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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