数据分析能力如何体现？

一、数据分析能力如何体现？

一般来看，数据分析需要哪些能力？

基本的理论知识：数理统计、模型原理、市场研究等。

常规分析工具的使用。常用办公软件（Excel、PPT、思维导图）、数据库、统计分析工具、数据挖掘等。

一定的业务理解能力，能理解业务背后的商业逻辑。只有理解问题，才能转换成数据分析的问题，才知道如何设定分析目标进行分析。

数据报告和数据可视化的能力。数据分析得再好，如果不能以漂亮的方式“表达”，成效也会大打折扣。

学习，建议从分析理论和工具实践

二、会计如何提升数据分析能力？

会计分析数据要从各个方面出发，纵向和横向的分析，通观全局。

三、数据分析需要哪些能力?

①基本的理论知识

数理统计、模型原理、市场研究等。

②常规分析工具的使用

常用办公软件(Excel、PPT、思维导图)、数据库、统计分析工具、数据挖掘等。

③一定的业务理解能力

能理解业务背后的商业逻辑，只有理解问题，才能转换成数据分析的问题，才知道如何设定分析目标进行分析。

④数据报告和数据可视化的能力

数据分析得再好，如果不能以漂亮的方式“表达”，成效也会大打折扣。

四、数据分析能力是指什么 数据分析能力具体是指什么

1、数据分析能力的实质是在于解决业务数据来源的两个问题：一个是流程里的门槛问题，指导产品开发、商业决策、支撑营销和销售等需求；另一个是管理或分析师的数据引入问题，指导运营和管理，规划和优化销售、营销、销售等需求。

2、数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

五、数据分析师需要具备哪些能力?

1、业务能力

数据分析工作的重中之重就是业务能力，只要真正的在实践领域从事过，就会真正的明白业务知识是你分析的根本。而业务知识的学习是需要时间积累的。业务知识的培养是将远远超过技术工具的学习。数据分析其实就是基于业务之上的更深层次的思考和总结。

2、思考能力

当我们拿到一份数据报表的时候，整个数据就摆在面前，它不会主动开口告诉你。这就需要我们去推演和分析，从中找到规律，迅速评估问题的关键属性和决定因素，形成自己的独有见解，总结报告。所谓心思缜密，滴水不漏，没有思考逻辑，就没有分析思维。

3、沟通能力

数据分析贯穿企业整个工作流程链，你需要面对不同的岗位，不同的角色，这个时候，就需要你良好的沟通能力，采用不同的语言和表达方式，来获取你想要的东西。沟通能力就是数据和业务的桥梁。再沟通中，我们不要固执己见，要采取他人的意见，尤其是智者的意见，可以帮我们降低犯错率，提高分析正确率，这样我们的分析才会更有说服力。

4、技术能力

我们自己了解到的，相关技术像Excel，MySql，Python，SPSS等这些工具。我们如果刚刚步入数据分析工作，其实Excel就已经足够了。如果我们想更深层次的掌握，可以学习Python，R，SPSS等这些。他们提供的强大的挖掘功能和图形能力。尤其是R，Python引用他们的库非常方便，而已技术也很成熟。

如果想要从事数据分析的相关工作，最基本的需要有常见的统计知识以及基本算法知识，其次最好掌握SQL，R（Python）这类的语言，另外最重要的就是要会使用IBM SPSS这类的数据分析软件，会让你的工作事半功倍。

六、数据分析师需要具备哪些能力?(一)

作为数据分析师，在平时的工作中，你必须具备的能力是知道如何处理、解读、分析数据和如何去开展工作！

要能从数据的角度，使用一定的方法与工具，对数据进行加工处理，结合商业场景 进行结构化分析 。 帮助公司相关业务部门监控、定位、分析、解决商业问题 ，从而帮助公司业务部门高效决策，提升经营效率，发现业务机会点，让企业取得持续竞争优势。

在企业内部，数据分析师需要知道而且经常回答这些问题：

这就要求 数据分析师必须要“懂数据”和“懂业务” 。

什么叫“懂数据”和“懂业务”，数据分析师“懂数据”要分二个层面：

①数据是在哪个业务场景产生的，是对应什么样的业务动作 。

②数据质量。 如KPI如何防止造假？

日常工作中经常是围绕几个核心的“数据指标”开展分析的，但必须要结合业务场景和业务流程进行分析才有意义。

“懂业务”方面，具体可以：

①每天抽一个小时时间自己去思考：为什么业务给你提这个数据需求？他提这个数据需求到底解决什么问题？（ 可以约着一起吃饭，带着请教的问一下需求方，需要我们支持什么？你们现在主要的业务问题是什么？态度好一点，谦虚一点，当你服务一段时间后，你这样沟通会得到很多业务信息。 ）

② 多思考业务问题，并使用思维导图记录下你的思考；提个数据进行验证

③多关注些行业公众号或者相关网站，去看看同个行业的人在说什么，在干什么，并结合自己公司的情况，看看自己的理解是什么程度，看看自己有哪些需要提高的。

综合来说，就是

①自己主动去实践业务流程，把业务流程与数据与数据分析串联起来。

②主动去找业务方或者这个行业的人请教，构建好与业务的关系，你是帮助他解决问题，如果你态度不是很差，愿意谦虚一点，大多时候都愿意。、

③平时业务方提需求的时候，可以多问自己几个为什么， 然后再和业务沟通你的理解， 然后要结合业务方的KPI和业务痛点、业务方想要解决的问题进行综合考虑（需要注意时间维度），这样才有可能真正理解KPI背后的逻辑与原因。

④往行业的最佳实践看看，当然其它行业也是可以参考。

至于使用的分析工具，往往不是最重要的，只要能达到分析的目的和效果，基本上所有的工具都可以使用，但是基础的Excel和SQL必须要会。 不过作为数据分析师，能帮助企业解决问题，才是的价值关键所在。 业务伙伴不关心你的掌握了什么技能，会用什么方法，他们更关注的是他们描述的需求和提出的问题，你能够理解，并且能够在实际的数据分析工作中能对他们有帮助，而这些都是建立在懂业务的基础上的。