的一天中，绝大多数时间都在处理原始数据，了解如何最好地利用原始数据来为业务决策提供信息，但也关注于沟通和理解组织需要什么。

以下是数据分析师日常工作的三个关键领域:

几乎每个行业都需要熟练的数据分析师，因此预测未来7年的增长率为19%也就不足为奇了。数据分析被认为是任何专业人士在未来四年要学习的最重要的技能，这一事实支持了这种增长。

数据分析作为一门专业，正从简单地从数据库中提取信息转向自动化，使这一过程更加有效。这种转变表明，数据分析师需要更多地关注数据科学，使用复杂的建模和预测技术，以建立直接影响业务决策的有用洞见。