Excel：最基础的工具，能够快速进行数据清理和基础分析。
tableau：强大的商业智能平台，用于创建交互式数据可视化报表。
powerbI：微软的商业智能工具，常用于生成动态报表和仪表板。
统计分析与机器学习：数据分析师需要掌握一定的统计学和机器学习知识，来进行更加复杂的分析。
统计学：掌握描述性统计、假设检验、回归分析、方差分析等统计方法。
机器学习：了解基础的机器学习算法，如线性回归、决策树、聚类分析、KNN等，能够利用这些算法进行数据建模。
2.业务理解与行业知识
数据分析师不仅要有扎实的技术背景，还需要对所服务的行业有深入了解。通过行业知识，数据分析师能够更好地理解数据背后的商业问题，从而做出更加精准的分析。
行业分析：了解行业的关键指标、市场趋势和竞争格局，能够为企业提供有价值的建议。
需求理解：理解业务部门的需求，与管理层和相关部门进行有效沟通，确保分析结果能帮助解决实际问题。
3.软技能
沟通能力：数据分析师需要与团队成员、管理层和其他部门进行有效沟通，准确表达分析结果和建议。
解决问题的能力：分析过程中可能会遇到复杂的问题，数据分析师需要具备强大的问题解决能力，能够独立发现问题并提出解决方案。
项目管理能力：数据分析师通常需要在多个项目之间切换，具备一定的项目管理能力有助于提高工作效率。
三、数据分析师的收入
数据分析师的薪资水平通常较为优渥，尤其是在大数据和人工智能应用日益增长的背景下，数据分析师的需求和薪酬都呈现上升趋势。
1.中国的数据分析师收入
在中国，数据分析师的薪资水平通常取决于工作经验、所在城市、行业和公司规模。大城市（如北京、上海、深圳）的薪资水平较高。
初级数据分析师：刚入行的分析师年薪一般为8万至12万元人民币。