作為數據分析師 你需要具備這7大技能

如今很多企業都嚴重依賴關於客戶、產品、流程、投入和市場的數據，他們越來越需要能夠從這些數據中提取信息和洞察的技術人才。但是僱主需要哪些技能？在數據分析方面，無論是什麼職位，都有一些技能和素質是僱主要求候選人必須具備的。

這些技能和能力可以通過教育獲得，也可以通過經驗和實踐獲得。下面就讓我們來看看這些必備的技能。

商業頭腦

如果你希望你所扮演的數據分析師角色影響力更大更廣泛，你就需要深入了解業務的運作方式，不要只局限於KPI和上個月的暢銷商品。

什麼是業務戰略，它在市場中的地位，以及如何從競爭對手中脫穎而出？企業組織中的關鍵流程是什麼？不同的產品、部門和人員有怎樣的關聯？依存關係是怎樣的？威脅成功的因素有哪些？

雖然你也許無法了解所有這些問題的答案，但是你可以通過工作和人際關係構建你的業務知識體系，讓你作為數據分析師體現更大的價值。

業務知識將幫助你提升對公司數據的理解，幫助你發現早期預警信號，並尋找合適的人才來回答問題並與之共享信息。

技術技能

作為數據分析師，你可以使用軟體、系統和數據。將這些元素放在一起，從原始數據中提取有意義的洞察，這不僅需要就有技術方面的技能，而且也需要你願意不斷打磨技能，以跟上技術發展的步伐。

基於好奇心和興趣的技術理解，將給你提供動力。使用數據、分析數據、將數據轉化為可見的洞察，這是否會激發的的興趣？你是否喜歡採用原始輸入的數據，並將其轉化為對業務（或公眾）有意義的事情，來闡述一個特定的主題或成果？這是一個很好的基礎。

了解數據的價值鏈有助於你將所有內容放入上下文中。端到端的流程中涉及到很多系統和接觸點，這將讓你更容易理解這其中的連接方式，以及由誰負責哪個部分。

• 數據來自哪裡？
• 為什麼收集數據，如何以及由誰收集？
• 數據經歷了哪些轉變的步驟？
• 數據存放在哪裡？
• 你如何訪問這些數據，以及誰有權訪問這些數據？
• 你可以使用哪些工具分析這些數據？
• 你的利益相關者提出了什麼問題？
• 誰是數據洞察的受眾，他們打算根據你的結果採取什麼行動？
• 分享了結果之後會怎樣？
• 你的數據分析會帶來什麼影響？決策中是否有可見的結果？

溝通技巧

作為數據分析師，在為決策提供洞察的過程中，你不僅可以通過數據進行溝通，還可以與利益相關者、同事、數據提供者、系統所有者、其他很多人溝通。

當你共享信息的時候，考慮正確的媒介，是很重要的。你的企業組織是否擁有用於決策的數字化、互動式和探索性儀錶板，或者你是否需要提供可用於「閱讀」的列印材料？誰是你的受眾，他們在尋找什麼？你的受眾在哪裡？語言、文化和分散的地理位置如何影響你傳遞結果的方式？共享信息的時間框架是怎樣的？

通過使用數據改善你的書面和口頭溝通技巧，將給你帶來長遠的好處。

利益相關者管理技巧

你的利益相關者是你的客戶。他們對信息的需求是你分析數據的動力。利益相關者是這個難題中的一個重要組成部分，團隊規模越大或影響力越大，找到滿足客戶需求的解決方案就越困難。

當你與利益相關者合作並通過討論、訪談和研究的方式收集他們的要求時，要了解他們的期望，並在時間框架、可用數據、人員和資源方面管理這些期望，是非常重要的。

向利益相關者展示如何使用你創建的內容。一方面，這應該是直觀的、簡單的，並且建議包括各種說明。另一方面，你無法預見用戶可能通過互動式數據可視化的所有潛在方式，所以為你的受眾提供各種說明能起到一定的幫助作用。

在你與利益相關方的互動中，嘗試形成持續溝通想法和信息的機制，當他們收到你對數據和系統的意見時，你是深入了解他們的業務和他們對洞察的需求的。

批判性思維

批判性思維涉及到在行動和思維上不局限於手頭上的任務。當你問自己這些問題「這意味著什麼？」「這對過程x有什麼影響？」的時候，就意味著你開始走出人跡罕至的地方，深入了解你面前的數據。

查看異常值應該始終推動進一步的調查。數據中的峰值意味著什麼？這是一個微不足道的異常，還是一個需要你進一步評估的重要因素？

可視化分析可以支持你的批判性思維過程，因為可視化分析可以讓你在很短的時間內，從不同的角度查看數據。當你找到特別有趣的數據點時，你可以使用不同的圖表輕鬆快速地對其進行調查，引入時間維度或者有關業務其他部分的詳細信息，以便為你提供新的視角。

探索相同情況的不同角度，有助於你回答一些問題並評估是否應該進一步調查。把你想像成是研究員和調查員。

演示技巧

很多分析師點擊一下按鈕就可以與受眾進行數字化的分享。但是有些情況下，你需要親自向現場觀眾展示你的洞察和報告。

因此，打磨這些技能是非常重要的，這樣才能以優雅的方式有效地分享你的發現。清晰的結構易於理解，遵循邏輯順序表達你的關鍵洞察，這可以達到很好的效果。當你做演示的時候，專註於重要的事項，要知道如何圍繞互動式儀錶板進行演示。

有一種非常有價值的方法，就是不限制那些顯而易見的問題的答案，並且預測潛在的後續問題。這又回到了解和理解你的業務和利益相關者上來。他們對什麼感興趣，他們現在的優先事項和依存關係是怎樣的？

提前準備好受眾可能在問答環節提出的問題和答案，這將起到一定的幫助作用。如果你沒有準備答案，那麼需要準備好後續跟進為他們做解答。你要知道如何以及何時為後續問題提供答案。

準備是關鍵，傾聽利益相關者的意見，並期待他們的需求將幫助你在內部樹立起自己的信譽和品牌。

數據可視化技能

使用什麼工具，是數字化的方式，還是在白板上分享洞察，這些都不重要。能夠展示一個完整的畫面來說明正在做的事情，這是一項非常重要的技能。

這可以是像在白板上繪製流程一樣簡單。當利用畫圖作為起點的時候，可以幫助你清除很多分歧。

你經常需要在報告、互動式信息中心或者圖表中表達你的見解。為了最有效地做到這一點，請確保為數據選擇適合的圖表類型，並且以能夠清晰快速地展示成果的方式做設計。

注意上下文：孤立地彙報數字會削弱數據的意義。這些數據與歷史數據、其他部門、行業基準有怎樣的？觀察結果以指導你的受眾判斷這些結果是好還是壞，是否需要採取行動，採取怎樣的緊急措施。你要熟悉數據可視化最佳實踐，並儘可能運用這些實踐。

現在你的旅程已經開始

恭喜你選擇進入數據分析行業。處理數據和幫助企業組織改進決策，這是一個令人興奮的領域，提供了許多職業機會。

你可以借鑒本文提到的一些關鍵方面，為自己設定切實可行的目標，開始改善你的各項技能。專業的成長和發展需要時間，你不會在一夜之間達到頂級水平，但這一切都從第一步開始，預祝你的數據分析職業生涯快樂。

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