数据分析师适合没有任何基础的女生学习吗

Posted 2020-10-01

数据分析师适合女生吗？这个问题无论从哪个方面回答，可以说数据分析师是适合女生的，毕竟现在很多工作基本上都没有太大差别，而且，女生比较细心，所以女生做数据分析师还是相当不错的当然，女生想从事数据分析师先来看看数据分析师必备的四大能力。

1.全局观

　　某日，产品经理跑过来问我：Hi, 能不能帮我看一下昨天产品新功能发送的数据？谢谢！条件反射我会说：好，我马上给你！不过我还是礼貌性地问了一句：为什么需要这数据呢？产品经理回复道：哦，昨天新功能上线了，我想看看效果。知道了产品经理的目的，我就可以针对性地进行数据提取和分析，分析的结果和建议也就更加具有可操作性。

　　很多时候，数据分析师不能就数说数，陷入各种报表中不能自拔。一个优秀的数据分析师应该具有全局观，碰到分析需求的时候退一步多问个为什么，更好地了解问题背景和分析目标。

2.专业度

　　某企业的数据科学家针对用户流失情形进行建模预测，最终得到的用户流失模型预测准确率高达90%多。准确率如此之高，让商务分析师都不敢相信。经过检验，发现数据科学家的模型中有一个自变量是“用户是否点击取消按钮” 。而点击了“取消”按钮是用户流失的重要征兆，做过这个动作的用户基本上都会流失，用这个自变量来预测流失没有任何业务意义和可操作性。

　　数据分析师要在所在行业（例如电商、O2O、社交、媒体、SaaS、互金等等）展示她/他的专业度，熟悉自己行业的业务流程和数据背后的意义，避免上面的数据笑话。

3.想象力

　　商业环境的变化越来越快、越来越复杂，一组商业数据的背后涉及到的影响因素是常人难以想象的。数据分析师应该在工作经验的基础上发挥想象力，大胆创新和假设。

　　根据硅谷公司的核心KPI（Facebook的4-2-2准则，LinkedIn的connection规律），我们也想找到互联网企业驱动增长最核心的KPI。基于我们的想象力和“无埋点”全量数据采集的优势， 我们创造了”GrowingIO留存魔法师” 。通过全量采集的数据，智能自动的后端计算，以及简单的使用交互，留存魔法师可以帮助企业迅速找到与其留存最相关的用户行为，就像魔法师轻轻挥动魔法棒一样简单。例如某 SaaS产品 ，在一周内创建过3个图表的用户(群)留存率非常高，那么“一周+3个+图表”就是我们驱动用户增长的魔法数字。

4.信任度

　　以销售岗位为例，一个销售人员首先要和用户建立起信任；如果用户不信任你的话，那他也很难信任或者购买你的产品。同理，数据分析师要和各部门同事建立良好的人际关系，形成一定的信任。各个部门的同事信任你了，他们才可能更容易接受你的分析结论和建议；否则事倍功半。

不管男生还是女生，想当一名合格的数据分析师，都应该具备这些能力。

所以如果你是零基础，但是想当一名优秀的数据分析师，那么从现在开始可以努力学习了。