数据分析师应具备哪些能力如下：要熟练使用 Excel、至少熟悉并精通一种数据挖掘工具和语言、撰写报告的能力、要打好扎实的 SQL 基础。
业务能力 数据分析工作的重中之重就是业务能力，只要真正的在实践领域从事过，就会真正的明白业务知识是你分析的根本。而业务知识的学习是需要时间积累的。业务知识的培养是将远远超过技术工具的学习。数据分析其实就是基于业务之上的更深层次的思考和总结。
数据分析师是数据师Datician^det\\\n`的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。学习数据分析的基础技能数据分析要学统计学、编程能力、数据库、数据分析方法、数据分析工具。掌握数据库的使用数据分析师经常使用数据库，要掌握数据库的使用。
统计 统计作为数据分析的基石，自然是每个数据分析师不可或缺的一项技能。统计方法包括定量方法、决策分析、数据库原理、预测分析、数据管理、优化、大数据分析以及数据挖掘等。数据可视化工具 （1）Excel Excel是一款常用的数据显示工具。
光懂技术还不行，数据分析师还有必要具有以下几种“软”技术：（1）很强的交流才能。假设数据分析师不能将自己的分析作用表达清楚，那么他的分析作用将一文不值。（2）了解业务内容。我们学习数据分析的终究意图，就是作业。因此，每个数据分析师都有必要做到了解业务。（3）快准狠地分分出最佳解决计划。
1、业务能力。数据分析工作并不是简单的数据统计与展示，它有一个重要的前提就是需要懂业务，包括行业知识、公司业务及流程等，最好有自己独到的见解。数据分析的目的就是通过研究数据实现转化增长，若脱离行业背景和公司业务内容，数据分析就是一堆没有价值的数据图表而已。工具使用能力。
2、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。懂管理。
3、编程技能 C ++，Python，R，Java，Ruby和SQL需要基本的编码/编程技能。由于处理非结构化数据已成为日常任务，因此必须配备多种编码语言。计算框架熟悉Apache Storm，Apache Spark，MapReduce，Hadoop和Apache Flink等框架是有抱负的大数据分析师的必备条件。
4、数据分析师的教育背景多元，学统计学、计算机、数学、金融学甚至情报学的都有。具有数据分析、架构、产品设计等必备技能。
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，最好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。懂管理。
2、这些都将会使数据分析师做数据分析的过程更容易。懂得设计 数据分析师应该会制作报表成果，还应该注重图表的设计。这样才能够让数据更直观的呈现在人们面前。在运用图表表达数据分析师的观点时，图表的设计会直接影响到图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等，只有掌握设计原则以后才能让结果清楚明了。
3、数据分析师的基本素质如下：数量分析能力：具备扎实的数学和统计知识，能够理解和应用各种数学和统计方法，包括概率论、假设检验、回归分析等。数据处理和清洗：熟练运用数据处理工具（如SQL、Python、R等），能够对原始数据进行清洗、整理和转换，以确保数据质量和可用性。