数据分析是一项技术性很强的工作，要想在工作和研究中取得成功，你应该具备多种关键技能和素质。在本文中，我们将深入探讨一些有助于数据分析师完成工作的职业素质。
通常认为分析师需要具备的职业素质有很多，根据我的工作经验，我们将重点关注其中五个。
条理清晰
一个优秀的数据分析师必须能系统地解决问题。数据分析首先就需要你能够仔细、清晰地建立数据搜集的分步指南，以指导他人按照指南搜集数据（数据搜集的工作一般不属于分析师的职责范围）。需要特别重视的一点就是，指南的任何一点歧义都可能导致对数据的严重误读。
洞察力
按照项目的方向设计搜集策略并找到结果是一回事，而根据结果给出专家意见是另一回事。一位优秀的数据分析师不仅要读懂数据给出趋势，还要结合具体项目和公司战略洞察到趋势背后的逻辑（不要认为这是项目经理或产品的工作）。数据分析师的报告应反映这种洞察，你要明白一点，很多时候，你的项目经理、产品经理或其他要看这份报告的人，他们并没有具备像你一样的专业素养，他们不仅仅是要一个趋势，更需要数据分析师视角下的专家意见。请记住，一个优秀的数据分析师一定是积极主动的，一定是具有洞察力的，他们无需等待被告知如何去做即可完成他们应做的事情。
想象力
想象力不仅仅适合孩子。为了使数据真正的独一无二，出色的数据分析师会使数据可视化。这就是我们常说的让你的数据说话。例如，数据分析师可以利用数据可视化工具（我常用的是D3和Gephi）来帮助建立数据“活”模型。通常”活“模型（即动态模型）比静态模型更有表现力，但要注意选用哪种模型目的是为了表现数据而不是好看。一个优秀的数据分析师可以讲述数据的故事，以帮助其他人更好地理解分析结果。
保持怀疑
没有数据收集过程是完美的，所有你将分析的数据集都有其缺陷。对于数据分析师来说，怀疑主义只是对这一事实的认可。数据分析师需要能够识别其数据中的缺陷，并且有义务在报告中讲明这些缺陷和清楚地解释这些缺陷可能是如何影响他们的分析结果。需要注意，数据分析师应该关注数据所反映的任何一种趋势、观点、逻辑，而不仅仅是那些看起来跟项目相关的，这是因为你的专业视角可以帮助你发现问题的本质，但也会阻碍你看到其他视角下的问题。
善于发现模式
这是一个重要素质，因为数据在很大程度上反映某种模式。优秀的数据分析师可以通过查看不同的数据集来确定趋势以及触发这些趋势的原因，最终形成一个模式，这会帮助公司在未来复制成功的模式和规避错误。
结论
虽然计算机可以获取数据并对其进行操作、读取、分析，但只有优秀的数据分析师才能使这些数据变得有意义。他们可以将数字变成其他人可以使用的有意义的模式。顶尖的数据分析师可以帮助他们的公司通过使用通常很难被解释的数据来发现业务中存在的问题。
最后，除了条理清晰、洞察力、想象力、保持怀疑、善于发现模式外，请保持谦虚、谨慎和务实，这是作为一个数据分析师的职业道德。
