股票数据分析师适合女生嘛

『壹』 数据分析师适合女生嘛

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。

『贰』 我究竟适不适合做数据分析师

首先以下这些人是不适合做数据分析的，你属于哪一类呢？

• 相信假数据的

有很多时候，你总是会注意到呈现在你眼前的东西，那些精美绝伦的数据报告，那些与众不同的PPT，那些运用巧妙的文字。但是你似乎从来没有想过，这份报告背后付出的努力，我是如何进行数据采集的？这些数据只是样本是否可以代表整个行业呢？指标逻辑是什么？是我想要的吗？有什么区别？

其实对于很多不在自己范围内的数据都要去进行验证它的真实性，盲目的信从很容在过程中出错，比如媒体报道中的数据，什么离婚率、就业率、薪资等，要多来源验证、追问、质疑，有人会说，研究这些和我做的业务并没有关系，其实不是，这是一种对待数据的态度和习惯。

比如当你计算一个KPI完成率时，你会发现很多指标年年都好，但最终的财务指标基本没有任何变化，为什么？你质疑过吗？

考核的指标一般都是层层下压，为了完成KPI，基层也是绞尽脑汁。正所谓上有政策下有对策，执行中必然会被扭曲。

• 不善于思考的

无论是做出多么完美的报表，依旧是以发现问题、解决问题为目的，通过这些看似杂乱无章的数据给我们带来一些价值，而这个价值的衡量其实就是思考，也就是你要用数据干什么？这才是数据的价值。

比如领导让你出一份经营分析报告，那你就要思考，由下往上思考，整体会涉及哪些指标，这些指标背后的含义是什么？这些指标能不能分类？分类的标准是什么？比如分类的标准是整体收入、发展趋势、用户表现、品类管理、库存状况等，然后再思考，例如整体收入这块，我要用这个分类的那些指标做对比、哪些做预测、那些做结构，分别要告诉决策者什么问题，目前好不好的问题？未来好不好的问题？现在现在的状态问题？这一来二去雏形不就有了吗？这种方式相对而言，难度较大，要会归纳总结，还要会给一级、二级、三级框架造词。

还有一种是由上而下，这类思考取决于分析师的项目经验，做过的话，很容易提炼出诱人的大纲，再根据大纲敲定每个部分的分析框架，然后去思考选取那些指标，什么样式的分析方法更能传达你要表达的信息。

• 用不好excel的

可能会有人说，我们都用python好嘛，但是在没有Python之前呢？难道大家都不做数据分析的吗？

如果你仔细观察，你会发现5年以上的数据分析师，90%都用的excel，10%的工作环境可能是python、sql、spark、kettle等。

因为不是所有人，所有分析师都要面对所谓的海量数据，目前的趋势已经是数据统计智能化了，部分做专题分析会复杂一些，但一般大的专题是要一个团队一起完成的，比如简单的决策者+业务+it+分析师，所以很多时候IT是可以帮你搞定的。

• 不善于沟通的

数据分析师常常在程序员、决策者之间进行徘徊，在夹缝中求生要是没有有效的沟通，你很难去理解决策者到底想要什么？要是没有沟通你很难得到自己想要的数据形式？有数据和给你什么样式的数据差异很大的。

我见过很多人分析的框架和决策者想要的结合很完美，但找程序员要数据时，却没办法得到想要分析的数据。也见过很多人未能和IT准确有效的沟通，提出来一张自己用现有能力无法玩转的一张表。更见过很多元数据理解得很清楚，但输出分析框架时，受现有数据资源影响过大，打不开思维，导致输出与决策者完全不符的分析结果。

这是一个博弈的过程，一定要沟通，决策者的问题是没有边界的，但你、决策者、IT之间的沟通是可以让其有边境的。

• 动手能力差的

一方面是自学路上动手能力差，比如工具类的问题，经常问来问去，其实有时候自己动手搜索一下，你会发现世界真美好，这是搜索的强项，人脑记忆肯定干不过电脑。

另一个方面是自己缺乏练习，很多人学课程，看书，从来不自己操作，老想寻找一些面试题、某企业级数据集拿来分析一下，看看自己的水平，要对胃口的数据集其实很少的，即使有，也是美化版的，很多综合性的演练你还是学不到的，还不如随便爬一些数据，越乱越好（对练习工具操作有巨大好处），然后在现有数据的基础上看看可以分析出什么？希望告诉别人什么？需不需要再补充一些数据，让结论更有说服力，更细致一些。

