第二部分:什么是数据分析能力？下面谈谈如何培养自己的数据分析能力。当然，以下只是我的看法，纯属参考。其中，所需能力模型可分为两种:一种是数据分析的专业基础能力，已收录在好评如潮的回答中，包括图标、模型、SQL等基础能力；另一个是思维能力。这里说的思维能力，就是挖掘数据现象的本质原因，透过现象看本质的能力。这种思维能力也需要业务熟悉度的支撑。
数据分析算是一项技能吗？
大数据是我的主要研究方向之一，同时也在带大数据方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。首先，掌握数据分析技术在当今的大数据时代背景下越来越重要，数据分析也必将成为很多职场人必须掌握的技能之一，所以数据分析不仅是一项职场技能，而且这个技能的应用领域也会越来越广泛。数据分析有两种方式，一种是采用统计学方式，另一种是通过机器学习的方式，这两种方式在具体操作方面也有一定的区别，采用统计学的方式可以通过数据分析工具来说实现，也可以通过编程语言来实现，而采用机器学习的数据分析方式则往往需要通过编程来实现。
对于普通职场人来说，掌握一定的数据分析工具，像Excel、SPSS等能够解决大部分数据分析场景，所以学习大数据分析技术就可以从这些工具开始学起。如果要采用机器学习的数据分析方式则需要具备编程能力，机器学习的数据分析过程主要分为六个步骤，分别是数据整理、算法设计、算法实现、算法训练、算法验证和算法应用，虽然算法设计是机器学习的核心，但是算法实现过程则需要编程语言的帮助。
目前Python在机器学习领域有广泛的使用，Python中的Numpy、Scipy、Matplotlib等库能够为数据分析提供较大的便利。要想在数据分析领域走得更远，掌握编程技术还是有必要的，由于Python语言并不复杂，所以要想掌握Python编程需要做好三件事，其一是制定一个详细的学习计划；其二是注重动手实践；其三是多交流。
如果在学习的初期有专业人士指导一下，那么会对学习Python编程起到较为积极的影响。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！。
初级数据分析需要哪些技能？
对于初级数据分析师，需要掌握的核心技能有以下5点：业务是核心，围绕着业务周围的是需要掌握的5项技能。ExcelExcel简单易用，功能强大，熟练使用Excel是数据分析必备的技能。对于初级数据分析来说，可能很多时间会去做报表，所以Excel更加重要。Excel分三块：Excel公式、数据透视表和Excel图表。
1、常用Excel公式2、数据透视表3、Excel数据图表SQL对于数据分析师来说，跟数据打交道，有时候可能需要些SQL，所以掌握一些常用的SQL命令也是必须的。统计学统计学是一个数据分析师的核心功底，掌握一些统计学知识是必要的。SPSS对于有些统计分析方法，例如多元线性回归、聚类分析、主成分分析等，Excel无法实现，通过SPSS可以轻松搞定。
如何提高企业的数据分析能力？
伴随企业信息化的发展，企业的核心竞争价值成为企业发展多年沉淀的业务数据。通过对企业的数据进行分析逐步形成企业的核心竞争力，我认为可以从以下几个方面来提升企业的数据分析能力：一 建立坚实的数据根基数据分析首先需要保证分析结果的准确性，所以建议企业先对数据的质量进行统一管理，结合主数据平台建立企业的数据管理标准，将内部不规范、不全面、有错误的数据进行清洗、转换、集成，用户按照不同的权限进行各自业务数据质量以及主数据的把控，保证数据的唯一性、准确性、一致性、及时性。
二 内部数据收集分析基于数据标准统一、质量监管后，将企业内部核心的业务数据进行整合、分析，搭建企业的数据分析平台，参考行业分析模型，结合企业自身管控需求，为企业量身定制满足企业当前管理需求及未来发展需要的分析模型，精确反映出企业的管理问题，助力企业精细化管理、以数字驱动企业决策，提升企业的核心竞争力。
