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问题

做数据分析的女孩子，职业发展前景在哪里？数据分析枯燥吗？

回答
好的，咱们就来聊聊做数据分析的女孩子，到底前途在哪，这行到底有没意思。我尽量说得详细点，也去掉那些“AI味”十足的腔调，就当是咱们俩私下聊聊。

数据分析的女孩子，出路到底在哪？

咱们先说大家最关心的“前途”。一句话概括：前景无限，而且非常多元。

你想啊，现在哪个行业不靠数据说话？从电商卖货的，到搞金融的，再到玩科技的，甚至连咱们生活中的健康医疗、教育，甚至是体育赛事，哪样离了数据能正常运转？数据分析师就像是这些行业的“侦探”和“翻译”，帮助大家从海量信息里找出规律，找到问题，更重要的是，找到解决方案。

具体来说，你做数据分析，可以有这么几种发展方向：

技术型专家： 如果你对编程、算法、模型特别感兴趣，比如Python、R、SQL这些你玩得很溜，那你可以成为一名数据科学家或者机器学习工程师。这帮人专门负责构建复杂的模型，预测未来趋势，甚至开发出AI产品。这行技术门槛高，但一旦精通，就是稀缺人才，收入和发展空间都很大。而且，这领域男性可能稍多，但女性的细腻和逻辑性在这个岗位上反而能成为优势，毕竟模型调优、异常排查都需要极大的耐心和细致。

业务型专家（行业分析师）： 很多时候，数据分析不只是写代码，更重要的是理解业务。比如你在一家电商公司，你就是分析用户行为，找出哪个推广活动效果好，为什么某个产品卖得不好。或者在市场营销部门，分析广告投放效果，优化营销策略。这种岗位更侧重于商业洞察和沟通能力。你需要把复杂的数据分析结果，用别人能听懂的方式讲明白，然后给出 actionable 的建议。这类岗位对女性非常友好，因为很多时候需要跨部门沟通协作，理解用户需求，这些恰恰是女性擅长的。而且，很多公司愿意培养有业务背景和数据技能的复合型人才，发展路径也很宽。

数据产品经理： 随着数据越来越重要，很多公司开始出现“数据产品”。比如一个推荐系统，一个数据可视化平台，一个用户行为分析后台。数据分析师如果对产品设计、用户体验感兴趣，可以转型做数据产品经理。你既要懂数据，又要懂用户，还要懂技术，把数据变成实实在在的产品，解决实际问题。这个角色也需要很强的沟通和协调能力，女性在这方面往往表现出色。

数据咨询/数据治理： 还有些公司需要外部的专业咨询，帮助他们梳理数据，建立数据体系，或者解决数据质量问题。这方面就像是数据界的“医生”，诊断问题，开出“药方”。这个方向也需要很强的沟通、逻辑和解决问题的能力。

创业/自由职业： 如果你能力很强，又有自己的想法，完全可以自己创业，或者做自由职业的数据分析师，接项目。现在很多小企业或者个人需要数据支持，但又养不起全职团队，这时候你就有了用武之地。

总的来说，女孩子做数据分析，起点不比男生差，甚至在很多侧重沟通、理解和细致的岗位上，女性的特质反而是一种优势。 关键在于你找准自己的兴趣点，是偏向技术钻研，还是偏向业务理解，还是偏向产品创造。

那，数据分析到底枯燥吗？

这个问题嘛，得看你怎么看。

如果说它枯燥，那是因为：

初期上手可能有点门槛： 比如学SQL、Python，刚开始接触那些代码和逻辑，确实会觉得有点陌生，需要时间去消化。
数据清洗和整理太费时： 现实中的数据很少是干净漂亮的，大部分时间都花在把乱七八糟的数据变得能用。这就像是在海边捡贝壳，大部分时间都在筛选，只有少数才能真正闪闪发光。
有些分析过程确实比较“苦力”： 比如需要跑大量的报表，检查数据准确性，一遍遍地复盘。
结果不一定立刻显现： 有时候你做了一个深入的分析，但真正看到效果可能需要几个月甚至更久，这期间需要耐心。

