回答1：
优秀的数据分析师需要具备这样一些素质：有扎实的 SQL 基础，熟练使用 Excel，有统计学基础，至少掌握一门数据挖掘语言（R、SAS、Python、SPSS），有良好的沟通和表达能力，做好不断学习的准备，有较强的数据敏感度和逻辑思维能力，深入了解业务，有管理者思维，能站在管理者的角度考虑问题。    

回答2：
想知道数据分析需要掌握哪些技能？我们先来了解一下数据分析过程吧。数据分析工作大致由以下六阶段组成：1、理解需求 2、获取数据 3、数据预处理 4、统计分析 5、数据建模 6、数据可视化及分析报告撰写。

除了理解需求阶段不需要技术性技能外其余每个阶段都会涉及到或多或少的技能，下面我帮大家梳理一下。

1.理解需求

数据分析首先要做的就是理解需求，知道要做什么，然后才能考虑怎么做。

理解需求需要有一定的业务经验，其他技能并不会涉及太多。

2. 获取数据

理解需求之后大致可以确定需要什么样的数据了，接下来就是获取数据。

获取数据一般需要这几个技能 

1、 数据库（SQL）技能

一般注重数据积累的公司都有自己的数据仓库，大部分数据可以直接拿来做数据分析，所以你需要SQL技能去完成数据提取等数据库管理工作。

2、 网络爬虫技能

还有一些是公司不具备的数据，需要到互联网上爬取。这用到的就是网络爬虫技术，爬虫涉及到HTML、http、JavaScript、CSS等知识，所有可以用来开发web服务的编程语言都可以用来开发爬虫程序，如python、Java、c/c++、JavaScript（nodejs）等。爬虫技术比较复杂，简单工作可由数据分析师自己完成，但复杂的爬取任务一般是由分析师提需求技术部门来完成的。

3.数据预处理

拿到手的数据一般是有各种各样的问题，如：缺失、异常（取值超出常识），异构等。这样是不能直接用来分析与建模的，需要进行必要的清理、修整、整合、规范化、重塑、切片切块、变形等处理以便进行分析。

因此需要掌握几种数据处理工具，常见的数据预处理工具有excel、SQL、python等语言或工具。这几种工具的使用场景有些差异：

excel可以处理数据量不大，且没有太多复杂的字符结构的数据。

SQL可以处理数据量大但是结构简单的数据。

Python 结合pandas、numpy库来使用，适合用来处理结构比较复杂的数据。当然结构简单的数据处理起来更轻松了。

如果数据量特别大，那还需要掌握在大数据平台的使用方法，如Hadoop、spark等。

4.统计分析

数据预处理完成之后就可以对数据做一些统计分析了，如根据分组变量对数据集进行聚合计算、求均值、求和、求方差标准差等度量指标计算。还可以对某些特征之间进行相关性分析、列联分析、各种假设检验，通过多种方式以探索数据间的关联。

统计分析需要具备数理统计知识并掌握统计工具SPSS、SAS或编程语言如python、R等。

5.数据建模

在定性的理解数据之后想要量化的找出数据之间的关系，方便做出预测或者分类。这就需要通过数据结合统计算法、机器学习算法来训练出模型。

数据建模需要具备统计知识、熟悉机器学习算法并有一定的编程能力。数据建模常用的模型有线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（svm）、神经网络。这些模型大部分都可以在python的第三方库Scikit-learn中发现,因此python编程也是必不可少的技能。

6.数据可视化及数据报告的撰写

数据可视化展示与数据报告的撰写是数据分析必不可少的步骤。数据可视化的工具比较多，可以用excel、tableau、R、python等，工具掌握一种或两种即可。数据可视化不仅需要掌握一定的可视化工具用法，还需掌握数理统计知识。只有掌握了统计知识、理解数据才可以设计出合适的图形来展示结果。数据分析报告则需要掌握业务知识和统计知识，两者结合才能很好的解读出分析结果的含义。

综上与数据分析相关的技能还是蛮多的，首先要掌握统计及相关数学理论、再有就是熟悉SQL、python、R、SPSS等语言工具。其中有些技能从功能上来讲是重叠的，如R和python。具体使用哪种要根据公司要求及个人习惯来选择。