上一篇文章讲过了数据分析师在职业成长过程中的三种角色定位，但是很多人在数据分析晋升的过程中，都会陷入对各种各样的难题：被分散在各个业务系统中的数据困扰、被报表工作所折磨、无法在庞杂的数据背后发现关键业务所在......
于是在这一篇文章中，狂野君整合了数据分析实战专家库纳尔.贾恩的思想，从实战的角度讲解数据分析的成长之路。
数据分析必备的技能
一个企业对数据的重视有多高，它就有多需要数据分析师。而数据分析师的重要性主要是靠他们的专业技能和专业知识来进行体现的，那么一个合格的数据分析师都需要哪些专业技能呢？
1、基础知识
数据分析师掌握的基础知识必须比较广，既有业务分析层面的，也有软件操作层面的。其中统计模型、线性代数、一些简单的算法以及数据仓库、数据采集等操作都是必须熟练掌握的。
2、数据分析技术
数据分析建立在技术基础之上，根据掌握的技术将数据按照一定的标准进行统计、归类、汇总、计算，最终使用可视化工具展现出来。常用的数据分析技术有：对比分析法、因素分析法、回归分析法、因子分析法等。除了这些之外，Python语言等应用工具的运用同等重要。
3、业务结合能力
懂业务是数据分析师的必修课，一是要懂业务方向，二是要懂业务人员的实际业务场景。数据分析往往针对一个行业，与行业进行挂钩，利用数据分析理清自己的观点，有效的反哺业务。
4、掌握数据分析工具
数据分析的目的是将数据以普通业务人员都可以看懂的形式呈现出来，所以好工具的标准要从分析和可视化两个角度考虑，除了面对业务人员，还要给公司决策者查看。所以尽可能选用快捷、方便的工具。
提升数据分析实战能力的路径
了解了数据分析师需要掌握的技能，那么每一项技能要如何得到提升呢？库纳尔.贾恩为我们提供了一条学习路径。
1、了解数据分析在所在行业的定位与角色
掌握统计基础知识，前期可以阅读《概率论》、《深入浅出统计学》、《数据之美》、《深入浅出数据分析》、《精益数据分析》，了解Python等重要性以及工作原理。
2、攻克基本的数据可视化操作
在牢牢掌握了统计基础知识后，你应该开始探索业务内所拥有的数据集，开始数据可视化技巧的学习。
从各式各样的仪表盘中探索数据分析与可视化的窍门是一个很不多的方法，而且这一阶段不需要有太强的业务导向，只需你选好可视化工具，并且尝试着做出满意的成果，通过结果来寻找提升业务分析能力的方法。
3、深入了解业务逻辑
从业务报表入手，部门报表展示了前一段时间业务的水平和侧重点，并且通过比较分析与周期分析，可以洞见出某一段时间内，某一业务模块的变化情况。
根据业务变化，挖掘数据仓库中现有的数据，包括用户、产品、成本等，按照现在的业务情况，生成用户画像、产品配比象限图等成果，在实战中提升对业务数据的应用。
与业务人员多交流，了解业务人员近期的困境与业务压力，争取做到主动的支持而不是被动的满足需求。
4、通过数据分析工具强化技能
当熟悉了将业务场景与数据应用进行结合后，你就可以开始选择好用的工具。对于初级的数据分析师，能用在仪表盘中简单操作，利用丰富的图表类型，做出模块清晰的可视化成果，再进行数据展示和汇报即可。
对于高级的数据分析师，商业智能是一个非常好的选择。BI可以很大程度上解放数据分析师的工作，无论是业务分析还是决策管理，数据分析与可视化操作即可以进行微观的销售明细分析等操作，也可以进行人员预测、投资回报率预测等宏观的前端分析。
目前国内市场存在的商业智能工具众多，，而越来越多的国内BI提供商也慢慢崛起，在产品性能与服务用户方面大有超越国外巨头厂商之势。
掌握数据分析工具
数据分析师的成长并不是一蹴而就，但是掌握好的策略的确可以提升数据分析的水平，其实相比于策略，一个好的BI工具更能起到一锤定音的作用。所以，狂野君还会整合国内外先进易用的数据分析工具，为大家带来一期工具推荐。
如果对狂野君的观点感兴趣的话，可以关注“商业智能洞察”公众号，和狂野君进行更深的交流。
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