股票數據分析師適合女生嘛

『壹』 數據分析師適合女生嘛

女生的性格特點：女生與生俱來的細心、耐心和交流能力，會讓她有先決條件，因為做數據分析有時會很糾結，細心和耐心是必需的，好的交流能力可以讓數據分析師更好地闡述清楚各類問題。做數據分析的女孩子在商業敏感度上有時候比男生更強。
比如設計用戶分析，女生的細心和溫柔往往決定他們在對用戶分析上有優勢，光有死板的數據是沒法分析的。所以女生在數據分析的分析方面還是有優勢的。 女生的性格特點決定了她更適合做數據分析。有人會說「數據分析的工作類似於程序員，枯燥無味」，我建議大家不要道聽途說，親自去招聘網站查查數據分析師的崗位職責，一查便知。
數據分析應用領域廣相信大家並不陌生，數據分析應用的領域廣，電商行業，醫療衛生與生命科學，保險業，電子商務業，互聯網行業，金融行業等。實時數據流中包含著大量重要價值，可以幫助各企業及人員在未來的工作中達成更為理想的結果。所謂，數據分析決策企業戰略。女生可以挑選自己喜歡的行業，進行職業選擇。同時，女生可以依據自己的職業發展，選擇數據分析職業路。

『貳』 我究竟適不適合做數據分析師

首先以下這些人是不適合做數據分析的，你屬於哪一類呢？

• 相信假數據的

有很多時候，你總是會注意到呈現在你眼前的東西，那些精美絕倫的數據報告，那些與眾不同的PPT，那些運用巧妙的文字。但是你似乎從來沒有想過，這份報告背後付出的努力，我是如何進行數據採集的？這些數據只是樣本是否可以代表整個行業呢？指標邏輯是什麼？是我想要的嗎？有什麼區別？

其實對於很多不在自己范圍內的數據都要去進行驗證它的真實性，盲目的信從很容在過程中出錯，比如媒體報道中的數據，什麼離婚率、就業率、薪資等，要多來源驗證、追問、質疑，有人會說，研究這些和我做的業務並沒有關系，其實不是，這是一種對待數據的態度和習慣。

比如當你計算一個KPI完成率時，你會發現很多指標年年都好，但最終的財務指標基本沒有任何變化，為什麼？你質疑過嗎？

考核的指標一般都是層層下壓，為了完成KPI，基層也是絞盡腦汁。正所謂上有政策下有對策，執行中必然會被扭曲。

• 不善於思考的

無論是做出多麼完美的報表，依舊是以發現問題、解決問題為目的，通過這些看似雜亂無章的數據給我們帶來一些價值，而這個價值的衡量其實就是思考，也就是你要用數據干什麼？這才是數據的價值。

比如領導讓你出一份經營分析報告，那你就要思考，由下往上思考，整體會涉及哪些指標，這些指標背後的含義是什麼？這些指標能不能分類？分類的標準是什麼？比如分類的標準是整體收入、發展趨勢、用戶表現、品類管理、庫存狀況等，然後再思考，例如整體收入這塊，我要用這個分類的那些指標做對比、哪些做預測、那些做結構，分別要告訴決策者什麼問題，目前好不好的問題？未來好不好的問題？現在現在的狀態問題？這一來二去雛形不就有了嗎？這種方式相對而言，難度較大，要會歸納總結，還要會給一級、二級、三級框架造詞。

還有一種是由上而下，這類思考取決於分析師的項目經驗，做過的話，很容易提煉出誘人的大綱，再根據大綱敲定每個部分的分析框架，然後去思考選取那些指標，什麼樣式的分析方法更能傳達你要表達的信息。

• 用不好excel的

可能會有人說，我們都用python好嘛，但是在沒有Python之前呢？難道大家都不做數據分析的嗎？

如果你仔細觀察，你會發現5年以上的數據分析師，90%都用的excel，10%的工作環境可能是python、sql、spark、kettle等。

因為不是所有人，所有分析師都要面對所謂的海量數據，目前的趨勢已經是數據統計智能化了，部分做專題分析會復雜一些，但一般大的專題是要一個團隊一起完成的，比如簡單的決策者+業務+it+分析師，所以很多時候IT是可以幫你搞定的。

