随着大数据时代的到来，企业管理者对数据价值的重视度越来越高，他们渴望从企业内外部数据中获得更多的信息财富，并以此为依据，帮助自己做出正确的战略决策，数据分析技能被应用在诸如互联网、金融、电商、市场、运营等各行各业。因此，掌握数据分析相关技能已经成为大数据时代的重要加薪砝码。
具体来说，你需要掌握以下的知识技能来提升大数据时代的职业竞争力。
1.统计学思想和方法
如果拥有出色的工具使用技能，但是不会解读数据，那又有什么用呢？对数据分析来说，了解统计学知识很关键，包含描述性统计学和推断性统计学。统计学更多地是提供解决问题的思路，在你未来的工作中会显得越来越重要。
2.SQL数据库查询语言
不光是数据分析，当下大部分的岗位中，诸如产品经理、市场运营等岗位。SQL都被列为一项重要的技能。你需要知道如何从关系型数据库（诸如Mysql，Oracle，Sql Server）中提取出你自己需要的数据。
俗话说，工欲善其事必先利其器。这个依据你的行业和兴趣而定。如银行、医药行业多用SAS，市场咨询、电信等行业偏爱SPSS。如果你对编程感兴趣，那么它是让数据分析师超越业务分析师之上的核心技能，你需要熟练掌握一到多门编程语言，从 Python 或 R 开始。
如果你是数据分析师或者对数据分析感兴趣，你不需要发明新的机器学习算法，但是你应该了解这些领域的常见概念。一些示例包括主成分分析、神经网络、支持向量机和 K 均值聚类。你需要掌握监督式学习和非监督式学习的方法。
5.大数据分析能力
如果你的企业面临的数据量级足够大，而且你对大数据分析感兴趣，那么你需要了解大数据存储和分析的工具，诸如hadoop，Spark等技术。
6.数据可视化能力
如果你无法清晰有效地传达你的想法，那么你的数据分析繁琐工作不会受到任何认可。熟悉诸如 Power BI、Tableau、GGplot、Matplotlib、Seaborn 等任何一款数据可视化工具将会有帮助。要取得成功，你还需要完全了解业务背景，以便知道如何调整你的数据可视化结果，使其具有最高的关联性。
数据分析是一个快速发展的学科，以上的也可能会有所偏驳。如果你对任一技能感兴趣并潜心学习，都足够成为大数据时代的加薪砝码，成为企业的抢手人才。当然，除了技术能力以外，你还需要掌握数据之外的必备能力。
1.抽象思维能力：数据分析师的任务不该止步于技术开发，他们更大的价值是培养抽象思维能力。具体来说是将一个虚无缥缈的概念剖开，成为数据可以解答的问题⸺建立框架和分析角度，分解分解大而全的问题，用数据分析给出小而美的答案，进一步将其变成产品建议，进而为高层提供决策依据；
2. 沟通技能：数据分析师在数据获取、分析、洞察及实施各个阶段都需要业务团队及高层的配合，因而，数据团队对成员的沟通技能有较高要求：在合作初期，数据团队需要具备发现业务团队需求的沟通力；合作中，尽快让业务团队建立起对数据团队的信任感并克服其抵触感；拿到分析结果后，数据团队应总结洞察并提出业务建议，精准且有效率地与决策者沟通，辅助其决策；最终，数据团队应配合业务和高层将相关分析结果实施落地；
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