第1个回答 2021-05-17
女生的性格特点：女生与生俱来的细心、耐心和交流能力，会让她有先决条件，因为做数据分析有时会很纠结，细心和耐心是必需的，好的交流能力可以让数据分析师更好地阐述清楚各类问题。做数据分析的女孩子在商业敏感度上有时候比男生更强。
比如设计用户分析，女生的细心和温柔往往决定他们在对用户分析上有优势，光有死板的数据是没法分析的。所以女生在数据分析的分析方面还是有优势的。 女生的性格特点决定了她更适合做数据分析。有人会说“数据分析的工作类似于程序员，枯燥无味”，我建议大家不要道听途说，亲自去招聘网站查查数据分析师的岗位职责，一查便知。
数据分析应用领域广相信大家并不陌生，数据分析应用的领域广，电商行业，医疗卫生与生命科学，保险业，电子商务业，互联网行业，金融行业等。实时数据流中包含着大量重要价值，可以帮助各企业及人员在未来的工作中达成更为理想的结果。所谓，数据分析决策企业战略。女生可以挑选自己喜欢的行业，进行职业选择。同时，女生可以依据自己的职业发展，选择数据分析职业路。
第2个回答 2021-12-20
数据分析师适合女生吗？这个问题屡次被问起过，在大多人眼中,数据分析师这一职业要求有理性的分析及严谨的态度,都认为男性可能会更具有优势.事实真的是这样吗?
在IT行业，数据分析师可以说是性别之分较弱的岗位。相比男生，女生更坐得住，可以一整天细细地码一堆SQL不烦躁，也可以细细地把Excel抠得比PPT还美观，这导致了某些数据分析部门男女一般55分，甚至阴盛阳衰。除此之外，我们还可以从以下几点来判断女生究竟适不适合成为一名数据分析师。
一.专业技能
从专业技能来看。需要熟练掌握R/SPSS/Matlab/OpenFEA等数据分析工具中的一种，需要掌握Flare、HighCharts、AmCharts、D3．js、Processing、Google Visualization API、Raphael JS、Tableau等其中一些可视化工具，并且对算法要熟悉。这些工具基本侧重于应用，有些虽然要编程，但是轻量级编程语言居多，这对于女性来说也是比较好掌握的。
另外，在数据可视化方面，由于女性多思、善感，观察更细，对色彩及搭配更有优势，在数据分析结果的可视化方面居于优势。
二.软技能
数据分析师要和各部门同事建立良好的人际关系，形成一定的信任。各个部门的同事信任你了，他们才可能更容易接受你的分析结论和建议；否则事倍功半。并且当数据分析做到资深时，沟通会越来越重要，如何理解客户意图，如何讲好数据故事，如何推进分析成果落地。
由于女性天生具有的敏感度及共情能力,在人际交往这一方面会更加善于处理,利用沟通和合作等方式往往会和谐推进业务发展,比如设计用户分析，女生的细心和温柔往往决定他们在对用户分析上有优势.
三.适配度
数据分析师职位本身并不会对性别设限,会产生这样的疑虑无非是一般的固有看法.但现代社会,各行各业都是凭实力证明自己.
如果女生是数学、统计学背景的话更是对口，乘着大数据的风，越来越多的公司开设了数据分析的岗位，就目前的公司（电商）来说，光数据分析Title的职位超过300人，分散在各个部门，战略分析部、运营部、品类规划部、广告部、产品技术部、市场部、风控部等等，各个部门都需要。
所以与其担心是否合适,不如将关注点落在可否胜任,打铁还需自身硬,自身的不断提高和学习,才能决定你的高度及职业道路的长度。
四.选择
在自身选择上,或许有些女生朋友是担心数据分析的工作总是跟数据打交道，太枯燥才有开篇的疑问，小聚就从职业发展的角度来给大家分析一下。简单来说，数据分析可以分为两个方向，一个是偏业务型的，一个是偏技术型的。这也意味着，学习数据分析可以有两种选择方向，如果女生不想太枯燥的话，建议选择业务型方向，将数据分析当做推动业务增长的一种工具来使用。
最后,数据分析归根到底是用数据讲故事讲道理，不同的人手里有一样的数据却能讲出不同的故事，让你眼中的数据会更加生动，更加有趣，也更加有意义,才是该工作的宗旨。
第3个回答 2021-06-11
随着全球数字化进程的进一步推进，涉及数据专业知识的职业正在逐步增多。有相关的调查数据显示，这些岗位的专业人员需求量正在飞速上涨。
那么数据分析师适合女生吗？这个问题被很多人问起过，从总体上来说数据分析师是适合女生的，在IT行业，数据分析师可以说是性别之分较弱的岗位了，女生比较细心，作为数据分析师而言，细心还是十分重要的，除此之外，我们还可以从以下几点来判断女生究竟适不适合成为一名数据分析师。
1.全局观
某日，产品经理跑过来问我：Hi, 能不能帮我看一下昨天产品新功能发送的数据？谢谢！条件反射我会说：好，我马上给你！不过我还是礼貌性地问了一句：为什么需要这数据呢？产品经理回复道：哦，昨天新功能上线了，我想看看效果。知道了产品经理的目的，我就可以针对性地进行数据提取和分析，分析的结果和建议也就更加具有可操作性。
很多时候，数据分析师不能就数说数，陷入各种报表中不能自拔。一个优秀的数据分析师应该具有全局观，碰到分析需求的时候退一步多问个为什么，更好地了解问题背景和分析目标。
2.专业度
