分析数据、运用数据做决策，赋能具体业务的岗位，业务能力提升一个档次
入行难度:
工作强度:
薪资范围: 澳币6w~16w
通过对大量的业务数据进行批量处理、建模、分析，并通过图表、report、presentation等方式向stakeholder提供对业务决策有价值或者参考意义的结论。商业数据分析师需要有一定的行业背景知识，才能理解业务需求，计划具体的数据分析目标并执行。由于大数据时代，各行各业都有大量的数据产生，因此各行业都需要数据分析师来赋能传统业务。
首先，作为每天和数据打交道、使用数据的角色，商业数据分析师首先要掌握数据库的相关知识，其中包括了数据储存、数据读写、数据库语言SQL以及数据模型等。
其次，Python作为最容易上手的编程语言，也是商业分析师用于大批量处理数据的第一选择。另一方面，商业数据分析师具备编程思维也有助于理解复杂的数据模型和数据结构。
除了编程语言，数据分析也依赖于很多的工具。Excel是最常用的数据处理软件，但结合编程思维，可以完成很多高阶的操作，提升工作效率。数据是抽象的，数据分析师需要把抽象的数据表达成能够让客户或者Stakeholder理解的样子，图表就是达成这一目的的关键之一。Tableau是目前主流的数据可视化软件。掌握这一工具也是商业数据分析师的必备技能。
最最最重要的一点，商业分析师需要懂业务。所有的数据都是在特定的行业背景下才Make Sense。商业数据分析师得首先理解业务，才能理解业务的当前需求，从而有方向地处理、分析数据，最终为决策者提供做出正确商业决策的关键信息。
最后，从技术角度而言，大量且复杂的数据处理和分析依赖于高性能的计算机或者服务器。而云服务作为如今数字化时代的新宠，无疑是数据分析项目最好的载体。商业数据分析师如果能掌握云技术的相关知识，无疑是求职、升职过程中的加分项了。
