做数据分析,个人感觉并不适合男生,因为很多男孩子沉不下心(当然男孩在工作中,也更有攻击力,做产品岗,或者运营,技术岗位更佳),我觉得蛮适合女孩子。

当然最好是理工科的女孩子,最好是对数学,数字有一定的兴趣。

近距离观察过几家不小的企业。很多企业,女性都会是数据分析组的负责人。

举例:
网秦科技,美股的上市企业。很多年前,已经组建了国内较早的数据分析团队,另外一家是杭州独角兽企业,51公积金,数据团队超过十余人,Leader是女性。并且团队中的女性比例相对都不低。

数据分析是否枯燥:
喜欢的人可能不觉得特别枯燥,但是如果是从小对数学就特别讨厌(比如钱钟书这一类),不建议从事数据分析岗位,那肯定是一种痛苦。

我个人也在数据分析相关岗位,工作多年,讲一下我在工作中间的心得。
单纯的数据分析,长久,肯定会陷入枯燥乏味之中,和业务建立关联,去解决业务问题,或者会有意思一些。
数据分析,你的战友,是产品团队,也是运营团队。

数据分析的几个过程:
1 排除异常数据
第一先不要分析数据,首先排除异常

2 观察数据是变动还是波动
第二步仍然不要先去分析数据,很多数据呈现出波动状,此时不要着急去分析

3 分析数据增减变化趋势
数据观察重点是看出来增减变化趋势,比如疫情数据看新增

4 根据变化趋势改进产品和业务
数据分析目标是改进产品,运营,或者业务

其它几个注意点:

注意采样:经常200以内的数字,不要拿来分析,样本量太低,比如冠性病毒早期,也不具备多大分析意义,目前才呈现出来一点的趋势性。

变量锁定:
影响结果有5个因素,想知道某个因素带来影响是什么,注意要锁定其它4个,让其中一个变化,这样才可以得出结果。
(以上只是粗略浅淡)

数据定义,在产品之初就会和产品同学一起定义。

上线后,运营承载,业务推动,均会和运营团队,密切协同做战。

同时数据能力,也是互联网企业核心能力之一,比如金融企业,金融大数据,数据能力更是重中之重。业务推动,核心风控,均和数据强相关。
当然,很多其它类型企业也会如此,比如ai,大数据,云计算,相关领域,数据也是重中之重。

未来的职业发展可以是:
数据分析专员
数据产品经理
数据部主管

这几个方向都可以是发展,晋升方向。

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