在2020年資料成為繼土地、勞動力、資本和技術之後的第五大生產要素之後，數字化的程序依舊沒有停歇，以飛快的速度將數字化技術、理念和應用向社會的方方面面進行傳播，在這個過程中，資料逐漸成為了構建現代社會的重要標誌，也是在這時，資料就是“石油”這種口號開始在各大領域擴散。

目前來看資料的價值已經毋庸置疑，《“十四五”數字經濟發展規劃》《關於構建資料基礎制度更好發揮資料要素作用的意見》《資料出境安全評估辦法》等各種相關政策支援都表明了資料的重要性，也說明了資料在未來的發展潛力。在這種情況下，資料分析作為將資料轉化為資訊和知識的重要手段，自然受到了熱烈的歡迎，也成為了很多人提升自我時首要選擇學習的技能之一。

前邊也提到了，因為資料已經成為了我們生活中時時會接觸到的一部分，所以資料分析已經不只是資料分析師的專屬技能，而是成為了提升自我的重要技能，這就是為什麼資料分析技能會出現在運營、市場、營銷等崗位的人員需求上。對著這部分人來說，資料分析只要掌握入門技能，就能應付日常需求，那麼資料分析入門階段需要掌握哪些能力呢。

行業和業務知識

在企業的工作中，資料分析往往需要和行業、業務貼近，透過分析來對業務流程、業務方向進行調整。所以資料分析在解決問題的時候，需要資料分析人員掌握行業和業務的相關知識，瞭解指標和資料之間的邏輯關係。

資料視覺化 - 派可資料商業智慧BI視覺化分析平臺

所以很多時候你可以看到對資料分析人員的要求中往往會有這麼一條，擁有快速學習的能力、亦或是在某行業內有相關經驗。這其實就表明了資料分析也是一個非常依賴日常學習積累的能力，因為很多問題不是依靠分析方法、分析工具就能解決的，你還需要具備行業和業務知識才能理解要分析的是什麼，又該朝哪個方向去思考。

資料敏感度

資料敏感度在資料分析領域中其實也是老生常談的問題了，相關的討論數都數不過來。我的看法是，資料敏感度決定了你對資料分析需求的瞭解，決定了你對資料分析方向的把握，決定了你資料分析的效率以及資料分析的準確性。

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為什麼會這麼說，這主要是因為資料敏感度其實並不只是能夠理解資料，同時還要充分理解業務，是一種資料分析的綜合能力。有了資料敏感度之後就能總結出特定的方法，形成完整的資料分析方法論，後續再進行重複的分析時就能根據資料快速掌握分析流程乃至大概結果，所以業務邏輯越瞭解，對資料之間的邏輯關係理解越透徹，資料敏感度也就越高，相應的資料分析能力也會得到提升。

資料分析工具

俗話說得好，工欲善其事，必先利其器。在整個資料分析的系統中，資料分析工具就相當於資料分析的一線戰場，如果不能熟練掌握工具，那一切都只是空中樓閣，得不到有足夠可信度的資料分析結論，也不能重複進行驗證。

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在資料分析的完整流程中，我們會接觸到很多功能不一的各種工具，這主要是因為資料分析的流程資料採集、資料傳輸、資料清洗、資料處理等都需要各種工具。所以在資料分析中，往往需要掌握Excel、SQL、Python、Hadoop、BI等工具，只有掌握了這些工具的使用，才能順暢的完成整個流程，避免在使用中出現錯誤，導致分析結果存在異常。

邏輯思考能力

資料分析是在實踐中逐漸成長起來的技能，所以在使用中一般都是因為各種問題，才會對其進行分析，這就要求資料分析人員能夠分析問題、解決問題，而從本質上來說這就是邏輯思考的能力。

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為什麼資料分析要有邏輯思考能力？這主要是因為企業在發展中業務會遇到很多複雜、混亂的問題，即使要進行分析也要提前對問題進行梳理，才能找出後續分析的方向，如果沒有足夠的邏輯思考能力，那可能都走不到實際分析的階段。各種情況的可能性使得資料分析遇到難題成為了一件常事，所以掌握邏輯思考能力，靈活處理想得到想不到的各種問題也是資料分析要求掌握的能力。

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