数据分析的人才主要有三方面的核心竞争力：
第一是建模的能力（modeling），要对各种统计数学模型都很熟悉，知道如何应用这些模型，如何做近似，如何判断一个模型的好坏，如何修正模型以模拟真实的情况。更重要的是知道对于自己的行业来说，哪些模型特别有用，有时候一个简单的模型也能完成很好的模拟。
第二是对工具的使用能力，也就是如何通过应用工具来分析数据。这里所说的工具涉及到收集数据，存储数据，转移数据，分析数据等环节，具体的工具例如各类数据库、Excel、各类商业情报软件等等。要成为一个出色的工具使用者，还需要了解一些软件工程的知识，以及一些编程语言。
第三是对数据的表达能力（data presentation），也就是用数据分析的结果来影响商业决策的能力，这里涉及到如何有效地表达数据，例如如何做表格，用什么图形，怎么做对比，如何表现相关性、因果性等等。一个出色的数据分析师，是可以让自己的数据分析讲出一个完整的故事的，这样的数据分析才有了支持决策的意义。
第一是建模的能力（modeling），要对各种统计数学模型都很熟悉，知道如何应用这些模型，如何做近似，如何判断一个模型的好坏，如何修正模型以模拟真实的情况。更重要的是知道对于自己的行业来说，哪些模型特别有用，有时候一个简单的模型也能完成很好的模拟。
第二是对工具的使用能力，也就是如何通过应用工具来分析数据。这里所说的工具涉及到收集数据，存储数据，转移数据，分析数据等环节，具体的工具例如各类数据库、Excel、各类商业情报软件等等。要成为一个出色的工具使用者，还需要了解一些软件工程的知识，以及一些编程语言。
第三是对数据的表达能力（data presentation），也就是用数据分析的结果来影响商业决策的能力，这里涉及到如何有效地表达数据，例如如何做表格，用什么图形，怎么做对比，如何表现相关性、因果性等等。一个出色的数据分析师，是可以让自己的数据分析讲出一个完整的故事的，这样的数据分析才有了支持决策的意义。
前途是远大的。现在商业数据分析的应用在国内才刚刚开始，并且也仅仅在几个行业例如金融、物流等发展起来，今后的一段时间，随着电子商务和移动互联网的兴起，对数据分析的需求将越来越大，公司如果不做系统的数据分析，被淘汰的速度将越来越快。海量的数据将使数据分析的狂欢快速到来。
刚从bloomberg日本项目组实习结束，做的是财务数据分析师。我了解的只是最下层的东西，所以只能粗略讲讲：
我当时做的是日本各大会社的财务报表整理工作，步骤基本上就是填平年度季度报表的所有数据，核对后计算报表中的隐藏数据，再核对后publish。入行门槛不算高，但是需要很强的逻辑思考能力，记忆力，抗干扰，抗压能力等。前景的话最硬的指标还是薪资，我不能透露具体的，但是可以告诉你我的leader，一个senior analyst的工资让他可以每天在杭州楼外楼酒店吃一桌的早餐，午餐，下午茶，晚上再摆上一桌全席。（好吧我俗透了。。。。= =）至于证书据我所知没有，但一般都要拿MBA。
数据分析只是一种工具，它几乎所有行业所有部门都有涉猎，要说资格认证证书，都是行业性的，比如金融行业有 CPDA ，物流行业有 CIA认证，互联网行业有google analytics认证，所以还要看你对哪个行业比较感兴趣，再去考相关认证。
