编程能力：数据分析师通常需要使用编程语言（如Python、R、SQL等）来处理和分析数据，以及构建自动化的数据处理流程。
统计学知识：对统计学原理的理解可以帮助数据分析师进行数据的有效解释和推断，以及进行假设检验和建模分析。
数据清洗和处理能力：数据分析师需要能够清洗和处理原始数据，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
数据可视化：能够使用可视化工具（如Tableau、Power BI、matplotlib等）将数据转化为易于理解和传达的图表和图形。
数据库知识：了解数据库的基本原理和SQL语言，能够从数据库中提取和处理数据。
业务理解能力：理解所在行业的业务需求和背景，能够将数据分析结果与业务实际情况结合起来，提供有针对性的数据分析解决方案。
沟通能力：能够清晰地向非技术人员解释数据分析结果，并与团队成员合作，共同解决问题。 |
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发表于 2024-1-12 10:18:21
