成为一名合格的Data Analyst需要哪些技术背景呢
成为一名数据分析师需要很多硬性和软性的技能。总的来说，需要的技能大致可以分为四个类别。
第一个是对行业的知识和兴趣。作为一名合格的数据分析师，除了能够有分析数据的能力，更看重的是有“Business Sense”，能够帮客户解决实际的问题。
第二点是要有基础的统计分析和模型知识。因为数据分析师每天的工作都是用他们的统计数学技能去解释一些问题。在数据分析里面，线性回归和决策树是两个常用的基础统计模型。
第三点就是会使用数据处理软件。这一技能能够帮数据分析师节省一些人为检测、分析的时间，能够留出更多的时间来进行商业上的分析。另外一方面，也可以减少一些人为的误差。SQL和EXCEL便是我们平常经常提起的数据处理的软件，通常适用于一些数据量较小的分析。而R和Python更加开源和灵活，如今越来越多的企业希望他们的数据分析师不仅仅会使用SQL和EXCEL，还希望他们能够有使用R和Python写代码的能力以此进行更多的高级分析。
最后一点便是普通数据分析师与优秀数据分析师的分界线，那就是沟通交流能力。面对自己的老板，我们需要积极的分享我们的想法，说服他并且证明我们的分析是正确的和有价值的。面对客户，沟通能力显得更为重要。因为很多客户并没有相应的学术背景，他们可能并不了解数学和统计，那么在这种情况下，我们需要使用更加通俗易懂的语言来解释我们的数据分析结果。
成为一名合格的Data Analyst需要哪些教育背景呢
数据分析师每天都在和数字打交道，因此第一件事，便是数据的采集和维护。一些错误的数据需要修复或者移除，这些都是数据分析师每天需要做的事情。
第二部分是为客户制作和提交周期性的报告，周期为每周或者每月，例如为客户提供KPI。主要是在数字上的呈现，通常使用的软件是PowerPoint或者Excel。
第三部分是检测和检验模型，这一部分在各个不同的行业会有不同。在检测模型之后，会有后续的更加细化的分析。根据模型的结果，为客户进行优化和预测。
最后一部分是与客户的日常沟通，数据分析师需要根据客户要求进行有针对性的各种分析。
数据分析师的薪水问题
