1. 数据处理和分析软件：熟练使用Excel、R、Python等软件进行数据处理和分析。这些工具可以帮助你进行数据清洗、数据可视化、统计分析等。
2. 数据库管理：了解SQL和NoSQL数据库的基本操作，能够使用数据库管理系统（如MySQL、MongoDB等）进行数据存储、查询和更新。
3. 编程语言：掌握至少一种编程语言，如Python或Java，这对于进行更复杂的数据分析、构建预测模型和自动化数据处理流程非常重要。
4. 数据可视化工具：熟练使用Tableau、Power BI等数据可视化工具，这些工具可以帮助你将复杂的数据以图表的形式直观展示，便于理解和交流。
5. 统计分析软件：熟悉SPSS、SAS等统计分析软件，这些软件提供了丰富的统计方法和技术，用于数据分析。
6. 机器学习库和框架：了解机器学习的基本原理，并能够使用如scikit-learn、TensorFlow等机器学习库进行模型训练和预测。
7. 云计算平台：了解如何在AWS、Azure、Google Cloud等云计算平台上进行数据存储、处理和分析。
8. 商业智能工具：掌握商业智能（BI）工具的使用，如QlikView、MicroStrategy等，这些工具可以帮助企业进行数据驱动的决策。
9. 数据挖掘技术：了解数据挖掘的基本概念和技术，能够使用数据挖掘工具进行知识发现。
10. 网络爬虫技术：了解如何使用Python等编程语言编写网络爬虫，从互联网上获取数据。
    掌握这些技能将有助于在商业分析领域取得成功。不过，具体需要哪些技能还取决于具体的工作职责和公司的需求。