1、数据处理工具：熟练使用 SQL（如 Hive SQL、MySQL）进行复杂查询（多表关联、窗口函数、子查询）；掌握大数据处理框架（如 Hadoop、Spark）基础原理与应用，能使用 Spark SQL 处理海量数据者优先。​
2、分析与编程能力：熟练运用 Python 进行数据分析（掌握 Pandas、NumPy 数据处理库，Matplotlib、Seaborn 可视化库）；了解机器学习基础算法（如逻辑回归、决策树、随机森林），有使用 Scikit - learn 实现简单模型经验者优先。​
3、可视化与报告能力：掌握至少一种数据可视化工具（Tableau、Power BI、FineBI），能独立制作交互式仪表盘与分析报告；具备清晰的逻辑思维，能将复杂数据结论转化为简洁易懂的业务语言。