随着大数据时代的到来，企业管理者对数据价值的重视度越来越高，他们渴望从企业内外部数据中获得更多的信息财富，并以此为依据，帮助自己做出正确的战略决策，数据分析技能被应用在诸如互联网、金融、电商、市场、运营等各行各业。因此，掌握数据分析相关技能已经成为大数据时代的重要加薪砝码。

具体来说，你需要掌握以下的知识技能来提升大数据时代的职业竞争力。

1.统计学思想和方法

如果拥有出色的工具使用技能，但是不会解读数据，那又有什么用呢？对数据分析来说，了解统计学知识很关键，包含描述性统计学和推断性统计学。统计学更多地是提供解决问题的思路，在你未来的工作中会显得越来越重要。

2.SQL数据库查询语言

不光是数据分析，当下大部分的岗位中，诸如产品经理、市场运营等岗位。SQL都被列为一项重要的技能。你需要知道如何从关系型数据库（诸如Mysql，Oracle，Sql Server）中提取出你自己需要的数据。

俗话说，工欲善其事必先利其器。这个依据你的行业和兴趣而定。如银行、医药行业多用SAS，市场咨询、电信等行业偏爱SPSS。如果你对编程感兴趣，那么它是让数据分析师超越业务分析师之上的核心技能，你需要熟练掌握一到多门编程语言，从 Python 或 R 开始。

4.数据挖掘建模分析能力（机器学习）

如果你是数据分析师或者对数据分析感兴趣，你不需要发明新的机器学习算法，但是你应该了解这些领域的常见概念。一些示例包括主成分分析、神经网络、支持向量机和 K 均值聚类。你需要掌握监督式学习和非监督式学习的方法。

5.大数据分析能力

如果你的企业面临的数据量级足够大，而且你对大数据分析感兴趣，那么你需要了解大数据存储和分析的工具，诸如hadoop，Spark等技术。

6.数据可视化能力

如果你无法清晰有效地传达你的想法，那么你的数据分析繁琐工作不会受到任何认可。熟悉诸如 Power BI、Tableau、GGplot、Matplotlib、Seaborn 等任何一款数据可视化工具将会有帮助。要取得成功，你还需要完全了解业务背景，以便知道如何调整你的数据可视化结果，使其具有最高的关联性。

数据分析是一个快速发展的学科，以上的也可能会有所偏驳。如果你对任一技能感兴趣并潜心学习，都足够成为大数据时代的加薪砝码，成为企业的抢手人才。当然，除了技术能力以外，你还需要掌握数据之外的必备能力。