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一.數據分析師的誕生原因：
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數據分析師的正確姿勢應該是什麼樣?
互聯網公司的優勢在於，運營過程中產生大量數據，這些數據可以通過一些手段轉化爲決策的動力。數據分析師，就是這其中的結合點。
產品，營銷，銷售等部門，都會有不同的需求。
例如：
產品經理最關心的，是 A/B 測試的數據，用以決定產品的效果;
營銷團隊，在乎營銷渠道反饋與結果的數據，以便設計下一個營銷戰略;
銷售，關心客戶的購買率，保留，以及追加銷售時機等。
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二.具備知識體系：
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統計相關的數學知識
數學知識是數據分析師的基礎知識。
對於初級數據分析師，瞭解一些描述統計相關的基礎內容，有一定的公式計算能力即可，瞭解常用統計模型算法則是加分。
對於高級數據分析師，統計模型相關知識是必備能力，線性代數(主要是矩陣計算相關知識)最好也有一定的瞭解。
而對於數據挖掘工程師，除了統計學以外，各類算法也需要熟練使用，對數學的要求是最高的。
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三.趁手的工具
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對於初級數據分析師，玩轉Excel是必須的，數據透視表和公式使用必須熟練，VBA是加分。另外，還要學會一個統計分析工具，SPSS作爲入門是比較好的；如果，能熟練使用一款數據可視化工具（例：豌豆 BI）就更好了。
對於高級數據分析師，使用分析工具是核心能力，VBA基本必備，SPSS/SAS/R至少要熟練使用其中之一，其他分析工具(如Matlab)視情況而定。
對於數據挖掘工程師……嗯，會用用Excel就行了，主要工作要靠寫代碼來解決呢。
業務理解能力
業務理解說是數據分析師所有工作的基礎也不爲過，數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都依賴於數據分析師對業務本身的理解。
對於初級數據分析師，主要工作是提取數據和做一些簡單圖表，以及少量的洞察結論，擁有對業務的基本瞭解就可以。
對於高級數據分析師，需要對業務有較爲深入的瞭解，能夠基於數據，提煉出有效觀點，對實際業務能有所幫助。
對於數據挖掘工程師，對業務有基本瞭解就可以，重點還是需要放在發揮自己的技術能力上。
邏輯思維
理工男都具有的思維。
對於初級數據分析師，邏輯思維主要體現在數據分析過程中每一步都有目的性，知道自己需要用什麼樣的手段，達到什麼樣的目標。
對於高級數據分析師，邏輯思維主要體現在搭建完整有效的分析框架，瞭解分析對象之間的關聯關係，清楚每一個指標變化的前因後果，會給業務帶來
對於數據挖掘工程師，邏輯思維除了體現在和業務相關的分析工作上，還包括算法邏輯，程序邏輯等，所以對邏輯思維的要求也是最高的。
大數據可視化工具
數據可視化說起來很高大上，其實包括的範圍很廣，做個PPT裏邊放上數據圖表也可以算是數據可視化，所以我認爲這是一項普遍需要的能力。
對於初級數據分析師，能用Excel和PPT做出基本的圖表和報告，能清楚的展示數據，就達到目標了。
對於高級數據分析師，需要探尋更好的數據可視化方法，使用更有效的數據可視化工具，如可視化工具億信ABI，根據實際需求做出或簡單或複雜，但適合受衆觀看的數據可視化內容。
對於數據挖掘工程師，瞭解一些數據可視化工具是有必要的，也要根據需求做一些複雜的可視化圖表，但通常不需要考慮太多美化的問題。
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四.協調溝通
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不是業務，勝似業務！
對於初級數據分析師，瞭解業務、尋找數據、講解報告，都需要和不同部門的人打交道，因此溝通能力很重要。
對於高級數據分析師，需要開始獨立帶項目，或者和產品做一些合作，因此除了溝通能力以外，還需要一些項目協調能力。
對於數據挖掘工程師，和人溝通技術方面內容偏多，業務方面相對少一些，對溝通協調的要求也相對低一些。
除此之外，還需要掌握基本的數據分析思路、方法、工具、應用相關知識，明悅數據旗下的馬達金牌課就是一門數據分析師全體系培養課程。