数学和统计学基础：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计等，这些知识有助于分析师更好地理解数据、建立模型、预测趋势等。
编程技能：特别是Python，因为Python具有强大的数据处理和数据分析能力，同时还有丰富的数据分析和可视化库，如Pandas、Numpy、Matplotlib等。
数据库技术：掌握SQL语句可以帮助分析师快速查询、筛选和处理数据，这是数据存储和处理的重要工具。
数据挖掘和机器学习技术：精通数据挖掘和机器学习技术，如常见的数据挖掘算法和机器学习算法。
数据处理和管理技能：掌握数据清洗、数据集成和数据转换等技术，以便将数据转化为可用于分析的形式。

数据分析工具：如Excel是最常用的工具，具有强大的数据处理和可视化功能，可以用来处理和分析简单的数据。此外，还包括Python、R、SPSS等。
数据可视化：将数据分析结果以图形或图表的形式呈现出来，帮助人们更好地理解和解释数据，工具包括Tableau、PowerBI等。
机器学习基础：了解机器学习算法的基本原理和实现方法，这对于预测趋势、分类和聚类等任务非常有帮助。
业务知识和公司流程：熟悉行业知识、公司业务及流程，这对分析的结果具有指导意义。
管理理论：搭建数据分析框架的要求，如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导。