十个数据分析工作者的必备技巧：
1. 学习数据清洗技巧：数据清洗是数据分析的第一步，确保数据的准确性和完整性对于后续分析至关重要。
2. 掌握数据可视化工具：通过数据可视化工具，可以直观展示数据，帮助你更好地理解数据之间的关联。
3. 学会使用统计分析方法：统计分析是数据分析的核心内容，掌握各类统计分析方法能够更好地解读数据。
4. 熟练掌握SQL语言：SQL语言是数据分析师必备的基本工具之一，能够帮助你从数据库中提取需要的数据。
5. 学习机器学习算法：机器学习算法在数据分析中有着广泛的应用，掌握一些常用的机器学习算法能够提升分析效率。
6. 阅读数据分析经典书籍：通过阅读经典的数据分析书籍，可以帮助你建立坚实的数据分析基础。
7. 参加数据分析相关的培训课程：参加专业的数据分析培训课程能够帮助你快速提升数据分析能力。
8. 多实践，多总结：数据分析是一个不断实践和总结经验的过程，通过不断实践和总结，可以不断提高自己的分析能力。
9. 参加数据分析比赛：参加数据分析比赛是一个很好的锻炼机会，可以提高你的数据分析实战能力。
10. 关注数据分析领域的最新动态：数据分析领域发展迅速，关注最新的数据分析技术和趋势能够让你始终保持在行业前沿。
五大常见问题解答：
1. 如何处理缺失值？
缺失值是数据分析中常见的问题，可以通过填充、删除或插值等方法处理缺失值。
2. 如何选择合适的统计分析方法？
根据不同的数据类型和分析目的，选择合适的统计分析方法是关键，可以通过探索性数据分析来确定适用的统计方法。
3. 如何评估机器学习模型的性能？
评估机器学习模型的性能可以通过交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等方法进行。
4. 如何进行数据采样？
数据采样是为了解决数据不平衡、减少计算开销等问题，可以通过随机抽样、过采样、欠采样等方法进行。
5. 如何解决数据量过大的问题？
对于数据量过大的问题，可以采用分布式计算、压缩数据、数据降维等方法来处理。