面试了37位数据分析师，发现厉害的人都有这4个特质

我们来看一份年薪24w-48w的高级数据分析师的招聘信息，以下4点能力是用人单位较为看重的：

业务洞察力和执行力

说通俗点，就是如何从海量信息中获取有效信息。

Python可以利用MySQLdb库连接数据库，可以利用pandas和matplotlib进行清洗和分析，可以利用pyecharts进行交互可视化，可以利用numpy和sklearn进行建模，甚至可以利用pyinstaller打包工作流交给同事，共同提效……

调用matplotlib库用几行代码快速整理数据并出图

当工具上更高效，就有更多的时间去深入了解和分析业务。

沟通能力

Python还可以提升沟通力？

数据分析师属于业务端工作，长期接触公司项目与客户需求。而技术端一般只管产品功能实现。掌握Python的分析师，会更了解业务端和技术端双方的痛点在哪里。

Python和SQL

和庞大的数据打交道，只会Excel是不经济的，所以大部分数据分析师工作都要求SQL技能。

SQL语言入门很简单，掌握了存取数据以及基本的数据清洗函数之后，就可以着手工作了。初级的分析师可能会取数到本地再做分析，高效的数据分析师则会使用Python连接数据库进行分析，让工作流变得更高效。

使用Python工具库pymongo进行数据库文档查询

主动性和逻辑性

主动性和逻辑性是个玄学，职场人都会说自己有主动性，但问题是老板怎样才能感受到你的主动性呢？比如……

在转化率数据低迷的时候很快调取数据找到原因，甚至用Python写一个自动预警脚本，准确地表达给一线业务人员。
在公司新业务尚未成型的时候用Python收集整理有效数据，建立起可视化的指标体系，指导业务，而不是在老板问你的时候才说“我觉得”；
主动学习，主动在固化的数据工作流程中找到新的提效方法，比如发现同事还在复制粘贴重复劳动，用Python帮同事写一个合并文件的脚本。主动性和逻辑性就是因为一个人有强大的能力才能展现出来。

使用Python写小工具，几分钟完成912个Excel表格合并

总结来说，要当一名“高级”数据分析师，一直吃老本是不可能的。只有不断学习不断思考才能做到顶尖。

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