1.6 商业数据分析师的必备技能

商业数据分析师（BA）的技能可以分为两大类：商业技能和分析技能。在商业领域，BA应当具备战略管理、商业过程、产品／运营或市场以及相关行业的背景知识，还要有与各个部门沟通与协调的能力。

1. 商业问题解析

这一阶段作为项目的起始阶段，主要致力于从商业角度对项目目标与需求进行解析，并将相关需求转化为可供数据挖掘以及分析的具体问题。这一阶段囊括了前5项内容：商业分析规划、需求信息检索、需求动态更新、战略分析以及需求分析与问题定义。具体而言包括定义商业目标、寻找商业需求、相关利益分析、数据问题转化等。

2. 相关数据理解

在项目进行到数据阶段之后，BA的首要任务在于通过进一步明确数据质量需求来开展数据收集与选择，并且做到形成初步的数据全局意识，以及能够从一些数据集分支当中发现隐藏信息。例如，我们需要什么样的数据，这些数据是否能够获得，这些数据有哪些重要特征。

3. 数据收集准备

这一阶段的主要任务在于从多个渠道收集数据，并且对数据进行清洗、集成、变换、归约等一系列的预处理，从而为下一步做好基础。大数据专家Borat曾经调侃道：“在数据科学中，80%的时间用在了准备数据上，20%的时间用在了抱怨准备数据上。”干净有条理的数据是整个项目成功最重要的一步，然而在实际操作过程中，会发现绝大多数的数据都是不完整、不一致甚至杂乱无章的，这样的数据几乎无法达到进入分析阶段的要求，因而细致且完整的预处理显得格外重要。

在建模方面，描述与预测方面的统计学相关知识都是必要的，具体应用包括A/B测试、时间序列预测以及分类建模等，所运用到的软件包括R、SAS、SPSS、Google Analytics等；数据收集与处理方面，数据库的管理与存储、数据预处理以及可视化处理都是BA的必备技能，相关软件包括SQL、Excel、R、Python、Tableau等。

4. 分析与建模

将最终的数据需要根据具体的商业需求应用于模型当中，具体步骤包括确定建模方法、确定变量、选择分析方法、运行并测试模型。

5. 检查与确认

在模型应用之前进行最终的评估与审查，确保模型结果与商业问题所探求的内容一致。为此，BA应当做到对模型结果进行反复细致的检查，并且能够回答商业项目的问题。

6. 报告与可视化

作为衔接商业与技术的桥梁，BA工作中非常重要的任务就是与各方沟通。在这一阶段，能够将模型结果与商业问题相结合，通过讲故事的方式将生硬枯燥的数字变成可行性强的方案。在一个项目周期结束之后，BA应当根据相应的KPI指标评估项目结果，并寻找存在问题以及提出改进建议。

通常，商业数据分析师一般使用Microsoft Excel、Microsoft PowerPoint、Microsoft Access、SQL、Google Analytics和Tableau等软件，具体需要使用的软件和工具取决于职位和企业的要求。这些工具帮助分析师收集和分类数据、创建图表、编写文档和可视化视图等，不一定需要具备非常出色的编程或数据库技能，但是如果你具备这些技能，就将是锦上添花。