一、学术背景和基础

1. 硕士学位：通常要求申请人具备相关领域的硕士学位，如统计学、数学、计算机科学、工程学或相关学科。

2. 先修课程：申请人需要具备一定的数学和统计学基础，如概率论、数理统计、线性代数等。有些专业可能还要求具备编程和数据结构知识，如Python、R语言、SQL等。

二、工作经验

1. 工作年限：通常要求申请人有一定年限的工作经验，一般为3-5年。工作经验的要求因学校和专业而异，有些专业可能更注重申请人的实际工作经验，而有些专业则可能更看重学术背景。

2. 工作领域：申请人的工作领域最好与数据分析相关，如金融、市场营销、医疗保健、信息技术等。相关领域的工作经验将有助于申请人更好地理解数据分析在实际工作中的应用。

三、技能要求

1. 数据处理和分析：熟练掌握数据收集、清洗、转换和探索性数据分析（EDA）的技术。能够使用统计软件和编程语言（如Python、R）进行数据分析和建模。

2. 数据可视化：能够使用数据可视化工具（如Tableau、Matplotlib、Seaborn）创建有效的图表和可视化报告，以传达数据分析结果。

3. 机器学习和数据挖掘：了解常用的机器学习算法（如回归、分类、聚类），能够进行模型选择、训练和评估。理解数据挖掘的基本概念和技术，如关联规则挖掘、异常检测等。

4. 大数据技术：掌握大数据处理框架（如Hadoop、Spark），了解分布式存储和计算的基本原理。能够使用相关工具进行大规模数据集的处理和分析。

5. 数据库管理：熟练掌握关系型数据库（如MySQL、Oracle）和非关系型数据库（如MongoDB、Redis）的操作和管理。能够编写高效的SQL查询语句，进行数据提取和整合。

6. 数据安全和隐私保护：了解数据安全和隐私保护的重要性，掌握数据加密、脱敏等技术，确保数据的安全性和合规性。

四、论文和研究

1. 论文要求：申请人通常需要提交1-2篇与申请专业相关的学术论文，这些论文应发表在核心期刊或具有较高学术影响力的刊物上。论文的质量不仅体现在发表的期刊级别上，还体现在论文的学术创新性和研究深度上。

2. 研究计划：申请人需要提交一份详细的研究计划，包括研究问题、研究方法、预期结果等。研究计划应展示申请人的研究能力和对专业领域的理解。

3. 独立研究能力：申请人应具备独立开展研究的能力，包括研究设计、数据收集与分析、结果解释和论文撰写等。

五、英语水平

1. 语言要求：良好的英语水平是必要的，通常要求申请人通过托福、雅思等标准化英语考试，达到学校规定的最低分数要求。有些学校可能还要求提供英语写作样本或进行面试以评估英语能力。

2. 沟通能力：申请人应具备良好的英语听说读写能力，以便能够与国际同行进行有效的沟通和合作，阅读和理解英文文献资料。

六、推荐信

1. 推荐信数量：通常需要2-3封推荐信，推荐信应来自申请人的硕士导师、工作主管或其他熟悉申请人学术和工作能力的专业人士。

2. 推荐信内容：推荐信应重点介绍申请人的数据分析能力、研究潜力、工作表现以及英语水平等。推荐人应对申请人的综合素质给予客观评价，并说明其适合攻读在职博士学位的原因。

七、面试

1. 面试准备：申请人可能需要参加面试，面试内容包括个人陈述、研究计划阐述、专业知识问答等。申请人应对自己的研究兴趣、职业规划和数据分析项目有清晰的认识，并能够在面试中有效地表达自己的想法。

2. 面试表现：面试表现是评估申请人综合素质的重要环节，申请人应在面试中展示出扎实的专业知识、良好的沟通能力和积极的学习态度。

八、其他要求

1. 个人陈述：申请人通常需要提交一份个人陈述，阐述自己的学术背景、工作经历、研究兴趣和攻读在职博士学位的动机。个人陈述应突出申请人的独特性和与申请专业的契合度。

2. 简历/CV：提供详细的简历或CV，包括教育背景、工作经历、发表论文、参与项目等信息。简历应简洁明了，重点突出申请人的数据分析相关经验和成果。

在职博士招生简章中对数据分析的要求涵盖了学术背景、工作经验、技能水平、论文和研究能力、英语水平以及综合素质等多个方面。申请人应根据自身情况，全面提升自己的能力和素质，以满足招生要求并在竞争中脱颖而出。