怎么培养数据分析的能力？ 怎么培养数据分析的能力？有没有相关的书籍可以介绍一下？
通过教育和学习可以培养一些数据分析的技巧和能力，与此同时你还需要通过实践和不断的经验总结持续修炼你的数据分析素养。 以下是我们认为顶尖数据分析师应具备的7大技能： 商业头脑 如果你希望你的工作在实际业务中产生更大的影响，那么你需要深入了解业务的运作方式。 用超越传统数据分析聚焦的KPI和十大畅销商品的视角去看待，比如： 企业的业务战略是什么？ 企业处于市场的何种地位？ 企业如何从竞争对手中脱颖而出？ 企业的关键业务流程是什么？ 不同的产品、不同的部门如何协作？ 企业成功的威胁在哪里？ 虽然你不可能了解所有事情，但了解这些业务知识将有助于你加深对企业数据的理解，促进你在工作中的人际交...全部
通过教育和学习可以培养一些数据分析的技巧和能力，与此同时你还需要通过实践和不断的经验总结持续修炼你的数据分析素养。 以下是我们认为顶尖数据分析师应具备的7大技能： 商业头脑 如果你希望你的工作在实际业务中产生更大的影响，那么你需要深入了解业务的运作方式。
用超越传统数据分析聚焦的KPI和十大畅销商品的视角去看待，比如： 企业的业务战略是什么？ 企业处于市场的何种地位？ 企业如何从竞争对手中脱颖而出？ 企业的关键业务流程是什么？ 不同的产品、不同的部门如何协作？ 企业成功的威胁在哪里？ 虽然你不可能了解所有事情，但了解这些业务知识将有助于你加深对企业数据的理解，促进你在工作中的人际交往。
当预警信号一发生，可快速与之共享信息，并找到合适的人来回答相关问题，从而把问题扼杀在早期阶段。 2。技术诀窍 作为数据分析师，经常跟软件，系统和数据打交道。如果你对技术理解有好奇心，并愿意继续学习这些技能，以跟上技术的发展，那么这将会为你成为优秀的数据分析师打下良好的基础。
端到端的流程中涉及到许多系统和数据，掌握技术诀窍将使你更容易理解它们的连接方式以及由谁负责哪个部分，对数据价值链了然于胸，也就能够更好地将分析内容插入报告的上下文中。对此，你需要知道： 数据来自哪里？ 为什么收集数据，怎么收集数据，以及由谁收集？ 数据经历了哪些转化步骤？ 数据存放在哪里？ 你如何访问数据以及谁有权访问数据？ 你可以使用哪些工具进行分析？ 你的利益相关者存在什么问题？ 你的分析见解提供给谁，他们打算根据你的发现采取什么行动？ 分析结果分享后，你的调查结果会怎样？ 你的分析产生了什么影响？是否对决策有明显的帮助？ 3。
沟通技巧 作为数据分析师，你可以通过数据，与利益相关者，同事，数据提供者，系统所有者等人一起沟通，从而培养企业内部决策的洞察力。 当你共享信息时，选择正确的媒介也很重要。你的企业是否拥有支持决策的数字化、交互式和探索性的仪表板？或者你是否需要提供可用于“阅读”的打印材料？谁是你的受众，他们需要的是什么？你的受众又在哪里？语言，文化和分散的地理位置会如何影响你汇报结果的方式？共享信息的时间范围在哪里？ 从长远来看，提高您的口头表达，书面呈现和使用数据的技巧将有助于你提供更好的数据分析服务。
4。利益相关者的管理技巧 利益相关者指的是你的客户，他们对信息的需求是推动你分析的动力所在。利益相关者是攻克数据分析难题中一个重要的部分，团队越大或影响力越大，找到满足其需求的解决方案也就越困难。
首先，你需要通过收集他们的需求和期望，并细化管理时间框架，可用数据，人员和资源等方面；其次，要直观和简单地向利益相关者展示如何使用你创建的内容，最好附上建议说明。另外，尽可能了解交互式数据可视化获取的所有路径，这对你的项目介绍会很有帮助。
在与利益相关方的互动中，尝试保持持续的想法反馈和信息交流，以便在收到他们对你的数据和系统的意见之前，就能做好及时的应对。 5。批判性思考的能力 批判性思维将助你跳脱出当前的认知，以更中立、全面的视角审视问题。
当你问自己这样的问题时：“这样分析的意义是什么？” “这对过程x有什么影响？”。。。。。。那么，你就走出了“人迹罕至的地方”，开始深入了解你面前的数据。 发现异常值应马上进行下一步调查。异常数据中的峰值代表了什么？这是一个微不足道的异常，还是传递了一个重要的信号，你是否需要进一步评估？ 可视化分析可以支持你的这些批判性思维的过程，因为它可以允许你在很短的时间内从不同的角度查看数据。
当你找到特别有趣的数据点时，你还可以使用不同的图表类型快速轻松地对其进行调查，引入时间维度或有关业务其他部分的详细信息，以便提供新的视图。 以不同角度探索相同情况，这有助于你回答一些问题并评估是否应该进一步深挖。
在这个过程中，你既是研究员也是调查者。 6。演讲技巧 许多数据分析师可以通过在线点击按钮与广大屏幕前的观众进行数字化分享。但是，有些情况下，你需要亲自向现场观众展示你的数据分析见解。 因此，磨练演讲的技能非常重要，这样才能以优雅的方式有效地分享你的发现。
你需要以清晰的结构、富有逻辑顺序的内容传达，为你的分享设定正确的基调。同时要有侧重点地进行展示，并了解如何在交互式仪表板中直观地为受众导航。 一个非常有价值的方法是，先不要把你的答案局限于那些在你的分析中很明显可以看到的问题，而是要预测潜在的后续问题。
这又回到前面说的了解和理解业务和利益相关者。了解他们对什么感兴趣，理清他们现在的优先事项和当中的关系。 在每次答疑时针对每一个可能提出的问题给出答案。如果你没有答案，请准备好后续流程，比如你可以向他们提出你的解决方案，确定如何以及何时找到并分享他们后续问题的答案。
所以，准备是关键，倾听你的利益相关者的意见，不断解答的过程将帮助你在内部建立自己的信誉。 7。数据可视化的技能 使用什么工具，以及你是以数字化方式还是在白板上呈现数据分析报告并不重要，重要的是能够描绘出一幅展示正在发生的事情的全局图。
这可以像在白板上绘制流程一样简单。以可视化图像作为基础，可以消灭许多的分歧。 相信你经常会在报告、交互式信息中心或图表中传达你的数据分析的见解。为了达到可视化呈现的最佳效果，请确保为数据选择正确的图表类型，并能够清晰，快速地显示关键结果。
尤其需要注意上下文的衔接，不要孤立地呈现数据报告，这是在弱化数据分析的意义。这些数据与业务前期、其他部门、行业基准有何关联？将结果放在透视中，指导您的受众结局是好还是坏，以及是否需要采取行动以及采取何种紧急措施。
都需要熟悉数据可视化的最佳实践并尽可能地应用它们。收起
