高级数据分析师

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业务洞察力和执行力
- Python可以利用MySQLdb库链接数据库，可以利用pandas和matplotlib进行清洗和分析，可以利用pyecharts进行交互可视化，可以利用numpy和sklearn进行建模，甚至可以利用pyinstaller打包工作流交给同事，提效。
- 当工具更高效，就有更多的时间去深入了解和分析业务
- 调用matplotlib库用几行代码快速整理数据并出图
沟通能力
- 数据分析师属于业务端工作，长期接触项目与客户需求，而技术端一般只管产品的功能实现。掌握Python的分析师，会更了解业务端和技术端双方的痛点在哪里。
Python 和 SQL
- 与庞大的数据打交道，只会excel是不经济的，所以大部分数据分析师工作都要求SQL技能
- SQL入门简单，掌握存储数据以及基本的数据清洗函数以后，就可以着手工作了。初级的分析师可能会取到本地再做分析，高效的分析师利用Python链接数据库进行分析，让工作变得更加高效。
- 使用Python工具库pymongo进行数据库文档查询

4.主动性和逻辑性

主动性和逻辑性是玄学，职场人都会说自己有主动性，但问题是老板怎样才能感受到你的主动性？
- 在转化率数据低迷的时候很快调取数据找到原因，甚至用Python写一个自动预警脚本，准确的表达给一线的业务人员
- 在公司新业务尚未成形的时候用Python收集整理有效数据，建立起可视化的指标体系，指导业务，而不是在老板问的时候才说：我觉得
- 主动学习，主动在固化的数据工作流程中找到新的提效方法，比如发现同时还是在复制黏贴重复劳动，用Python帮助写一个合并文件的脚本。主动性逻辑性就是因为一个人有强大的能力才能展现出来
- 使用Python写小工具，几分钟完成912个Excel表格合并