我覺得無論什么工作興趣最重要，要做數據分析師最基本的就是不討厭數字，如果你跟他講那個指標是通過怎么樣的乘除加減得到的，他會覺得不耐煩，那么顯然他不適合做數據分析；如果對數據較敏感，能夠一眼發現異常值，數據分布情況，當然是最好的。

再則就是邏輯性，可以讓他試試愛因斯坦的那道經典的邏輯題，看看能否解出來，需要多久；邏輯思維對數據分析尤其重要，不然會被各種指標的定義規則、與業務的聯系糾結死，邏輯思維好的人寫SQL等數據處理腳本也會更加高效。

接著是業務理解能力，最簡單的就是讓他定義下網站的目標是什么，哪些指標可以作為KPI，用戶從進入網站到達成網站目標的整個過程是怎么實現轉化的，能否畫出業務流程圖。（宏觀層面，不要深入細節）

如果偏技術則需要懂一些數據庫結構和SQL，如果偏展現需要考驗下對圖表的掌控能力，什么時候用什么圖表合適，甚至如何配色。

最后就是細心、耐心和交流能力，做數據分析有時會很糾結，細心和耐心是必需的，好的交流能力可以讓數據分析師更好地闡述清楚各類問題。

這些都是比較基礎的東西，也是短期難以培養起來的技能。至于另外業務相關的一些知識，可以通過培訓獲取，問一個未接觸過你的網站業務的人一些業務知識其實有些不公平，其實如果具備上面幾點，一旦熟悉網站和業務之后，一定會成為優秀的數據分析師。

數據大牛曹政表示：

1、問問他喜歡什么，平時對什么事情有興趣，然后挖掘這些事情中他關注什么數據，比如買彩票？炒股？看nba？其實里面都有很多數據，他在他喜歡的領域，如果能對數據如數家珍，對數據的解讀能到位，（比如對某個nba 球星的數據和所對應的表現狀態做評論）至少說明他有很強的數據感。數據感是做數據分析的第一要務。

2、問問他對數據分析的理解和目標，看看他是怎么認識這份工作的。

3、常見數據分析誤區有非常多經典范例，給出幾個測試題（容易產生誤判的數據案例）讓他分析解讀一下。

4、典型場景分析，在某些業務場合中，最需要關注什么數據，如何解讀其中的一些數據特征。

當然，3和4需要面試官或者說主考官有非常資深的場景把握和豐富健全的范例庫，如果主考官自己都把握不住，那就沒轍了。