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数据分析师的基本素质

更新时间:2022-05-25 来源:黑马程序员 浏览量:

IT培训班

  很多企业在招聘Python大数据分析师相关的职位时,除了看数据分析师是否符合相关的职业要求,还会对分析师的基本素质进行考量,甚至在职业要求与素质要求出现冲突时更加看重素质要求。一名合格的数据分析师应该具备以下五种基本素质。

  1.逻辑清晰

  逻辑清晰是指假设合理、结构系统、推理严密。清晰的逻辑对于做好数据分析工作非常重要。企业在面临一些问题时,已有的信息往往是不完整的。这时只有通过清晰的逻辑,也就是合理的假设+系统的结构+严密的推理,才能找到合理地解决问题的答案。

  2.细致入微

  数据分析师每天要与大量的数据打交道,一个不经意的错误都可能造成数据分析的结果和预期大相径庭,这就要求数据分析师既要耐心细致地对待每一个数字,任何细微之处都不能掉以轻心,同时还要对异常值保持敏感,一个异常值很可能就是导致企业问题的关键所在。

  3.态度严谨

  通过数据分析所得出的结论是企业决策者进行决策判断的重要依据,所以数据分析师应该以严谨的态度对待数据分析工作。数据来源是否有效、处理之后是否真实、分析方法是否合适等分析过程都会直接影响分析结果的价值和意义。数据分析师要想做到严谨负责,就应该坚持客观中立的原则,不受其他因素影响而改数或造数,实事求是地反映企业存在的问题。否则,不仅对企业发展产生严重影响,对数据分析师的个人职业发展也会造成负面影响。

  4.沟通顺畅

  数据分析师要想做好工作是离不开沟通的,比如,确定分析目的要去了解业务部门的需求;讨论研究方案要听取同事建议;收集数据需要访问调查对象;呈现数据报告要让业务部门或领导能看懂、用得上。

  沟通能力会影响数据分析的效率和分析结果的使用,如果不会沟通,开展数据分析工作将会异常艰难。

  5.坚持不懈

  在实际的数据分析工作中,很多时候会比较纠结。当网站的运营出现问题时,症结在哪里?往往存在很多可能性。这就需要分析师重复“假设——探索——否定”的过程,甚至有时会陷入山穷水尽的境地。

  数据分析师只有具备坚持不懈的品质,才能“柳暗花明又一村”。相反,如果数据分析师只是浅尝辄止、敷衍了事,就难以发挥数据分析的任何价值,最终将面临被淘汰的结局。

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