但如果说它不枯燥，那是因为：

它是“侦探游戏”： 你面对的是一堆看似无意义的数字，但你的任务是从中找出故事，找到规律，解开谜团。每一次发现一个隐藏的洞察，那种成就感，真的会上瘾！就像在玩高智商的解谜游戏。
它充满“发现”： 你总能从数据中发现一些你之前完全不知道的事情。比如，你可能会发现某个产品在某个地区特别受欢迎，而你之前根本没意识到；或者发现用户某个行为习惯的改变，预示着未来的市场趋势。
它能带来“改变”： 你的分析结论，可以直接影响公司的决策，优化产品，提高效率，甚至帮助公司赚更多的钱。这种“我用数据改变了什么”的参与感，是非常实在的。
它是“跨界”的： 你不是只待在电脑前，很多时候你需要去和产品经理、市场人员、甚至高管沟通，了解他们的需求，解释你的发现。这让你能接触到不同的人和不同的业务，保持思维活跃。
工具和方法在不断进步： 现在有了很多更智能化的工具，很多重复性的工作可以被自动化，让你可以更专注于分析本身。而且，机器学习、深度学习等新技术也在不断拓展数据分析的边界。

所以，是不是枯燥，很大程度上取决于你的心态和兴趣。

如果你把数据分析当成一份纯粹的“记账”工作，那确实会很枯燥。但如果你把它看作一个探索未知、解决问题的过程，一个让你不断学习和成长的机会，那你会发现它非常有意思。

给女孩子的一些建议：

1. 别怕技术： 很多人觉得技术是男生的领域，但其实女性的细腻和耐心在学习技术上反而有优势。从SQL、Excel基础开始，再到Python、R，一步一步来，你会发现事情没那么难。
2. 锻炼沟通能力： 数据分析不是“孤芳自赏”，你需要把你的“宝贝”数据洞察讲给别人听。多练习用简洁明了的语言表达复杂的概念，学会在会议中清晰地陈述你的观点。
3. 找到你的“兴趣点”： 是对某个行业特别感兴趣（比如时尚、游戏、教育）？还是对某种数据分析方法（比如用户行为分析、文本分析）特别着迷？找到你的“点”，然后深入下去。
4. 保持学习： 数据分析领域发展太快了，新的工具、新的算法层出不穷。要保持一颗好奇心，持续学习，才能不被淘汰。
5. 建立自信： 不要因为自己是女性就觉得自己在这行会吃亏。你的逻辑思维、细致观察、沟通能力，都是你的宝贵财富。相信自己，你一样可以做得很好！

总而言之，做数据分析，对女孩子来说，前途是很开阔的，选择也非常多。至于枯燥不枯燥，这更像是一个“值不值得”的问题，如果你能从数据中找到乐趣，并为之付出努力，你会发现这个领域远比你想象的要精彩得多。

网友意见

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我是一枚做过产品运营，策划，数据分析，数据挖掘，在游戏行业浸淫多年的最老的90后。〔请看到最后，文末有我司的招聘需求〕

之前在刚毕业加入互联网这行的时候，也很焦虑也很着急，那会儿特别想做互联网产品序列的工作，但是脑袋里一片浆糊，不知道从何入手。

我先说说我的经历，然后再顺着我的经历讲数据分析这块的学习和提升的方法论，避免大家少走弯路，能用正确的方法快速成长。

很多小伙伴留言时都会提到不知道自己是否适合数据分析，害怕自己零基础入门难，或者文科生学不会。

其实最好的办法就是去尝试。

这里我给大家推荐一个免费的商业数据分析入门训练营。通过5天的学习，让你接触真正的数据分析思维与方法，体验2大主流数据工具，体验用数据分析解决商业问题。体验之后你就知道自己是不是真的适合数据分析了。

点击下面的链接就可以免费获得~

我刚毕业那会儿是13年，面了很多网络游戏公司，因为从小特别热爱游戏，也面了很多互联网公司，因为那会儿移动互联网刚起步没多久是一个风口，自己也挺喜欢，最终还是选择了游戏行业，因为还是遵循内心最真实的想法，选择自己热爱的领域作为未来的事业，这个选择一直到现在我都觉得很正确。

