是否热爱数据，却不想成为数据科学家？是否喜欢在海量数据中寻找关键信息？是否是一个充满好奇心的创意思考者？那么，数据分析师/数据可视化师/数据故事讲述者的角色可能非常适合。
数据分析师的角色并不要求计算机科学或数学背景。即使来自非技术背景，也可以获得这个角色所需的技术技能。以下是成为数据分析师所需的关键技术技能列表：
数据分析师所需的编码技能水平并不像数据科学家那样高。需要有能力探索和分析庞大的数据集。这通常是通过使用数据可视化工具如Power BI和Tableau来实现的。然而，并非所有公司都能负担得起购买这些工具。因此，普遍的选择是使用Python及其广泛的数据可视化库。对于任何新接触编码的人来说，Python是最佳选择。它非常容易学习，并且是数据科学中最广泛使用的编程语言。可以掌握基本的Python技能，并精通这个角色所需的关键库，包括Pandas、Matplotlib、Seaborn、Numpy和Scikit Learn。
掌握基本的SQL知识也是有帮助的，因为它将使能够控制从各种来源访问数据。理解数据检索和集成将有助于很好地管理数据。
数据可视化工具是推动大多数数据分析师角色的关键。掌握这些工具并不需要技术背景。这些工具大多基于点击和拖拽操作。重要的是要理解使用这些工具分析和可视化数据所需的各种功能。根据Gartner的2020年魔力象限，市场上顶级的商业智能和分析工具是Power BI和Tableau。可以学习两者或专注于其中一个并掌握它。这两个工具都有免费的云版本可用，包含了数据分析所需的大部分功能。
通过互联网上提供的免费教程，可以在几周内掌握这些工具的基本使用。要获得使用这些工具的高级水平，包括各种计算、公式、开发自定义可视化和切片/切块数据，需要付出一些努力。至少精通这些工具中的一个至关重要。
Excel是另一个广泛使用但被低估其能力的数据分析工具。它的功能与Power BI相当，因为微软已经将大部分Power BI工具（如Power Query编辑器）引入Excel。Excel中有许多功能，如数据透视表、数据操作公式和用于可视化的图表，这些功能被有效地用于开发一些令人惊叹的仪表板。
领域知识意味着理解客户的商业环境、竞争对手和业务的整体可预见未来。每位数据分析师都必须花足够的时间获取与问题陈述相关的商业/领域知识。这将使能够从不同角度理解问题，并提出最佳可能的解决方案。
与数据科学家相比，数据分析师需要更多的软技能。数据分析师的责任是有效地向可能包括经理、客户和SME（主题专家）等重要利益相关者展示数据分析的结果。需要具备将技术信息转化为易于理解的非技术行动项的基本软技能。必须自信地展示发现，并通过令人印象深刻的演示提出解决方案。以下是这个角色所需的一些关键焦点领域：
如果仪表板只是色彩丰富且看起来不错，那是不够的。仪表板上的每个项目都应该传达一个信息，而必须将问题与基于解决方案的故事编织在一起，向利益相关者传达。在给定的时间框架内，必须有能力在不混淆用户的情况下传达发现故事。故事应该是简洁、简单，并精确突出问题领域。
“一张图片胜过千言万语”，这句流行的说法强调了视觉的重要性。视觉分析师确切知道使用哪种图表进行各种数据比较/分析。用于演示的仪表板不应该是一堆难以理解的数字和视觉混乱。演示必须将利益相关者的注意力引向数据中的关键焦点区域。
拥有良好的沟通技巧非常重要，因为传达结果的洞察力以及它如何帮助客户提高利润至关重要。需要从不同的角度看待问题。结构化思维是关键。不断提问是这个角色成功最重要的方面之一。数据分析师需要保持好奇心，并且始终在学习。
有许多认证可用于验证在这个角色中的技能。然而，建议选择行业领导者如Tableau（Salesforce）和Microsoft提供的认证。还包括了两个与数据分析相关的IIBA和TDWI的重要认证。以下是可以查看的关键认证：
美国劳工统计局报告称，对数据科学技能的需求将推动2026年就业增长27.9%。对熟练数据分析专业人员的需求目前超过了供应。