提升数据处理能力
1.培养数据敏感度
要主动的去收集数据，对收集起来的数据进行归类和积累，数据累计到一定的程度就可以发现其中的规律，培养数据敏感度，首先要对数据建立起兴趣，要有主动去找数据的兴趣，找到数据，第一时间要想想这些数据代表了什么，和自己目前的业务有没有关系，与企业经营目标有什么关系，二者是否能建立起联系来。
2.掌握基本的分析方法和工具
要掌握数据分析的基本方法，比如例证法对比法，数学方法，归纳法，对比法等等，掌握数据分析的软件也是至关重要的，借助软件来进行系统的数据分析，数据分析工具都有Excel、SPSS、SAS等等。
Excel、SPSS、SAS 这三者对于分析师来说并不陌生。但是要注意的是这三种数据分析工具应对的数据分析的场景并不是相同的，一般来说，Excel 易于使用，但功能相对较少，适合常规基本的统计分析。而SPSS和SAS作为商业统计软件，提供研究常用经典统计分析处理。SAS 功能丰富而强大，并且支持编程扩展其分析能力，适合复杂与高要求的统计性分析。
3.掌握数据整理，可视化和报表制作
数据整理就是将原始数据转换成方便实用的格式，用于数据整理的实用工具有Excel、R、Python等等。
数据可视化就是创建和研究数据的视觉表现，以方便业务方快速分析数据并且能够快速定位具体问题，可视化的实用工具有Tableau、FineBI、Qlikview.
如果经常用excel，那需要用到PPT展示，这项技能也需要琢磨透彻。如果用tableau、FineBI之类的工具来做数据可视化的话，FineBI有推送查看功能，也就是说在企业上下建立起了一套系统，通过权限的分配让不同的人看到权限范围内的报表。