13年那会开始以管理培训生的身份到北京的一家知名游戏公司实习，机缘巧合，被选拔到了上海分公司做产品运营，负责一个moba+rpg项目的商业化和产品调优模块，刚去那会儿哪儿会这些专业的东西啊，去的时候甚至连封闭测试的目的都不知道，后来也是一个个问在工作中打磨出了方法论。说实话当时负责的是商业化和产品调优模块，如果你没有数据，你怎么去给研发提调优建议，怎么去设计商业化活动，如果商业化活动有问题你连调整的依据都没有，所以从那儿开始就开始接触数据分析的工作。

最开始的时候，我们内部对于用户流失的指标定义有很大的歧义，但是如果这个指标不确定下来，我们接下来的分析的结论会出现很大的偏差，最终会影响我们的调优决策，从而影响最终的业务，当时因为年轻也没有考虑太多就按照公司统一标准来，但现在转过头发现，真的很坑，当年的很多结论都是不对的，严重影响了大家的决策和判断。这里提到第一个点，叫做：业务数据指标的定义。这个东西至关重要！！！

当我们有了业务指标的定义的时候，需要去确定很多东西，比如说观测数据的维度，统计的周期等，比如拿一个最简单的流失分析来说，可能我的分析思路是抽丝剥茧，从大到小，逐项缩小范围的分析方式，那么具体分析的时候怎么分析呢？很多人都知道是看流失时的等级，如果等级看不出具体问题，还得到任务，如果任务还看不出来要到具体的客户端点击，当然这些都只是常规的操作，甚至如果有足够的经验和积累，不用做分析都大概知道哪里有问题，我们需要的分析不仅仅只局限于此，而是要更加的深入，深入的玩家背后的动机。这里提到第二个点，叫做：数据观测的维度，和统计的周期。这个东西同样直观重要！！！

在上海做了一年的产品运营之后，后续我调回北京总部，担任数据分析师，我是从普通数据分析师一步步走上管理岗位的，现在是公司业务数据部门的负责人，当然在15-19年这四年的过程中，对于产品设计，产品运营，数据分析，机器学习等相关领域均有比较深度的涉猎，所以在数据驱动业务这个事务上还算处理得比较得心应手，也推动了公司往“数据驱动”和“精细化运营”的方向发展，公司在这块的投入也逐步加大。

在这里，对于新人而言，我不会只推荐一些没啥卵用的书籍给你，比如《深入浅出数据分析》，这种书一点用都没有，我会给你推荐有用的书籍和实用的学习方法，看不好的书，看无用的书，往往感动了自己，却感动不了他人（你的上司和合作伙伴），你的能力并没有得到提升。

对于数据分析的小白而言，对于我现在培养的应届生而言，我有如下几个要求：

第一，技术需要过硬：

1）sql语句，你必须要给我学精通了，增删改查，以及存储过程你都需要样样精通，这块的话，给大家推荐一个学习地址，如果大家感兴趣或者有问题可以私信我要我之前整理学习文档资料

2）python，python的学习是为了让你后续处理繁杂庞大的数据集时更高效更方便更快速，以及后续有很多机器学习也好，或者深度学习也好的应用项目你能上手。这里推荐一个学习地址，大家可以多看，如果有问题可以私信我要我之前整理的学习文档资料

第二，掌握或精通一部分常用的数学原理：

1）基本数学原理，统计相关的原理，比如平均值，方差，标准差，导数，反函数，拉格朗日等等，这里大家可以去csdn也好或者淘宝也好买一本相关的书籍就够用。

2）机器学习算法原理：回归算法，分类算法，聚类算法等等，比如最简单的分类算法：决策树，他的数学原理你真的掌握吗？信息熵和条件熵是啥意思，怎么计算的知道么？如果你只能调包，那么解决简单的问题ok，涉及到很多复杂的情形，比如样本不均衡，比如特征过少时，你就无从下手。这块的话，推荐大家多去逛逛csdn这个论坛，很有用，能学到不少东西。如下链接大家可以翻译成中文好好看，如果需要详细的算法原理资料，可以私信找我