• 不善於溝通的

數據分析師常常在程序員、決策者之間進行徘徊，在夾縫中求生要是沒有有效的溝通，你很難去理解決策者到底想要什麼？要是沒有溝通你很難得到自己想要的數據形式？有數據和給你什麼樣式的數據差異很大的。

我見過很多人分析的框架和決策者想要的結合很完美，但找程序員要數據時，卻沒辦法得到想要分析的數據。也見過很多人未能和IT准確有效的溝通，提出來一張自己用現有能力無法玩轉的一張表。更見過很多元數據理解得很清楚，但輸出分析框架時，受現有數據資源影響過大，打不開思維，導致輸出與決策者完全不符的分析結果。

這是一個博弈的過程，一定要溝通，決策者的問題是沒有邊界的，但你、決策者、IT之間的溝通是可以讓其有邊境的。

• 動手能力差的

一方面是自學路上動手能力差，比如工具類的問題，經常問來問去，其實有時候自己動手搜索一下，你會發現世界真美好，這是搜索的強項，人腦記憶肯定干不過電腦。

另一個方面是自己缺乏練習，很多人學課程，看書，從來不自己操作，老想尋找一些面試題、某企業級數據集拿來分析一下，看看自己的水平，要對胃口的數據集其實很少的，即使有，也是美化版的，很多綜合性的演練你還是學不到的，還不如隨便爬一些數據，越亂越好（對練習工具操作有巨大好處），然後在現有數據的基礎上看看可以分析出什麼？希望告訴別人什麼？需不需要再補充一些數據，讓結論更有說服力，更細致一些。

要是僅僅是看，那你確實不適合做數據分析。

• 不復盤的

數據分析是一個很難成長的職業，有的人入行很多年還用的是入行時的那套分析邏輯，為何？

好的分析經驗一定是復盤出來的，分析最終都是要看療效的，那其實做業務分析的可以很直觀看到自己輸出對關鍵指標的影響。

『叄』 女生轉行做大數據分析師怎麼樣

我想學數據，說的應該是大數據分析師吧。現在大數據分析可以熱得不要內不要的。容從發展來看，大數據分析師很有前景的。但也並不是隨便一個公司就可以做大數據分析的。有幾個問題是做大數據要考慮的：大數據來源是否全面，分析什麼，誰來使用等等。當然如果能到能做大數據的公司，那薪水還是可觀的。要做大數據分析師，有一些東西是不得不學的，要不然，做不了分析師的，可能做的程序員，幫別人實現分析的結果而已。

統計學知識。這是很大一部分大數據分析師的短板。當然這里說的不是簡單的一些統計而已。而是包括均值、中位數、標准差、方差、概率、假設檢驗等等具有時間、空間、數據本身。差不多應該是理工科的高等數學的知識，甚至還高一點兒。要能夠建模，要不然你分析出來的結果離實際相差十萬八千里的話，估計要不了幾天，你就會被卷鋪蓋走人了。當然，做個一般的大數據分析師，就不會涉及到很深的高等數學知識了，但要做一個很牛的大數據分析師，還是要學習學習再學習。

