1. 数据分析师应该会什么技能
，先mark下，关于金融行业的情况我找时间写。
目前从事金融大数据相关工作，下面的情况仅限本行业；就接触的情况来看，数据分析这一邻域大概就是这几部分的岗位为主：bi工程师，数据分析师，数据挖掘工程师，建模（算法）工程师，人工智能方向。各岗位异同其他答主已经说的很明白了，就不再说了。 但实际上各岗位间并没有太过明显的界限，例如数据分析师也（掌握sql，R，统计等知识）完全有可能向bi工程师或数据挖掘方向发展，只是技能的侧重不同而已。 数据分析师需求较大，尤其对于较大型的公司，从总部各部门到分公司甚至营业部都可能会配备自己的数据分析师，工作一般以数据查询及完成报告为主，技能侧重于ppt，sql。这类分析师的能力差异主要体现在行业经验及业务理解上。其他岗位包括数据挖掘，建模等岗位主要在集中公司总部，岗位数量上会少于数据分析，编程技能及统计知识要求会更高，往往对相关数据挖掘项目经验也有要求。 关于数据分析师的前景，在未来几年应该还是十分吃香的，但更长远来看就未必像其他答主描绘的那么美好；目前数据分析师吃香很大程度上是由于近几年各种数据相关的概念相继出现，导致数据分析师仍供不应求，但这种供需情况终会达到平衡，红利会逐渐消失。 另外，就目前情况来看，数据分析师入门难度相比很多行业并不算高，不像当医生的需要有医学背景，律师/工程师则要求相关从业资格。我认为，简单的sql查询在不久的未来将会成为一种通用技能，就类似现在office三件套的存在，到那时候简单的数据处理工作就不需要招聘专门的数据分析师了。 所以就长远来看，若想在行业内保持竞争力，要不在就业务方向积累经验建立起自己的壁垒，要么在技术方面有所建树。若留在原地的话，涨潮的时候可是会淹死的哦~~
2. 数据分析师应该会什么技能呢
1、准确、及时、全面地做好上级单位的各种统计报表。
2、写好统计分析，给各级领导提供决策的依据。
3、再好各种统计台帐，尤其是历史统计数据的台帐。
4、设计、管理各基层的原始记录，培训工人认真、仔细、及时、准确地进行原始记录。
5、完成各级领导交给的临时性任务。从理论上来说，保证统计数据的准确性是统计工作的生命，但是在实际工作中，很难做到这一点，企业和老板都想让你按他们的意思报报表，这就要看你的水平了。
3. 数据分析师的基本技能
分析岗的专业技能如下:
1，要成为数据分析师，基础的Excel处理数据，必须要掌握。
2，基础的sql，数据分析师一般都是用sql取数的，常用的mysql，SQL也是必须要掌握的。
3，可视化的报表，一般是tableau和BI的报表也是要会配置的。
4. 数据分析师的专业技能
一、统计学。 我看一些人推荐了不少统计学的专业书籍，直接把人吓跑了。我自己就大学时候学过《概率论与数理统计》，其他统计相关的内容也没怎么看过。对于互联网的数据分析来说，并不需要掌握太复杂的统计理论。所以只要按照本科教材，学一下统计学就够了。
二、编程能力。 学会一门编程语言，会让你处理数据的效率大大提升。如果你只会在 Excel 上复制粘贴，动手能力是不可能快的。我比较推荐 Python，上手比较快，写起来比较优雅。
三、数据库。 数据分析师经常和数据库打交道，不掌握数据库的使用可不行。学会如何建表和使用 SQL 语言进行数据处理，可以说是必不可少的技能。
四、数据仓库。 许多人分不清楚数据库和数据仓库的差异，简单来说，数据仓库记录了所有历史数据，专门设计为方便数据分析人员高效使用的。
五、数据分析方法。 对于互联网数据分析人员来说，可以看一下《精益创业》和《精益数据分析》，掌握常用的数据分析方法，然后再根据自己公司的产品调整，灵活组合。
5. 数据分析师应该具备哪些技能
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说实话，入门数据分析师行业并不难，但想竞争到较好的岗位就不太容易了。除了要有过硬的数据技能和扎实的实操能力，高情商更是不可或缺，此外还得具备流畅的沟通和表达能力，才能在芸芸众生之中脱颖而出。不过这些终究还是得不断磨练和成长，才能逐渐优秀和熟悉起来。对于数据分析师这个职位，你算是小白出身，做好自己的职业规划，可以让我们在职场中更加得心应手，不至于真正面临问题的时候束手无策。
做好职业规划，让自己的数据分析师之路走得更顺。
1、要知道，技术永远都是只是一种客观手段和谋生工具，产生价值、凸显价值才是王道。这里面涉及到诸多的自身能力需要不断磨练，比如个人的意志力、沟通能力、表述能力，还有你得好奇心、创造力和影响力等等。这些都是可以让你逐渐成长为一个优秀的数据分析师的重要素质。要去make the change and influence，不只停留在数字展示。
2、笨鸟先飞，拥有一个好的身体会使你能量倍增。初入职场，肯定事事要虚心向学求教，对于领导的指派任务，我们一定要高效完成，加班加点在所难免。职场里面那些充满能量、新鲜项目感兴趣、滔滔不绝做presentation的人通常都是有着很好的生活习惯、处理事情很快，吸收知识很快、愿意学习了解新事物，坚持锻炼的人。这个法则适用于大多职场。拼到后面其实是持久的耐力，就是不松懈，坚持对的事情。
3、别钻牛角尖，要灵活。如果一种方法试了好久都不行，停下来，问一问，试一试别的，可能会有新的出路。职场不是一个学术的地方。我们要认真做事，但是不要追着一个小的问题不放，这样很容易丢失掉大的东西， 负责任地讲，有很多项目是半途而废的，有很多数字不是准确的，我们要做的是顺势而为，抓住重点。Always focus on big picture.
4、先做倾听者，再做思考者，然后做好的提问者，最后做实现者。这里每一个环节都重要，先知道别人关心的是什么，有什么问题，然后要系统性考虑，有时候不要着急解决小问题，Focus on big picture，此外，提问出关键问题甚至能够帮助stakeholder更清楚了解他要的是什么，最后搞清楚了这些之后就是Action。
5、有意识地去跟人交流，特别是业务相关人员，以及各个条线的stakeholder，如果仅仅利用必要的时间，比如开会的时候交流彼此对业务对分析的看法，通常是不够的。我们作为分析人员，最好要走在前面，试探性的问问题，交流想法。提升自己举例子的能力，把复杂的东西通过简单的描述让别人理解很重要。
6、不停的总结，迭代。其实数据分析里面的分支学科还是很多的，ETL, Data Cleansing, 一些基本分析模型，Data visualization等等，不管是自己做过的项目经验，还是网上看来得好文章，或者同行交流来的新的好的内容，都可以不停的总结，试用，反馈，以此循环。长期来看是非常有好处的并且容易形成自己的体系。