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

1. 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。

2、能够对目标指标进行拆解。
面对看似艰巨的目标时，能够针对不同的运营场景和目的，对指标进行逐步拆解，直到拆解出可以发力优化的数据。
3、在业务开始之前就有数据分析意识。
不仅仅是在复盘结果时才用上数据分析，在项目执行过程中，不断地观察数据和调整方案也同样重要。这就不仅需要运营提前梳理业务流程，还得对阶段数据进行预估。

4、掌握较深的业务知识和计算机应用知识
能用行业各种应用软件进行各种数据分析和综合数据处理，加工成有用的信息提供领导进行决策；能配合系统管理员进行计算机网络维护及管理。

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。

2. 数据分析师女生做累么

女生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，这些都不算太难。数据挖掘要用到Python，通过爬虫进行数据抓取，可以进行股票分析等等

从20世纪90年代起，欧美国家开始大量培养数据分析师，直到现在，对数据分析师的需求仍然长盛不衰，而且还有扩展之势。

根据美国劳工部预测，到2020年，数据分析师的需求量将增长20%。就算你不是数据分析师，但数据分析技能也是未来必不可少的工作技能之一。在数据分析行业发展成熟的国家，90%的市场决策和经营决策都是通过数据分析研究确定的。

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3. 数据分析师女生做累么 好找工作吗

 不算累。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，这些都不算太难。
     
   做数据分析师累不累   数据分析师的工作不是很累，该行业最主要的重心在于“分析”，分析运营数据转化为企业决策的动力。当然数据分析师，还需要把数据通过浅显易懂的图表形式展现出来，无论是饼状图，曲线图，柱状图等等。关于加班，如果工作仅局限于机械化的数据分析工作，那么，面临的选择可能会有“加班”。
   对于是否加班的这个问题，不能一概而论，需根据公司的实际情况而定，有些公司有加班的氛围，即使非IT岗，也会有加班的情况，这样的公司肯定会加班无疑的;有些公司不鼓励加班，会根据开发流程制定合理的项目进度，只要具备相应的技能，快速的解决问题，相信这种情况是不会加班的。
   数据分析就业方向   咨询顾问：  面向客户，为客户提供数据抓取、数据分析、出数据报表、改进建议落实等咨询服务，需要有较好的沟通能力，需要懂1-2门数据分析工具如SAS、R等。
   数据产品经理 ：  一般是互联网公司独有，数据量大的公司会有自己的数据产品，如阿里巴巴的数据魔方等，主要是针对数据产品从产品立项、提开发需求、跟进产品开发、测试一直到产品上线等工作。

4. 数据分析师女生适合做吗,女生做有没有前途

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，这些都不算太难。数据挖掘要用到Python，通过爬虫进行数据抓取，可以进行股票分析等等。

从职位量来看，北京、上海、深圳和广州位列第一方阵，职位量在30000+，杭州、成都、南京和天津位列第二方阵，职位量在20000+，武汉、西安、郑州等区域中心或省会城市对数据分析职位的需求也相对较高，职位量在10000+。从行业需求来看，互联网金融、O2O、数据服务、教育、电子商务、文化娱乐领域对数据分析师需求量相比其他行业更大。

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5. 数据分析师这个职业的前景如何？女生做数据分析师会不会很累呢？

女生做数据分析师会很累，下面详细说一下！做数据分析通常有两种方式:一是对算法进行深入研究，然后进行数据挖掘;二是对业务进行深入了解，然后进行业务。


说实话，我并不相信数据分析本身。为什么不呢?让我们从数据分析的分解开始。大多数数据分析将花费50%的时间记录数据，40%的时间与产品经理沟通:做AB实验和效应回归，10%的时间做探索性分析。现在处于数据分析岗位的位置，可以跳出来说不。
但这些工作中的大多数实际上是可替换的机械工作。读写SQL取号这个工作是一项脏活、累活，人可以取号，雇一个做了五年数据分析的和一个刚毕业的数据分析写SQL的基本没有区别。只是一开始可能不是100%准确。探索性分析是数据分析应该做的工作，但我知道大多数企业数据分析现在还没有做。探索性分析通常需要强大的技术技能或良好的业务知识，这两者都可以使探索性项目有价值。最后，技术过硬的后来基本上都去做算法数据挖掘了，因为他们发现在数据分析这个岗位上因为不断的需求扼杀了人的意志。这些人会没事的，因为过去只做数据挖掘的人，他们大部分都破产了。但事实证明，数据分析对商业更加敏感。

业务优秀的做业务的产品经理，因为原来业务能力很强，数据意识也很强，但需要跟着业务走的不强，数据不强的他背后听命令，谁能受得了呢。而他们自己的数据和业务的结合可以带来更大的价值。所以做数据分析的业务人员通常比普通的产品经理更好。
那么，回到数据分析师的未来何去何从的问题上。在我看来，数据分析本身的发展前景并不是很好。但是有了数据分析的经验，如果我走算法和业务两个方向，未来的发展不会太糟。