『肆』 女生適合學數據分析嗎

就目前而言，人們都聽說過這么一個詞，那就是「數據分析」。數據分析應用的范圍很廣，比如電商行業、電子商務、保險業、金融行業等等，對於能夠分析巨額寫企業戰略的數據分析這一個職業來說，前景簡直是非常誘人，很多人都想進入數據分析這個行業，於是很多人不免就有了一些疑問，那就是女生適合做數據分析這個職業嗎？
大家在選專業的時候，往往會去網上搜索適合自己的專業，當然還有很多測試機構進行適合專業的測試，不過對於很多的結果都是存在倖存者偏差。對於各個人來說，不同的職業總會有屬於自己的優勢，對於女生來講，如果選擇數據分析其實並非不是一個明智的選擇。
一般來說，女生的性格都是比較細膩，有耐心，同時也有出色的交流能力，對於數據分析這個工作來說，認真與耐心是非常重要的。畢竟是分析問題，容不得一點錯誤，再加上數據分析的步驟是比較繁瑣，所以耐心就顯得極為重要。同時，擁有出色的交流能力在數據分析中能夠更清楚的闡述出每一個問題。這樣才能夠做出更好的數據分析。同時女生在某一方面的敏感度是高於男生的，而數據分析很多方面都是從細節獲得重要數據，這些都是一名優秀的數據分析師必需的素質。而現在，很多人都喜歡和女生交談，這樣就方便女生能夠獲得更多的信息，而這些信息，往往對於數據分析有一定的幫助。
不少人認為數據分析師的工作是枯燥的，其實數據分析師的工作情況並非如此，在此建議大家如果沒有實際的調查切勿道聽途說，畢竟第一印象容易成為主觀印象，從而干擾自己對於事物的判斷力。

數據分析師的主要工作內容就是以下4點：
1、根據公司的要求以及業務的需要，提供運營每個時間周期分析，並針對特定問題分析報告
2、用數據分析手段觀察業務的變化，同時提供相應的業務改進建議；
3、跟蹤業務部門業務發展，承接接業務部門數據需求；
4、監控業務指標中數據的變化；
由此可見，這項工作是比較有挑戰性的，當然，挑戰和機遇並存，女生可以挑選這個行業。而數據分析有廣泛的應用領域，數據分析這個行業也有很多分支領域，如果朝技術方面深入，就可以做業務支持，做商業智能方面的專家。如果朝管理和戰略決策方面發展，就可以做職業經理人。
數據分析是不是個女生呢？想必大家看了這篇文章以後已經知道了這個問題的答案了吧。現在大數據是一個非常火熱的技術，早早的接觸這個行業你絕對不會後悔的，而且現在數據分析這個職業已經有了將近十萬人，對於數據分析人才來說還是稀缺的。所以，大家不要猶豫，快快加入吧。

『伍』 女生適合從事數據分析方面的工作嗎

可以啊，女生心細可以講數據分析做的更加細微，但是有個問題數據分析是基於需求來做的
很多數據分析在大多數公司都是屬於輔助作用，例如我現在是屬於做營銷策劃，我們主要是做網路在線教育培訓的方面，我們需要分析學員情況，通過搜索來觀察數據，通過學員中看數據，來制定每個月的課程安排，來解決學員問題，而且要針對策劃出課程。這個就是解決需求的一種方式。當然除非是大公司才需要專業的數據分析來做評估提供給文案人員來做方案，策劃。來進行具體實施，當然也有一些是提供給產品經理人的