要是仅仅是看，那你确实不适合做数据分析。

• 不复盘的

数据分析是一个很难成长的职业，有的人入行很多年还用的是入行时的那套分析逻辑，为何？

好的分析经验一定是复盘出来的，分析最终都是要看疗效的，那其实做业务分析的可以很直观看到自己输出对关键指标的影响。

『叁』 女生转行做大数据分析师怎么样

我想学数据，说的应该是大数据分析师吧。现在大数据分析可以热得不要内不要的。容从发展来看，大数据分析师很有前景的。但也并不是随便一个公司就可以做大数据分析的。有几个问题是做大数据要考虑的：大数据来源是否全面，分析什么，谁来使用等等。当然如果能到能做大数据的公司，那薪水还是可观的。要做大数据分析师，有一些东西是不得不学的，要不然，做不了分析师的，可能做的程序员，帮别人实现分析的结果而已。

统计学知识。这是很大一部分大数据分析师的短板。当然这里说的不是简单的一些统计而已。而是包括均值、中位数、标准差、方差、概率、假设检验等等具有时间、空间、数据本身。差不多应该是理工科的高等数学的知识，甚至还高一点儿。要能够建模，要不然你分析出来的结果离实际相差十万八千里的话，估计要不了几天，你就会被卷铺盖走人了。当然，做个一般的大数据分析师，就不会涉及到很深的高等数学知识了，但要做一个很牛的大数据分析师，还是要学习学习再学习。

『肆』 女生适合学数据分析吗

就目前而言，人们都听说过这么一个词，那就是“数据分析”。数据分析应用的范围很广，比如电商行业、电子商务、保险业、金融行业等等，对于能够分析巨额写企业战略的数据分析这一个职业来说，前景简直是非常诱人，很多人都想进入数据分析这个行业，于是很多人不免就有了一些疑问，那就是女生适合做数据分析这个职业吗？
大家在选专业的时候，往往会去网上搜索适合自己的专业，当然还有很多测试机构进行适合专业的测试，不过对于很多的结果都是存在幸存者偏差。对于各个人来说，不同的职业总会有属于自己的优势，对于女生来讲，如果选择数据分析其实并非不是一个明智的选择。
一般来说，女生的性格都是比较细腻，有耐心，同时也有出色的交流能力，对于数据分析这个工作来说，认真与耐心是非常重要的。毕竟是分析问题，容不得一点错误，再加上数据分析的步骤是比较繁琐，所以耐心就显得极为重要。同时，拥有出色的交流能力在数据分析中能够更清楚的阐述出每一个问题。这样才能够做出更好的数据分析。同时女生在某一方面的敏感度是高于男生的，而数据分析很多方面都是从细节获得重要数据，这些都是一名优秀的数据分析师必需的素质。而现在，很多人都喜欢和女生交谈，这样就方便女生能够获得更多的信息，而这些信息，往往对于数据分析有一定的帮助。
不少人认为数据分析师的工作是枯燥的，其实数据分析师的工作情况并非如此，在此建议大家如果没有实际的调查切勿道听途说，毕竟第一印象容易成为主观印象，从而干扰自己对于事物的判断力。

数据分析师的主要工作内容就是以下4点：
1、根据公司的要求以及业务的需要，提供运营每个时间周期分析，并针对特定问题分析报告
2、用数据分析手段观察业务的变化，同时提供相应的业务改进建议；
3、跟踪业务部门业务发展，承接接业务部门数据需求；
4、监控业务指标中数据的变化；
由此可见，这项工作是比较有挑战性的，当然，挑战和机遇并存，女生可以挑选这个行业。而数据分析有广泛的应用领域，数据分析这个行业也有很多分支领域，如果朝技术方面深入，就可以做业务支持，做商业智能方面的专家。如果朝管理和战略决策方面发展，就可以做职业经理人。
数据分析是不是个女生呢？想必大家看了这篇文章以后已经知道了这个问题的答案了吧。现在大数据是一个非常火热的技术，早早的接触这个行业你绝对不会后悔的，而且现在数据分析这个职业已经有了将近十万人，对于数据分析人才来说还是稀缺的。所以，大家不要犹豫，快快加入吧。

