数据分析师的评价不是一门科学而是一门艺术,不能指望能完全客观、数字化的描述每一位分析师，总会存在一些主观的考量因素。然而,可以在业绩、软素质及领导力、专业能力等各项指标下综合评价,以下是作为互联网数据分析师能力和要求的简述,关于数据分析的能力提升这里也做了详细阐述，希望可以为大家提供帮助。
数据分析师能力体系
数据分析师工作内容构成
对于互联网行业的数据分析师，每天工作的时间构成
问问自己，数据分析能力是否有提升？
1、你了解你所整理的数据的来源吗？是自己公司的业务数据，还是与合作伙伴交换的数据？是自己公司相关部门采集的，还是从第三方获取的？获取过程中，具体的指标和逻辑是什么？
2、这些数据是真实的吗？采集和整理过程中会不会出现什么问题？技术上的逻辑和业务上的逻辑是不同的概念，有没有技术上没有瑕疵，但并不符合业务逻辑的数据流程？（这个问题可能要稍晚回答，但请你牢记于心）
3、到你手里的数据经过了什么处理？你又做了什么处理？为什么他们和你要做这些处理？
4、谁需要你的数据？你处理后的数据流向哪里？他们用数据做什么？这些数据最终又拿去做了什么？比如，为客户做了什么服务，公司发布了什么内容，或向管理层证明了什么KPI，或支持了哪个部门的评估？
5、你做整理的周期是什么？为什么是这样的周期？
6、公司有其他的部门在处理其他的数据吗？是什么样的数据？和你有什么关系？为什么这些数据要分开处理？
7、近一年，你自己的电脑上应该已经积累了不少数据，试试做个分析，从一段较长的时间来看，你负责的这一块数据发生了什么变化？为什么会有这个变化？和公司的产品、经营、业务有关，还是和行业有关？具体怎么有关？
如何提升自身软实力和硬实力？
硬实力
上面的问题已经很好的阐明了数据分析师的要求和能力等级，评价一下自己处于什么位置，要从何处开始提升。可以看一下如何提升数据分析的能力？
1、数据提取及数据处理能力：
① SQL能力：能写基本SQL (join, 内外连接区别、group by、order by、distinct 、sumo 、counts、主键、索引、分区、统计函数、中位数、分位数、窗口函数），在数据提取平台上高效准确提取分析所需数据。
②Excel 能力：会使用EXCEL常用功能 (透视表）、基本函数(vlookup)、动态图表
③数据“表达”能力：即数据可视化。如可视化报表的制作，工作中的业务报表制作能力，能否快速分析数据并定位具体问题。如今可视化工具是企业应用的一大趋势，所以一些企业数据前端展示工具，比如Tableau、FineBI、Qlikview要学会使用。
2、数据体系建设能力
① 业务逻辑：了解负责业务线的基本业务逻辑，并在指导下与业务部门提炼指标框架与核心 指标
② 对数据生产流程的理解了解所负责范和数据生产流程，对于已有规范可以正确的维护新
需求，对于未包含的规范可以明确提出规范需求
③ 产品分析能力：能与业务沟通确认
软实力
1、学习能力
大数据的技术一直在不断更新，有些前沿的技术，往往会给业务问题的解决带来创新提议。所以要不断深挖这一领域的知识，不求深入，但起码了解，多学习，多探讨。
2、沟通能力
数据分析的目的是分析问题原因，指导决策，通常汇报的对象是领导。领导对技术性的东西往往不感冒，做决定通常会凭借以往经验。当决策与分析结果有背时，应当及时提出异议，与领导沟通这样做的原因。
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