『陸』 有木有做數據分析師的女生

數據分析師已經是目前只具有前景的職業之一，作為一名女生數據分析師成員，分享下到底女生適合做數據分析師嗎？而數據分析師適合女生嘛，下面看下數據分析師是幹嘛的。
數據分析這個行業也有很多細分領域的，比如做業務支持，你可以朝技術方面深入，做商業智能方面的專家。你也可以朝管理和戰略決策方面發展，做職業經理人。
我覺得無論什麼工作興趣最重要，要做數據分析師最基本的就是不討厭數字，如果你跟他講那個指標是通過怎麼樣的乘除加減得到的，他會覺得不耐煩，那麼顯然他不適合做數據分析；如果對數據較敏感，能夠一眼發現異常值，數據分布情況，當然是最好的。
再則就是邏輯性，可以讓他試試愛因斯坦的那道經典的邏輯題，看看能否解出來，需要多久；邏輯思維對數據分析尤其重要，不然會被各種指標的定義規則、與業務的聯系糾結死，邏輯思維好的人寫SQL等數據處理腳本也會更加高效。
接著是業務理解能力，最簡單的就是讓他定義下網站的目標是什麼，哪些指標可以作為KPI，用戶從進入網站到達成網站目標的整個過程是怎麼實現轉化的，能否畫出業務流程圖。
如果偏技術則需要懂一些資料庫結構和SQL，如果偏展現需要考驗下對圖表的掌控能力，什麼時候用什麼圖表合適，甚至如何配色。
最後就是細心、耐心和交流能力，做數據分析有時會很糾結，細心和耐心是必需的，好的交流能力可以讓數據分析師更好地闡述清楚各類問題。
這些都是比較基礎的東西，也是短期難以培養起來的技能。至於另外業務相關的一些知識，可以通過培訓獲取，問一個未接觸過你的網站業務的人一些業務知識其實有些不公平，其實如果具備上面幾點，一旦熟悉網站和業務之後，一定會成為優秀的數據分析師。
1、問問他喜歡什麼，平時對什麼事情有興趣，然後挖掘這些事情中他關注什麼數據，比如買彩票？炒股？看nba？其實裡面都有很多數據，他在他喜歡的領域，如果能對數據如數家珍，對數據的解讀能到位，（比如對某個nba 球星的數據和所對應的表現狀態做評論）至少說明他有很強的數據感。數據感是做數據分析的第一要務。
2、問問他對數據分析的理解和目標，看看他是怎麼認識這份工作的。
3、常見數據分析誤區有非常多經典範例，給出幾個測試題（容易產生誤判的數據案例）讓他分析解讀一下。
4、典型場景分析，在某些業務場合中，最需要關注什麼數據，如何解讀其中的一些數據特徵。

『柒』 女生做金融分析師好做嘛

可以從事的崗位有很多，例如投資咨詢顧問、投資銀行家、證券交易員、執行總裁、主席、合夥人、主負責人、投資總監、財務總監、會計師、審計師、市場、投資公司經理、證券分析師和固定收益分析師、投資組合經理等

介於每個人的情況都有所不同，以拿CFA從業者的投資分析師為例，為大家普及了金融人的職業發展之路。

一、Analyst（分析員）

投行中的Analyst(分析員)一般都是為各大院校應屆生准備的一個2年的program，剛畢業的大學生一般都會從此做起。既然叫做分析師，工作內容不外乎是一些數據分析、行業研究之類的工作，有些需要建立一些初步的模型，包括mergermodel、DCF、LBO等等，然後交給associate進一步review和加工。

研究結束，要使用PPT將研究結果呈現出來，所以這個崗位也會經常用到PPT。當然，作為一個初級崗位，很多情況下還會涉及到很多雜七雜八的事情，總是就是投行工作的基礎，也是鍛煉人的崗位。

這個崗位一般堅持3年時間久可以得到升遷，大多數金融人也是在這個崗位上開始學習CFA的，有前瞻性的大學生在畢業前就把CFA一級考過了，可以極大的縮短在基層工作的時間，兩年甚至很短時間就可以成為Associate，也就是我們要談的下一個崗位。

二、Associate（副經理）

Associate是比Analyst高一級的職位，要麼是從Analyst晉升而來，要麼是各金融專業高材生或者CFA持證人之類。作為Analyst的小領導，Associate仍然要做一些分析類的工作，不過是有點技術含量的工作，負責更復雜的建模。Associate還要根據公司或者上級的安排，分配任務，承擔administrativework，並且主要負責與客戶的溝通。

雖是領導，Associate的工作並不輕松，每天需要加班加點，並對全組工作負責。這個崗位需要一定的金融知識背景，所以很喜歡的MBA或者CFA持證人，即便是只通過了CFA二級考試，也會受到歡迎。通常員工會在此崗位上工作3到4年的時間，然後才能學到足夠的本事升到更高的位置上。

三、VP（副總裁或經理）

如果你順利進入到VP階段，那麼恭喜你已經得到了升華。VP泛指所有高層的副級人物，工作要指導Associate和Analyst，同時也要有一些外部環境的接觸。很多CEO忙不過來的工作都會交給VP負責。