『伍』 女生适合从事数据分析方面的工作吗

可以啊，女生心细可以讲数据分析做的更加细微，但是有个问题数据分析是基于需求来做的
很多数据分析在大多数公司都是属于辅助作用，例如我现在是属于做营销策划，我们主要是做网络在线教育培训的方面，我们需要分析学员情况，通过搜索来观察数据，通过学员中看数据，来制定每个月的课程安排，来解决学员问题，而且要针对策划出课程。这个就是解决需求的一种方式。当然除非是大公司才需要专业的数据分析来做评估提供给文案人员来做方案，策划。来进行具体实施，当然也有一些是提供给产品经理人的

『陆』 有木有做数据分析师的女生

数据分析师已经是目前只具有前景的职业之一，作为一名女生数据分析师成员，分享下到底女生适合做数据分析师吗？而数据分析师适合女生嘛，下面看下数据分析师是干嘛的。
数据分析这个行业也有很多细分领域的，比如做业务支持，你可以朝技术方面深入，做商业智能方面的专家。你也可以朝管理和战略决策方面发展，做职业经理人。
我觉得无论什么工作兴趣最重要，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你跟他讲那个指标是通过怎么样的乘除加减得到的，他会觉得不耐烦，那么显然他不适合做数据分析；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。
再则就是逻辑性，可以让他试试爱因斯坦的那道经典的逻辑题，看看能否解出来，需要多久；逻辑思维对数据分析尤其重要，不然会被各种指标的定义规则、与业务的联系纠结死，逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加高效。
接着是业务理解能力，最简单的就是让他定义下网站的目标是什么，哪些指标可以作为KPI，用户从进入网站到达成网站目标的整个过程是怎么实现转化的，能否画出业务流程图。
如果偏技术则需要懂一些数据库结构和SQL，如果偏展现需要考验下对图表的掌控能力，什么时候用什么图表合适，甚至如何配色。
最后就是细心、耐心和交流能力，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。
这些都是比较基础的东西，也是短期难以培养起来的技能。至于另外业务相关的一些知识，可以通过培训获取，问一个未接触过你的网站业务的人一些业务知识其实有些不公平，其实如果具备上面几点，一旦熟悉网站和业务之后，一定会成为优秀的数据分析师。
1、问问他喜欢什么，平时对什么事情有兴趣，然后挖掘这些事情中他关注什么数据，比如买彩票？炒股？看nba？其实里面都有很多数据，他在他喜欢的领域，如果能对数据如数家珍，对数据的解读能到位，（比如对某个nba 球星的数据和所对应的表现状态做评论）至少说明他有很强的数据感。数据感是做数据分析的第一要务。
2、问问他对数据分析的理解和目标，看看他是怎么认识这份工作的。
3、常见数据分析误区有非常多经典范例，给出几个测试题（容易产生误判的数据案例）让他分析解读一下。
4、典型场景分析，在某些业务场合中，最需要关注什么数据，如何解读其中的一些数据特征。

『柒』 女生做金融分析师好做嘛

可以从事的岗位有很多，例如投资咨询顾问、投资银行家、证券交易员、执行总裁、主席、合伙人、主负责人、投资总监、财务总监、会计师、审计师、市场、投资公司经理、证券分析师和固定收益分析师、投资组合经理等

介于每个人的情况都有所不同，以拿CFA从业者的投资分析师为例，为大家普及了金融人的职业发展之路。

一、Analyst（分析员）

投行中的Analyst(分析员)一般都是为各大院校应届生准备的一个2年的program，刚毕业的大学生一般都会从此做起。既然叫做分析师，工作内容不外乎是一些数据分析、行业研究之类的工作，有些需要建立一些初步的模型，包括mergermodel、DCF、LBO等等，然后交给associate进一步review和加工。

研究结束，要使用PPT将研究结果呈现出来，所以这个岗位也会经常用到PPT。当然，作为一个初级岗位，很多情况下还会涉及到很多杂七杂八的事情，总是就是投行工作的基础，也是锻炼人的岗位。

这个岗位一般坚持3年时间久可以得到升迁，大多数金融人也是在这个岗位上开始学习CFA的，有前瞻性的大学生在毕业前就把CFA一级考过了，可以极大的缩短在基层工作的时间，两年甚至很短时间就可以成为Associate，也就是我们要谈的下一个岗位。

二、Associate（副经理）

Associate是比Analyst高一级的职位，要么是从Analyst晋升而来，要么是各金融专业高材生或者CFA持证人之类。作为Analyst的小领导，Associate仍然要做一些分析类的工作，不过是有点技术含量的工作，负责更复杂的建模。Associate还要根据公司或者上级的安排，分配任务，承担administrativework，并且主要负责与客户的沟通。

