每個業務分析專家應具備的9個關鍵技能
本文為大家介紹了每個業務分析專家應具備的9個關鍵技能，并對每個技能做了簡單的介紹。
我們經常在論壇，社交媒體，甚至是聊天平臺上看到這個問題，“在分析領域取得成功所需要的最重要技能是什么?”那么，真的有這么一項“最重要的”技能么?
或許你已經猜到了答案，業務分析是一個廣泛的領域，想要在這個領域獲得成功，并沒有一種萬能的方法，而是需要多種技能結合。我們可以通過掌握一些關鍵技能，成為優秀的業務分析專家。
近年來，業務分析行業已從僅以學歷為重漸漸轉變為以技能為重。當然，這并不是在告訴你不要上大學或輟學!而是說，如果想成為業務分析專家，僅擁有一個好學歷是不夠的。學位證書可以讓你找到工作，但學會多種技能可以擴大你的行業增長前景。
本文將探討業務分析專家(Business Analytics Professional)所需的最重要技能。此列表并不詳盡，但絕對涵蓋了你應該掌握的核心技能。
本文接下來將要介紹商業分析師(BA)與業務分析專家(BAP)之間的區別，以及成為業務分析專家所必須的9項基本技能。
其中包括5項業務分析中的技術技能：
- 統計和概率;
- 數據檢索;
- 統計工具;
- 統計編程語言;
- 可視化。
- 以及4項業務分析中的軟技能：
- 溝通技巧;
- 結構化和批判性思維;
- 解決問題的能力;
- 好奇心。
商業分析師(Business Analyst)與業務分析專家(Business Analytics Professional)之間的區別
商業分析師(BA)和業務分析專家(BAP)這兩個名詞經常被使用在相似的情景下， 但從頂尖的行業領導者和招聘人員到普通百姓，很多人都錯誤地使用了該術語，這里先來澄清一下兩者之間的區別。
商業分析師(BA)更多地專注于商業管理方面，他們的重點放在分析和有效地發展構成企業的活動上，包括部門間的溝通，以及政策制定等。例如，充當客戶和銷售部門之間的紐帶，確保所有部門以及客戶之間的溝通交流按預期的方式順利進行。
而業務分析專家(BAP)則更專注于統計，數據，報告和記錄數據，旨在改善業務中的各種功能。和商業分析師(BA)的不同之處在于他們通過分析數字來做到這一點。在以下各節中，我們將介紹成為一個業務分析專家(BAP)應具備的關鍵技能。
業務分析專家所需的技術技能
讓我們看看成為優秀的業務分析專家所需的技術和理論技能。
A) 概率和統計
通過概率和統計可以更好地理解數字，回答一些相關性假設并且做出更好的預測。例如：
- 在銷售旺季所銷售貨物的平均數量;
- 每天售出商品數量的變化;
- 還沒有準備購買的潛在用戶所占的百分比;
- 成功轉換潛在用戶所需的平均通話次數;
- 購買本公司產品的客戶在市場中所占的百分比。
此外，使用諸如回歸(regression)和時間序列(time series)之類的統計方法，還可以預測未來的預期銷售額，實現既定目標的可能性等。
B) 數據檢索
數據檢索即使用命令行從數據庫中識別和提取所需數據。如果你不知道如何從數據庫管理系統(DBMS)中檢索數據，那么你又怎么去使用你分析數據的知識和技能呢?
但是，我們要如何按照既定目標從大量數據中提取所需數據呢?這正是SQL發揮作用的地方。SQL是一種專門設計用于大型數據庫(尤其是關系數據庫)的編程語言。
市場上有許多數據庫管理系統可用，例如Oracle，MongoDB，SQLite。但目前被很多公司以及數據分析從業者廣為使用的是MySQL。它是成熟度和可靠性最高，且評分也是最高的開源數據管理系統。
C) 統計工具
獲得數據后，你需要至少了解一種統計分析工具，可以將數據導入其中進行分析。目前市場上比較知名的統計軟件有SPSS，SAS，Sage，Mathematica等。
當前，還有最杰出的一種，每個人都可以輕松學習的Microsoft Excel。MS Excel是一種電子表格，可以幫助你分析和繪制數據，它還能執行許多復雜的數學和統計功能。你所要做的就是編寫公式，并且設定要計算的參數的數據范圍。
D) 統計編程語言
隨著數據量的增多，為了能輕松管理大量數據，使用編程語言進行數據分析成為了數據分析行業的必備技能，目前在數據分析行業使用最廣泛的編程語言是Python和R。
用編程語言進行數據分析有兩個主要的優點： 首先，它們使數據轉換變得非常容易，可以輕松地使用現有變量創建新變量或根據變量的分布進行數學轉換。 其次，這些編程語言具有豐富的庫，可以幫助人們輕松地建立預測模型。例如，使用python中的sklearn庫可以幫助你輕松創建大多數模型。這兩個優點的結合使統計編程語言能夠更好地處理大型復雜數據。
E) 可視化
在21世紀，每個行業中的數據都是可以被可視化的。它是連接業務分析專業人員所做的工作與客戶/利益相關者需要知道的事情之間的橋梁。隨著實時可視化進入大眾的視野，數據可視化的范圍已提升到另一個層次。
每個數據分析從業人員都應了解數據可視化的重要性，并清楚地知道對于特定的數據集需要用到哪種類型的圖形或圖表。目前市場上最杰出的可視化工具有PowerBI，Tableau和Qlik Sense。
業務分析角色所需的軟技能
學會了以上技術技能可以使你成為一個技術上高效的業務分析人員，而軟技能則能讓你更完美地完成工作任務并脫穎而出。 以下是業務分析專業人員應具備的一些軟技能。
1. 溝通技巧
溝通技巧是業務分析專家所應具備的眾多軟技能中最重要的一項。一個優秀的業務分析專家必須能夠以最簡單的方式傳達他的分析和思想，而又不會丟失其中復雜的細節。
傾聽是溝通的另一個重要方面。學會傾聽可以幫助你更好地了解部門的需求，并在此基礎上進行數據的查詢，分析和可視化。
2. 結構化和批判性思維
善于思考的人總能為他所做的工作帶來新的視角和觀點。批判性思維不僅可以幫助解釋所分析數據的含義，還可以幫助理解將要收集的數據。
批判性思維還能幫助業務分析專家決定用哪種分析方法來分析數據，以及如何進行數據可視化能夠最有效地展示分析結果。
3. 好奇心
好奇心是通往批判性思維的道路。在正確的時間提出正確的問題只會簡單地提高理解和思考。而好奇心卻能引發更深刻而理性的思考，并有助于發現針對當前問題的更多創造性解決方案。
許多公司認為好奇心是必不可少的技能，因為好奇心不僅可以減少決策時的錯誤，還能引導團隊內成員進行積極思考和開放式溝通。
4. 解決問題的能力
解決業務分析行業中的問題需要業務分析專家在邏輯上將思想，流程和行動結合起來，以便能有效且正確地達到最終目標。
一個好的問題解決者相比于假設，更傾向于通過研究來理解問題并找到解決方法。通過分析行業中正在發生的事情，潛在的未來狀況以及應當如何應對，來尋找可能的解決方案。
5. 終身學習
學得越多，成長就越多。我們沒有一個人天生具有業務分析的能力，其中許多技能都是在人生旅途中學習的。因此，人們必須通過不斷地學習來提高自己的技能。
結論
本文中，我們了解了業務分析行業所需的9大基本技能。此外，我們介紹了業務分析專業的歷史，并簡要說明了商業分析人員和業務分析專業人員之間的區別。
