在当今这个信息爆炸的时代，商业分析成为了一个炙手可热的话题。无论是在讨论论坛、社交媒体还是聊天平台上，人们都在探讨是否有一项技能能够成为商业分析领域的万能钥匙。答案可能已经在预料之中，它并不存在。商业分析是一个广泛的领域，涵盖了许多需要掌握的技能来取得成功。没有一种放之四海而皆准的方法。但好消息是，有一些关键技能可以学习，以确保将成为一名出色的商业分析专业人士。
过去，人们仅凭拥有一个学位就能获得价值认可的时代已经一去不复返了。商业分析领域并不是这样运作的！市场已经从以学位为中心转变为以技能为基础的行业。请注意，这并不是要求不要去上大学或者辍学！但如果想要的成为一名分析专业人士，不要仅仅依赖于学位。
教育可以帮助找到工作，但技能可以提升成长前景。在本文中，将探讨商业分析专业人士所需的最重要的技能。请记住，这个列表并不全面——但它涵盖了应该掌握的核心技能。
在行业中，经常看到人们将上述两个术语在相似的背景下使用。从顶级行业领袖和招聘人员到普通人，每个人都在使用错误的术语。让澄清一下区别。
商业分析师更偏向于管理层面。他们的重点更多在于分析和有效开展业务活动。这包括部门间的沟通、政策制定等。例如，商业分析师作为客户和销售部门之间的桥梁，确保所有沟通都能按照他们想要的方式顺利进行。
而商业分析专业人士则更多地关注统计、数据、报告和记录数据。他们也旨在改善业务的各个方面，但不同的是，他们通过分析数字来实现这一点。
让看看成为出色的商业分析专业人士所需的技术和理论技能。
统计学和概率学帮助理解数字，回答一些相关的假设，并做出更好的预测。例如：
此外，使用回归和时间序列等统计方法，可以对未来进行相关预测，如预期销售、实现设定目标的可能性等。
如果不知道如何从公司的数据库管理系统（DBMS）中检索数据，那么所有的知识和技能又有什么用呢？这就是数据检索的用途。数据检索是从数据库中识别和提取所需数据的过程。
但是，如何从大量的数据中根据设定的目标提取所需的数据呢？这正是SQL发挥作用的地方。SQL是一种专门为与大型数据库，特别是关系数据库一起工作而设计的编程语言。
市场上有许多数据库管理系统，如Oracle、MongoDB、SQLite等。但在许多知名组织和有抱负的候选人中，最著名的是MySQL。它是最高评级的开源DBMS，以其成熟和可靠性而闻名。
一旦有了数据，需要至少知道一个统计工具，可以将数据导入其中并进行分析。一些统计软件包括SPSS、SAS、Sage、Mathematica等。
目前，最突出的一个，任何人都可以学习的，是Microsoft Excel。MS Excel是一个电子表格，帮助人们分析和绘制数据。它还执行大量的复杂数学和统计函数。所需要做的就是编写公式并选择要计算参数的数据范围。
在行业中，对统计语言的了解是最近的需求。最常用的语言是Python和R。原因是今天产生的数据量需要能够轻松管理如此大量数据的工具。统计程序提供两大好处。
首先，它们使数据转换变得非常容易，人们可以轻松地使用现有变量创建新变量，或根据变量的分布执行数学转换。
其次，这些语言拥有丰富的库，可以帮助人们轻松地制作预测模型。例如，Python中的一个库-sklearn，可以帮助轻松创建大多数模型。将这两个结合起来，使统计语言更适合处理大型和复杂的数据。
在21世纪的每个行业中，数据都被可视化。它作为商业分析专业人士所做的事情和客户/利益相关者需要知道的事情之间的桥梁。随着实时可视化的加入，整个可视化领域已经被提升到了一个新的水平。
有抱负的候选人需要了解可视化的重要性，以及对于特定数据集应该使用哪种图表或图形有一个清晰的理解。
目前，市场上最突出的可视化工具包括PowerBI、Tableau和Qlik Sense。
有许多个性和定性技能可以使技术熟练的商业分析候选人更加完整。以下是商业分析专业人士应该具备的一些突出的软技能。
在每个活动都可以自动化的时代，软技能将帮助脱颖而出，最重要的是沟通。这个行业的候选人必须能够以最简单的方式传达他的分析和想法，而不会失去复杂的细节。
此外，他需要掌握的另一个重要的沟通方面是他的听力技巧。他需要根据他将查询、分析和可视化数据的部门的需求来理解。
思考者总是为他所做的工作带来新的视角和角度。批判性思维不仅有助于他解释分析数据的含义，而且还有助于他理解首先应该收集哪些数据进行分析。
它还将帮助他决定应该进行什么样的分析以及使用什么样的视觉来最有效地传达分析。
好奇心是批判性思维的道路。在正确的时间提出正确的问题只会帮助他提高理解和思考。此外，它导致深入和理性的思考，并有助于发现更多创造性的解决方案来解决当前问题。
许多组织认为好奇心是一项必要的技能，因为它导致在决策时犯更少的错误。此外，它还导致团队内部的积极思考和开放沟通。
在商业分析行业中，问题解决需要个人逻辑地应用一系列思想、过程和行动，以有效且正确地达到他们想要的最终目标。
此外，一个好的问题解决者假设较少，研究更多，以了解他正在处理的问题以及如何向前推进。他通过分析行业正在发生什么、潜在的未来是什么样子以及他可以做些什么来应对，寻找可能的解决方案。
学得越多，成长得越多。都不是天生具有分析能力，这些技能中的许多都是边做边学的。因此，一个人必须有不断学习和提升自己技能的意愿。