数据分析的基本要求：学习数据分析需要掌握哪些能力

在2020年数据成为继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素之后，数字化的进程依旧没有停歇，以飞快的速度将数字化技术、理念和应用向社会的方方面面进行传播，在这个过程中，数据逐渐成为了构建现代社会的重要标志，也是在这时，数据就是“石油”这种口号开始在各大领域扩散。

目前来看数据的价值已经毋庸置疑，《“十四五”数字经济发展规划》《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《数据出境安全评估办法》等各种相关政策支持都表明了数据的重要性，也说明了数据在未来的发展潜力。在这种情况下，数据分析作为将数据转化为信息和知识的重要手段，自然受到了热烈的欢迎，也成为了很多人提升自我时首要选择学习的技能之一。

前边也提到了，因为数据已经成为了我们生活中时时会接触到的一部分，所以数据分析已经不只是数据分析师的专属技能，而是成为了提升自我的重要技能，这就是为什么数据分析技能会出现在运营、市场、营销等岗位的人员需求上。对着这部分人来说，数据分析只要掌握入门技能，就能应付日常需求，那么数据分析入门阶段需要掌握哪些能力呢。

行业和业务知识

在企业的工作中，数据分析往往需要和行业、业务贴近，通过分析来对业务流程、业务方向进行调整。所以数据分析在解决问题的时候，需要数据分析人员掌握行业和业务的相关知识，了解指标和数据之间的逻辑关系。

所以很多时候你可以看到对数据分析人员的要求中往往会有这么一条，拥有快速学习的能力、亦或是在某行业内有相关经验。这其实就表明了数据分析也是一个非常依赖日常学习积累的能力，因为很多问题不是依靠分析方法、分析工具就能解决的，你还需要具备行业和业务知识才能理解要分析的是什么，又该朝哪个方向去思考。

数据敏感度

数据敏感度在数据分析领域中其实也是老生常谈的问题了，相关的讨论数都数不过来。我的看法是，数据敏感度决定了你对数据分析需求的了解，决定了你对数据分析方向的把握，决定了你数据分析的效率以及数据分析的准确性。

为什么会这么说，这主要是因为数据敏感度其实并不只是能够理解数据，同时还要充分理解业务，是一种数据分析的综合能力。有了数据敏感度之后就能总结出特定的方法，形成完整的数据分析方法论，后续再进行重复的分析时就能根据数据快速掌握分析流程乃至大概结果，所以业务逻辑越了解，对数据之间的逻辑关系理解越透彻，数据敏感度也就越高，相应的数据分析能力也会得到提升。

数据分析工具

俗话说得好，工欲善其事，必先利其器。在整个数据分析的系统中，数据分析工具就相当于数据分析的一线战场，如果不能熟练掌握工具，那一切都只是空中楼阁，得不到有足够可信度的数据分析结论，也不能重复进行验证。

在数据分析的完整流程中，我们会接触到很多功能不一的各种工具，这主要是因为数据分析的流程数据采集、数据传输、数据清洗、数据处理等都需要各种工具。所以在数据分析中，往往需要掌握Excel、SQL、Python、Hadoop、BI等工具，只有掌握了这些工具的使用，才能顺畅的完成整个流程，避免在使用中出现错误，导致分析结果存在异常。

逻辑思考能力

数据分析是在实践中逐渐成长起来的技能，所以在使用中一般都是因为各种问题，才会对其进行分析，这就要求数据分析人员能够分析问题、解决问题，而从本质上来说这就是逻辑思考的能力。

为什么数据分析要有逻辑思考能力？这主要是因为企业在发展中业务会遇到很多复杂、混乱的问题，即使要进行分析也要提前对问题进行梳理，才能找出后续分析的方向，如果没有足够的逻辑思考能力，那可能都走不到实际分析的阶段。各种情况的可能性使得数据分析遇到难题成为了一件常事，所以掌握逻辑思考能力，灵活处理想得到想不到的各种问题也是数据分析要求掌握的能力。