VP的工作主要由兩大塊組成，一是充當projectmanager的角色，當D或MD接到deal的時候，負責executingthedeal，二是計劃所有需要的過程和任務分配給associates，並且確保順利進行。VP同時也是和客戶接洽以及聯系各個support的人比如accountant、lawyer等等的核心人物。

做到VP不容易，要得到晉升更不容易，行業內VP普遍工作3到15年才有機會晉升，除了經驗、能力、運氣，各種自我提升也少不得。大部分金融人在這個崗位上努力通過CFA三級考試，提交證書申請，如果已經是CFA持證人，那真是極好的。

四、Director（總經理、董事）

根據投行的規模不同，Director或有或無。Director負責重要的交易比如費用談判，交易策略和客戶會議。還有就是做營銷吸引客戶。MD工作性質與其近似，不過焦點在重要的客戶上。

五、MD（董事總經理）

Director3年左右就會升任MD(董事總經理)。MD級別有很高的業務收益指標以及維護重要客戶的責任，參與公司的整體戰略及業務方向制定。

MD再往上發展就會去做各個分支的管理人，或者是做CEO。這個時候如果沒有一張CFA這樣的很囂張的證書傍身就不合適了。

以上是一個典型的投行職稱序列，有些金融機構會設置一些中間職稱，比如assistantVP(AVP)即助理VP、seniorVP(SVP)即VP等，唯一不變的是對人能力的要求和證書的要求。

當然，CFA的在職業發展上的幫助不止如此，從職業發展的角度，一張代表了你金融理論過硬、工作經驗豐富的CFA證書，能幫你優雅地、高效地達成目標。現在vc/pe是一個很時髦的詞，國內也出現了很多風投成功的案例，想進入風投圈或者私募圈的金融人不在少數，如果沒有一張高含金量的CFA證書，恐怕連門檻都進不去呢。

『捌』 女生學習數據分析師怎麼樣

至於你說的女生適不適合做大數據方面的工作，我覺得只要你想做，你認真學，技能達標都ok。又沒有規定只能男孩子來做！
工作大致分為以下5類
1、數據挖掘師/演算法工程師
做數據挖掘要從海量數據中發現規律，這就需要一定的數學知識，最基本的比如線性代數、高等代數、凸優化、概率論等。
2、數據分析師
數據分析師是數據師的一種，指的是不同行業中，專門從事行業數據搜集、整理、分析，並依據數據做出行業研究、評估和預測的專業人員。在工作中通過運用工具，提取、分析、呈現數據，實現數據的商業意義。
3、數據挖掘工程師
大數據工程師主要從事數據挖掘工作，運用演算法來解決和分析問題，讓數據顯露出真相，同時，他們還推動數據解決方案的不斷更新。
4、數據產品經理
數據產品經理必須了解不同的公司，在不同的階段，需要哪些數據產品，並能夠製作出來，這是此職位的核心要求。
5、數據架構研究
數據科學家是指能採用科學方法、運用數據挖掘工具對復雜多量的數字、符號、文字、網址、音頻或視頻等信息進行數字化重現與認識，並能尋找新的數據洞察的工程師或專家。
在工資待遇上，不管是在國內還是國外，都是：數據架構研究->數據挖掘師/演算法工程師>數據挖掘工程師=數據產品經理>數據分析師。

『玖』 數據分析專員，女生做這個怎麼樣，會很高壓、很累嗎。有沒有做過的人講一下經驗。謝謝謝謝

女生還是很適合做數據分析的，數據分析師因為敲的代碼少，相比起天天敲代碼的職業更適合女生一些，沒那麼辛苦。現在最基本的就是用excle來處理數據，在這基礎上又使用了新的統計軟體spss，主要是需要一定的分析思維能力，還要掌握資料庫的原理操作。

崗位職責

1、有結構化的數據分析思維。

在接手一個新項目時，能夠快速梳理清楚業務流程，並且基於業務流程確定需要哪些數據，明確數據之間的邏輯關系。

注意：

1、工作能力： 有嚴謹的邏輯思維能力、學習能力、言語表達能力、管理能力。

2、工作態度：積極主動、工作認真、工作嚴謹。