虽是领导，Associate的工作并不轻松，每天需要加班加点，并对全组工作负责。这个岗位需要一定的金融知识背景，所以很喜欢的MBA或者CFA持证人，即便是只通过了CFA二级考试，也会受到欢迎。通常员工会在此岗位上工作3到4年的时间，然后才能学到足够的本事升到更高的位置上。

三、VP（副总裁或经理）

如果你顺利进入到VP阶段，那么恭喜你已经得到了升华。VP泛指所有高层的副级人物，工作要指导Associate和Analyst，同时也要有一些外部环境的接触。很多CEO忙不过来的工作都会交给VP负责。

VP的工作主要由两大块组成，一是充当projectmanager的角色，当D或MD接到deal的时候，负责executingthedeal，二是计划所有需要的过程和任务分配给associates，并且确保顺利进行。VP同时也是和客户接洽以及联系各个support的人比如accountant、lawyer等等的核心人物。

做到VP不容易，要得到晋升更不容易，行业内VP普遍工作3到15年才有机会晋升，除了经验、能力、运气，各种自我提升也少不得。大部分金融人在这个岗位上努力通过CFA三级考试，提交证书申请，如果已经是CFA持证人，那真是极好的。

四、Director（总经理、董事）

根据投行的规模不同，Director或有或无。Director负责重要的交易比如费用谈判，交易策略和客户会议。还有就是做营销吸引客户。MD工作性质与其近似，不过焦点在重要的客户上。

五、MD（董事总经理）

Director3年左右就会升任MD(董事总经理)。MD级别有很高的业务收益指标以及维护重要客户的责任，参与公司的整体战略及业务方向制定。

MD再往上发展就会去做各个分支的管理人，或者是做CEO。这个时候如果没有一张CFA这样的很嚣张的证书傍身就不合适了。

以上是一个典型的投行职称序列，有些金融机构会设置一些中间职称，比如assistantVP(AVP)即助理VP、seniorVP(SVP)即VP等，唯一不变的是对人能力的要求和证书的要求。

当然，CFA的在职业发展上的帮助不止如此，从职业发展的角度，一张代表了你金融理论过硬、工作经验丰富的CFA证书，能帮你优雅地、高效地达成目标。现在vc/pe是一个很时髦的词，国内也出现了很多风投成功的案例，想进入风投圈或者私募圈的金融人不在少数，如果没有一张高含金量的CFA证书，恐怕连门槛都进不去呢。

『捌』 女生学习数据分析师怎么样

至于你说的女生适不适合做大数据方面的工作，我觉得只要你想做，你认真学，技能达标都ok。又没有规定只能男孩子来做！
工作大致分为以下5类
1、数据挖掘师/算法工程师
做数据挖掘要从海量数据中发现规律，这就需要一定的数学知识，最基本的比如线性代数、高等代数、凸优化、概率论等。
2、数据分析师
数据分析师是数据师的一种，指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。在工作中通过运用工具，提取、分析、呈现数据，实现数据的商业意义。
3、数据挖掘工程师
大数据工程师主要从事数据挖掘工作，运用算法来解决和分析问题，让数据显露出真相，同时，他们还推动数据解决方案的不断更新。
4、数据产品经理
数据产品经理必须了解不同的公司，在不同的阶段，需要哪些数据产品，并能够制作出来，这是此职位的核心要求。
5、数据架构研究
数据科学家是指能采用科学方法、运用数据挖掘工具对复杂多量的数字、符号、文字、网址、音频或视频等信息进行数字化重现与认识，并能寻找新的数据洞察的工程师或专家。
在工资待遇上，不管是在国内还是国外，都是：数据架构研究->数据挖掘师/算法工程师>数据挖掘工程师=数据产品经理>数据分析师。

『玖』 数据分析专员，女生做这个怎么样，会很高压、很累吗。有没有做过的人讲一下经验。谢谢谢谢

女生还是很适合做数据分析的，数据分析师因为敲的代码少，相比起天天敲代码的职业更适合女生一些，没那么辛苦。现在最基本的就是用excle来处理数据，在这基础上又使用了新的统计软件spss，主要是需要一定的分析思维能力，还要掌握数据库的原理操作。

岗位职责

1、有结构化的数据分析思维。

在接手一个新项目时，能够快速梳理清楚业务流程，并且基于业务流程确定需要哪些数据，明确数据之间的逻辑关系。

注意：

1、工作能力： 有严谨的逻辑思维能力、学习能力、言语表达能力、管理能力。

2、工作态度：积极主动、工作认真、工作严谨。