专业技能的话、数据库语法、python和可视化软件的使用这些、业务技能的话、我觉得是报告和问题的总结、会整理数据报告、对数据的产出报告做出大家看的简单明了的形式。

将业务与数据相结合，再通过BI展示分析成果。深耕业务知识，数据通过python、机器学习、爬虫等多种方式获取和分析。最终以BI或报告等形式展示分析结果。

1. 数据分析技能：数据分析师需要具备深入了解数据的能力，包括数据收集、整理、清洗、分析、可视化等方面的技能。
2. 统计学知识：统计学知识是数据分析师必须掌握的技能之一，包括概率论、假设检验、回归分析、时间序列分析等。
3. 数据库和SQL：数据分析师需要了解数据库和SQL语言，能够有效地查询和管理数据。
4. 编程技能：掌握编程技能可以让数据分析师更好地处理和分析数据，例如Python、R、MATLAB等编程语言。
5. 沟通和表达能力：数据分析师需要能够将分析结果以清晰简洁的方式呈现给其他人，包括非技术人员。
6. 行业知识：数据分析师需要了解所在行业的相关知识，包括市场趋势、业务流程、竞争对手等，以便更好地分析和解释数据。

数据分析，数据建模，数据治理

编程逻辑很重要啊，很多都需要写代码来实现

编程技能：数据分析师需要熟练掌握至少一种编程语言，如Python、R、SQL等。这些语言可以帮助分析师处理大规模数据集、自动化分析流程、进行数据可视化等。

业务理解能力，解决问题能力,沟通能力，表达能力，数据处理能力，模型建立能力

• 大数据分析师需要具备扎实的数学和统计基础，
• 需要精通数据挖掘和机器学习技术
• 需要具备数据处理和管理的技能
  

统计学重要，可以洞悉数据背后的价值

数据分析，数据建模，数据治理