评估中级数据分析师的能力是一项重要任务，它能帮助企业确定员工在处理数据和提供有价值洞察方面的熟练程度。以下是一些可用于评估中级数据分析师能力的关键指标。

1. 技术技能：中级数据分析师应具备广泛的技术技能，包括数据采集、数据清洗、数据分析和数据可视化等方面的知识。评估这些技能可以通过实际操作测试、编程任务或机器学习项目来完成。

2. 数据解释和沟通能力：一个优秀的数据分析师不仅需要精通数据分析，还需要能够将复杂的数据结果以简单明了的方式传达给非技术人员。评估这方面的能力可以通过模拟会议、报告撰写或演讲来进行。

3. 问题解决能力：中级数据分析师应该能够独立地解决复杂的问题，并提供创造性的解决方案。可以通过提供实际的数据挑战或情景，观察他们如何分析和解决问题来评估这方面的能力。

4. 统计知识和建模能力：对统计学和建模技术的理解对于数据分析师至关重要。评估这些能力可以通过测试他们对统计概念的理解、模型选择和评估方法的应用来完成。

5. 业务洞察力：中级数据分析师还应具备对业务环境和相关行业的深入了解，以便能够提供有针对性的洞察。这可以通过面试或情景模拟来评估。

6. 团队合作和领导能力：中级数据分析师通常需要与多个利益相关方合作，并与其他团队成员协作完成项目。评估这些能力可以通过观察他们在团队中的角色和贡献，或者通过参考以前的团队合作经历来完成。

7. 持续学习和适应能力：随着技术和数据行业的发展，一个优秀的数据分析师需要具备持续学习和适应新技术的能力。评估这些能力可以通过询问他们如何跟随最新行业趋势、参与培训或自主学习等方式来完成。

综上所述，评估中级数据分析师的能力需要综合考虑他们的技术技能、数据解释和沟通能力、问题解决能力、统计知识和建模能力、业务洞察力、团队合作和领导能力，以及持续学习和适应能力。通过使用多种评估方法，企业可以准确地确定中级数据分析师的能力水平，并为其提供相应的培训和发展机会，以满足日益增长的数据需求。