這個題目我把它拆成兩個部分：第一部分解答資料分析能力是什麼；第二部分寫怎麼培養。第一部分資料分析能力是什麼？在我理解是透過專業知識解釋資料現象，挖掘資料潛在價值，指導產品或者產業產出。大部分的解釋資料現象原因可以直接或者間接的產生價值並且達到指導產出的目的。這其中需要的能力模型可以分為兩種：一種是資料分析的專業基礎能力，這種專業基礎能力在高贊回答中已經囊括了，包括圖示、模型、SQL等基礎能力；另一種是思維能力，這裡所說的思維能力就是挖掘的資料現象本質原因的能力、透過現象看本質的能力，這種思維能力同時需要對業務熟悉程度的支撐。第二部分：明確了資料分析的能力是什麼，下面說一說到底怎麼培養自己資料分析的能力？當然以下只是我的看法，純屬參考。1.專業基礎能力這個能力在其他回答中已經詳盡的敘述了，可以直接看：張溪夢 Simon：怎麼培養資料分析的能力？，你要是喜歡也可以翻看我以前的一些回答。2.複製思維說思維能力範圍太廣了，從事資料分析工作以來我覺得最快的鍛鍊自己思維能力的方法反而是看別人怎麼去思考問題的。對待同一個問題，好的資料分析師是怎麼搭建整個分析框架的？他們是如何思考的。複製、思考別人的思維方法，並且在以後自己遇到的分析專案中去運用，時刻提醒自己。會讓自己的分析專案有一個質的提升。3.瞭解業務我在第一條裡面說了：資料分析的思維能力需要業務能力的支撐。遠離業務場景的分析都是耍流氓，對業務的瞭解來源於對每個專案的親力親為。當然如果不是呆在公司裡，多看多瞭解參與其中才能有對整個業務更加了解。分析自己不瞭解的業務怎麼辦？找熟悉的人瞭解、業務相關的材料閱讀。

在回答這個問題時，我想先問一個問題：資料是什麼？資料就是數值，也就是我們透過觀察、實驗或計算得出的結果。資料有很多種，最簡單的就是數字，也可以是文字、影象、聲音等。簡單地說資料本身就是對客觀世界的一種抽象，本身就是有意義的。比如速度的資料可以反應快慢，結合場景可以判斷是否存在超速等違規行為。

所以做資料分析首先要做的是“統計分析”，能夠針對資料本身及關聯性做分析。

這一層面的資料分析有：直方圖、經驗分佈函式與QQ圖，莖葉圖，資料的分佈擬合檢驗與正態性檢驗，多維資料的數字特徵及相關分析， 二維資料的數字特徵及相關係數， 多維資料的數字特徵及相關矩陣， 總體的數字特徵、相關矩陣及多維正態分佈等等

另一個層面，就是資料隱含的價值分析，這就是通常所說的“資料探勘”分析，這一類的分析方法有：

提高資料分析能力，也就是從這2個層面去提升。

最有效提升路徑是：以案例實踐牽頭相關的理論學習，在實踐中成長！

提高資料分析能力主要從兩個方面，之前在CDA學資料分析的時候老師講過，首先就是技能層面，技能是分析的基礎，也就是工具的掌握；第二是業務層面，要對所處的業務環境有一個明確的認知，這樣才能在資料處理的時候更貼合實際，結果才能更真實合適。

不斷學習是提升技能的最佳途徑，但是也要根據自身的實際情況選擇合適學習方法。自制力強且自學能力較好的人可以搜尋資料進行自學或者網課，但現在隨著碎片化資訊和及時性娛樂越來越多，很大一部分人的自制力都不那麼強，對於這樣的人更推薦跟著線下的課程，有專業的老師指導，能夠更高效的掌握知識。

其實，提升資料分析能力的最有效方法就是實戰工作。只有在理解業務的基礎上，透過成熟的分析方法指導，靈活的運用各類分析工具，才能真正做到資料驅動業務。而這也正是企業高價尋求的資料分析人才。