先说说数据分析核心竞争力是什么，是工具熟练度吗？我觉得不是

如果一个数据分析师每天的工作价值就是数据支持或者做表做看板，那我觉得可能他还处在比较初级的段位。利用跟业务同学在工具上的能力差异来产出自己的价值，其实是一个门槛比较低的行为。

那么高级数据分析师必备的能力有哪些呢？应该是你的业务理解能力，业务问题转化为数学问题的抽象能力，是你对业务，对市场，对竞对的分析水平，最终转化成你对业务决策的影响，你帮助业务带来的提升。而这些能力，不正儿八经在真实业务环境下实操一阵是很难积累下来的，培训班不能给到你真实的业务环境

工具用的再溜，那也只能让你数据取得更快更准，图表做的更好看功能更全面，但价值何在？数据取得快能让业务带来增长吗？数据取得准能给业务带来降本增效的作用吗？应该不行吧

学习工具的目的一是通过工具实现某个功能，比如通过SQL我们可以实现取数的功能，而是提高我们工作的效率，比如爬虫代替人工操作，比如python脚本快速高效清理数据

再考虑一个问题，数据本身有价值吗？没有，有价值的是通过数据挖掘出的信息以及背后的规律，最终能给业务带来营收或者降本增效，这才是价值

所以，高级数据分析师由两部分能力是必须具备的：

一部分是专业能力，指的是只有数分岗强需求，其他岗位弱需求或者无需求的能力；第二部分是通用能力，指的是数分岗强需求且其他特定岗位也会强需求的能力

1、专业能力

2、通用能力

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我是 @Tao

一个从传统制造业转行的数据分析师，目前是一名高级数据分析师，希望通过自己的分享帮助其他想要转行数据分析的同学，更多转行相关的经验可以去看我的专栏

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