當前大數據分析與人工智能方面的高速發展過程中，數據分析師也成為了十分搶手的職業。由于這一職業的前景以及待遇十分誘人，使得很多人走進數據分析這一行業中，當然，包括很多女性也想要進入這一行業。對于她們而言，需要具備哪些條件呢？

1.懂業務

懂業務是數據分析師的前提條件。也就是熟悉行業知識、公司業務及流程。而數據的獲取方案、指標的選取、乃至最終結論的洞察，都跟數據分析師對業務的理解有很大關系。若不能正確的理解業務需求，不能合理的幫助業務方完善需求，不能有效的規避需求中業務陷阱，就不可能有好的產品開發出來。

2.懂管理

一方面是搭建數據分析框架的要求，比如確定分析思路就需要用到營銷、管理等理論知識來指導，如果不熟悉管理理論，就很難搭建數據分析的框架，后續的數據分析也很難進行。另一方面的作用是針對數據分析結論提出有指導意義的分析建議。

3.懂分析

指掌握數據分析基本原理與一些有效的數據分析方法，并能靈活運用到實踐工作中，以便有效的開展數據分析。基本的分析方法有：對比分析法、分組分析法、交叉分析法、結構分析法、漏斗圖分析法、綜合評價分析法、因素分析法、矩陣關聯分析法等。高級的分析方法有：相關分析法、回歸分析法、聚類分析法、判別分析法、主成分分析法、因子分析法、對應分析法、時間序列等。

4.懂工具

指掌握數據分析相關的常用工具。數據分析方法是理論，而數據分析工具就是實現數據分析方法理論的工具，面對越來越龐大的數據，我們不能依靠計算器進行分析，必須依靠強大的數據分析工具幫我們完成數據分析工作。最簡單的工具如Excel，hihidata，都是需要熟練掌握的。Excel精通的話可能要好幾年，hihidata學起來就方便多了，一天就能達到熟練狀態。另外SPSS、SAS、MARLAB、MARLAB這些工具也十分有用。

5.懂設計

懂設計是指運用圖表有效表達數據分析師的分析觀點，使分析結果一目了然。圖表的設計是門大學問，如圖形的選擇、版式的設計、顏色的搭配等等，都需要掌握一定的設計原則。分析工具里面一般都自帶了一些圖表樣式，如Excel里面的柱形圖，餅圖等，hihidata里面的儀表盤，雷達圖，折線圖，地圖等等。

阿里巴巴曾給數據分析師一份筆試試題。大概內容是，第一，異常值是指什么？請列舉1種識別連續型變量異常值的方法？第二，什么是聚類分析？聚類算法有哪幾種？請選擇一種詳細描述其計算原理和步驟。第三，根據要求寫出SQL。第四，銷售數據分析。第五，用戶調研。從這份筆試試題中，我們可以看出，一個合格的數據分析師應該具備統計學基礎知識、數據分析方法、數據獲取、數據解讀和業務理解、數據分析思想幾個方面能力。

很多人說，即使女性具備這些條件，但數據分析的工作類似于程序員，枯燥無味，她們能真正接受這個職業嗎？女性適合做數據分析師嗎？其實這個擔心是多余的。人們常說“興趣是最好的老師。”選擇做數據分析師的人都對數據十分敏感，這跟性別沒太大關系。另外，我們知道，很多女性都是細心、耐心、有足夠的語言表達能力。這對分析數據是極其有幫助的。因為在做數據分析有時會很糾結，細心和耐心很重要，而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。

雖然說過去的很長一段時間，在科學、技術、工程和數學等領域工作的女性都不受重視和歡迎，但仍涌現出一大批數據科學領域的杰出女性。比如Silvia Chiappa（Google DeepMind的高級研究員）、Jana Eggers（AI公司Nara Logics的CEO）、Daphne Koller（AI領域的權威科學家）、李飛飛（計算機視覺領域的著名學者）、李佳（AI和機器學習領域的知名研究者）等杰出女性。

總而言之，數據分析師是一個非常有前景的工作，如若真的喜歡，就趕緊投身數據分析行業吧。

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