高级数据分析要哪一些能力？这是很多人心里的疑惑。这篇文章从数据分析师需要具备的能力出发，总结了高级的数据分析师需要的八大能力，希望对你有所帮助。

  到底高级的数据分析师需要啥能力？这是很多人心中的疑惑。网上流行的都是 Excel、SQL、Python，都是数据分析从 0 到 1，那到底从 1 到 100 该弄些啥？

  知识，比如统计学、数学、运筹学、机器学习，知识有理论体系，可以对着书学。

  技能，比如 Excel、SQL、Python、Tableau 等软件。能够最终靠反复操作提升的。

  这是脱离底层 SQLboy，取数工具人的第一步。组长级以上的数据分析师，都得跟业务直接沟通项目，数据部门总监要上经营分析会，不懂业务是过不去的。一个公司的业务，有战略、战术、战斗三层，数据分析师的理解，也是分三层次的（如下图）：

  src=想要全面理解业务，在大多数情况下要在行业里待很多年。但使用价值链模型 + 财务报表，能够迅速理解一个行业的主要收入、成本结构，快速建立认知，应付面试是够了。

  因为业务流程非常灵活多变，很多时候高级的数据分析师要自己动手梳理指标（而不是背诵 AARRR 之流）梳理指标体系。梳理指标体系需要结合具体业务流程（即业务理解里战斗层）。

  数据指标有总分式和流程式两种基本形态（如下图），但很多时候，业务流程本身很复杂，步骤非常多，因此就需要有能力细细梳理。

  设计标签能力和梳理指标一样重要，但是经常被人忽视。高级的数据分析师可不是只会把维度表里的城市、性别、年龄拖出来用，而是能很敏锐地从业务口中捕捉到 高级用户 长线运营 防御性产品 这种词语，然后试着用数据量化。

  这些有业务含义的标签，俗称 黑话 行话 ，是衡量一个数据分析师对行业理解的重要标准。

  有了指标和标签，能开始取数了。但未经处理的原始数据需求，经常是混乱的，比如：

  一个合格的数据组长、部门经理，有能力把这些混乱的表达，整理成标准化的指标 + 维度，并且能弄清业务看数据的目的。

  这是很重要的能力！很多同学主要是因为自己的领导没这种能力，才被虐得死去活来。

  src=一个优秀的数据部门经理，则可以从常规取数需求中，发现开发看板，开发模型的机会，从而从部门争取更多功劳，这是更宝贵的高级能力了。

  一般数据分析师在自己看数据的时候，多使用拆分逻辑，从大到小找到问题点。而在和业务部门讨论时，业务可能会提出分析假设，此时要剥洋葱式验证。

  分析逻辑是数据分析核心能力，如果分析能力不强，那就只能写： 活跃低了，要搞高 这种东西。只会写要搞高的话，基本上与高薪岗位无缘了。

  除了利用现有数据，测试也是一个常用工具。但注意！设计实验，是非常考验人能力的。因为统计学的双样本 T 检验，只会告诉你抽样出来的数字有没有显著差异，但是为啥要拿这两组数字做对比；为啥要比这个指标；有显著差异又说明业务上的啥问题，都得自己想明白才行。

  src=经常有业务方在做 ABtest 的时候，不去思考两个用户群体，两个版本有没有可比性，不去控制一下干扰因素，搞得测试结果很难解释。前后几次测试不一样，都是源于此。

  我们常说，一个好的实验得基于业务，针对谁？测什么指标？控什么因素？都得想清楚，这才是推理能力的体现。

  高级的数据分析师当然需要有项目管理能力，因为数据分析工作本身就和各个业务有交集。前端埋点没做好，业务规则不清晰，一线人员瞎操作，都会影响数据质量，影响预测的准确性，影响数据看板上线，影响模型落地。所以要有项目协调与沟通能力，推动项目实现。项目管理是所有高级岗位的通用能力。

  汇报能力也是一项高级岗位通用能力，只不过对高级的数据分析师格外重要，因为要直面各部门老板，数据严谨性，总结的可科学性，推理的严密性要求都很高。且经常要根据老板们的意图，随时调整汇报方向（见风使舵），这个对自身能力要求是很高的。

  以上就是八大能力介绍，这也是为什么，我们正真看到格子间里 SQLBoy 键盘敲到冒烟，而组长、经理、总监们都忙着开会的原因，太多非技术类工作要处理。

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