某企业的数据科学家针对用户流失情形进行建模预测，最终得到的用户流失模型预测准确率高达90%多。准确率如此之高，让商务分析师都不敢相信。经过检验，发现数据科学家的模型中有一个自变量是 “用户是否点击取消按钮” 。而点击了“取消”按钮是用户流失的重要征兆，做过这个动作的用户基本上都会流失，用这个自变量来预测流失没有任何业务意义和可操作性。
数据分析师要在所在行业（例如电商、O2O、社交、媒体、SaaS、互金等等）展示她/他的专业度，熟悉自己行业的业务流程和数据背后的意义，避免上面的数据笑话。
3.想象力
商业环境的变化越来越快、越来越复杂，一组商业数据的背后涉及到的影响因素是常人难以想象的。数据分析师应该在工作经验的基础上发挥想象力，大胆创新和假设。
根据硅谷公司的核心KPI（Facebook的4-2-2准则，LinkedIn的connection规律），我们也想找到互联网企业驱动增长最核心的KPI。基于我们的想象力和“无埋点”全量数据采集的优势， 我们创造了” GrowingIO留存魔法师” 。通过全量采集的数据，智能自动的后端计算，以及简单的使用交互，留存魔法师可以帮助企业迅速找到与其留存最相关的用户行为，就像魔法师轻轻挥动魔法棒一样简单。例如某 SaaS产品 ，在一周内创建过3个图表的用户(群)留存率非常高，那么“一周+3个+图表”就是我们驱动用户增长的魔法数字。
有人可能会问：这是不是由于女性从业者的数据分析能力、逻辑思维能力不如男性造成的？
4.信任度
以销售岗位为例，一个销售人员首先要和用户建立起信任；如果用户不信任你的话，那他也很难信任或者购买你的产品。同理，数据分析师要和各部门同事建立良好的人际关系，形成一定的信任。各个部门的同事信任你了，他们才可能更容易接受你的分析结论和建议；否则事倍功半。
当然，无论什么工作兴趣最重要，不论男生还是女生，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你在计算KPI指标是通过怎样运算得到的会觉得不耐烦，那么显然是不适合做数据分析的；如果对数据较敏感，能够一眼发现异常值，数据分布情况，当然是最好的。
逻辑思维对数据分析工作也是尤其重要，不然会纠结在各种指标的定义规则和与业务的联系，逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加高效。
做数据分析有时会很纠结，细心和耐心是必需的，好的交流能力可以让数据分析师更好地阐述清楚各类问题。女生与生俱来的细心和耐心，会让女数据分析师在商业敏感度上会比男生强，所以女生在数据分析的业务分析方面还是很有优势的。
5.逻辑思维能力
有人可能会问：这是不是由于女性从业者的数据分析能力、逻辑思维能力不如男性造成的？
调查数据显示，很少有女性了解数据分析行业的发展情况，对数据分析领域日常所需工作的内容、学会数据分析技能的难度，都知之甚少。
求职时，她们普遍认为“数据分析的工作虽然高大上，但是分析技能太难学会”、“自己不适合做这类岗位”等。因此，她们潜意识地将此划分到自己的职业选择之外。
另外，她们对“时下有哪些职业”的认知，还停留在过去，不了解互联网时代下，催生了哪些新行业和新岗位。
我们都知道，男性和女性在思维方式上，有较大的差异。男性思维偏理性，女性思维偏感性。
但这并不妨碍我们研究相同的领域，从事相通的岗位。事实上，正是因为男女思维差距大，我们才更需要女性参与到企业或者行业未来的发展建设中来，从而为企业或行业发展，带来新的商机。
数据分析归根到底是用数据讲故事讲道理，不同的人手里有一样的数据却能讲出不同的故事，让你眼中的数据会更加生动，更加有趣，也更加有意义。
纵观历史长河，没有任何一个行业的崛起，是只依靠一部分，或者某一个性别的从业者，就能打造行业的辉煌的。数据分析行业也不例外。
不仅如此，女性如果不积极尝试了解数据分析行业，你也可能会失去一份心仪的高薪工作。毕竟，数据分析行业的薪资非常客观。关于数据分析师的薪资情况我会在明天为大家讲解哦！
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第4个回答 2019-11-20
和性别没关系。数据分析要学习Python、R、SAS等编程工具；对数据仓库需要了解可以去九道门做些实验项目；如果你觉得还是难，那就采用最基础的学习路径，直接买MYSQL关系型数据库的书看，随便到网上去找个免费的MYSQL课程听；分布式存储HDOOP需要简单了解；云计算的技术作为了解就可以了；数据可视化不是很难，如果不要求特别美工的话，大家先理解图表，再研究研究仪表板，阿里云的Quich BI及DataV,百度的echarts都不错，主要是展示的业务结构需要规划；大数据技术:这个相对来说有些难度，如果是学数学统计类专业小伙伴就非常有优势了，其他专业的小伙伴也不用担心，毕竟工作后还可以继续学习，在工作中用的比较多的是聚类、关联、决策树、线性回归等，如果你不去做模型和算法工程师那么只需要会用就可以了，实在不行有专业的工具让我们用，阿里云的机器学习PAN是可以直接出结果的工具。可以到九道门商业数据分析实训官网上去看一些案例，自己做做训练。如果自学的小伙伴觉得很难坚持，那就只能去报班了