我做数据分析相关工作已经半年多了，今天就来谈谈我一路走来的经历和日常工作。 
1.你需要什么技能？
（1）掌握SQL技能为什么SQL是最重要的？就我目前的工作而言，几乎90%以上的工作都必须使用SQL，没有SQL我就无法继续工作。 一般来说，公司的业务数据存储在数据库中，便于管理和保存，而SQL是操作数据库的语言，是处理数据库所必需的基本素质。 收集到的数据存储在数据库的表中，这些数据被称为业务数据库的原始数据，显然不能直接使用。 这就是 SQL 发挥作用的地方。 例如，如果您需要在工作中检索数据，则需要能够使用 SQL 来分析业务所需的数据，然后将其导出到 Excel。 SQL中最重要的是不断练习，把SQL的基本知识点学成一行，然后找常见的面试题多练习，这样即使面试中有SQL笔试题，你也不会慌张。 （2）Python是一个加分项没有python，我目前的工作就无法完成。 例如，如果你想为相关业务做一个报告，你需要编写python来自动化处理。 或者因为业务需要，需要跨数据库（不同数据库之间）连接两个表，这也需要在python中完成。 那么，python学习到什么程度呢？应该使用Python的基本语法和常用的数据分析包（pandas，numpy）。 （3）数据可视化目前，用于工作的可视化工具是开源的 Superset，所有报表都呈现在上面供业务人员使用。 每个公司可能使用不同的可视化工具，如果你想学习Excel、Tableau、Power-BI等工具，学一个，其他工具自然会。 2.日常工作是做什么的？
每天早上，我都会检查邮件，确认发送给各业务部门的数据报表是否已发送成功。 在可视化工具中，查看每个相关报表的数据是否有异常和遗漏，一般来说，如果出现问题，产品经理会尽快发消息，但最好提前检查一下。 如果指标有问题，就要用常用的分析方法找出问题的原因，提出建议。
然后按照时间表完成他们所负责的业务模块的需求，需求一般在每周一的会议上确认。 每个需求都应仔细阅读并与产品经理充分沟通，以确保双方对需求有相同的理解。 在那之后，我开始编写SQL或Python。 如果你不懂技术，请你的同事帮忙，最后确保相关需求按时完成。 产品经理检查数据的准确性，完成审核，然后关闭需求。 最后，面试数据分析有相当大的概率参加SQL笔试，所以一定要注意，然后保持心态稳定，说出自己的优势，正常情况下，SQL笔试后你基本已经通过了面试，祝愿所有想用数据分析提升职场竞争力的人都能成功。 优质作者名单