3）动手做一些虚拟案例，或者参与组里同事的一些项目，比如一个游戏内广告聊天拉人识别的项目，其本质是通过分类算法达成文本识别，这块涉及到的知识点可能有：文本处理，分类算法应用等，这块可以多去github上转转，有一些也许是已经运营过的案例能够给你启发的。

第三，不断加强自己对产品的感知力：

1）如果是游戏行业的：

  • 多玩不同品类的产品，每个品类选择1-2款精品深度体验，注意是深度体验，而非浅尝辄止
  • 随着版本迭代深入体验，并且需要思考每一次的版本迭代和周更新的原因，反推业务需要解决什么问题
  • 带着问题去玩游戏，边玩边记录自己的感受，有经济能力就充点小钱，后续商业化分析部分会用得着
  • 做个有心人，记得多游戏横向之间做对比
  • 不要看gamelook等媒体上的测评稿，那些大多数是枪稿，要自己去体验，用心去体验，不要人云亦云
  • 多跟制作人层面的人交流宏观的设计理念（如果有机会的话），多跟数值策划学习数值规划的流程（职业，属性，战斗公式，属性配比放出，商品定价，游戏内经济流转设计等），多跟系统策划学习系统架构的知识（做一个系统目的是啥，是为了解决什么问题？），多跟产品运营学习运营知识（比如商业化设计，活动设计等等），多跟市场发行的同学学习相关知识（营销方法论，买量等），还有很多，不一而足...
  • 这里推荐几个有用的资讯门户或者app：腾讯GAD，游资网，机核网
  • 另外推荐一本书：《游戏设计的艺术》，这本书能带你进入一个前所未有的世界，并且从入门到精通都可以随手翻的工具书，注意是“设计的艺术”，而非“分析的艺术”

2）传统互联网（非游戏）：

  • 多体验互联网产品，要多而广，因为互联网产品跟游戏产品还不一样，他的体验成本（时间和精力）比具体游戏产品小很多，所以尽可能多而广，我现在仍然保持着每周至少体验5个新互联网产品的习惯，比如社交类的，可以多体验体验陌生人社交的，熟人社交的，多思考产品之间有什么共性和不同点
  • 带着问题去体验产品，主要反推产品做成这样有什么好，有什么不好，产品主要为了解决什么问题，他的业务目标有可能是什么样
  • 经常跟圈内人去探讨和交流，跟游戏不一样的是，互联网有很多的沙龙，可以多参加这种沙龙，但是不要杂而广，要专而精，现在有很多的沙龙就是为了做而做，为了感动自己而做，这种没有必要参加
  • 时刻关注竞品，比如你是社交产品公司的，那么微信也好，陌陌也好，每一次版本迭代，你都需要去思考他为了解决什么问题，然后结合具体的内容去评估他的目的是否达到。
  • 这里推荐1个能获取到较新互联网资讯的app：36kr，用这个基本上就足够了

第四，多做数据积累，多思考，多提问：

我们在做具体的数据分析的时候，有时候需要快速响应业务，有时候通过传统分析方法很难找到问题点，这个时候积累就至关重要，游戏行业的产品决策，40%依靠数据，30%依靠用户反馈，还有30%依靠经验，这个经验就是积累。

积累是什么？积累是过往的产品调整，活动设计，跟数据之间的关系，我们只有在每一项工作都认真严谨对待的基础上，这个积累工作才能做好，这样你的产品和数据敏锐度会越来越高，后续你可以跨界成为产品专家。

第五，给自己的定位不光是数据分析师，而是半个产品或运营负责人

我们有很多的数据分析师，一直都处于很被动的状态，业务提什么需求你照做，久而久之就变成一个机械式地接需求完成需求的人员，毫无存在感。怎么改变这个现状呢？第一是要多做积累就如同上述第四点所说，这块急不得需要时间，第二是需要主动，把自己当作半个产品或运营负责人来对待，这样面对日常数据的时候，你会主动去完善日常监控指标，你会每日去盯着数据的异常和变化，你会根据这些异常和变化往下去进行深度的挖掘，或者数据没有异常时，按照经验这个阶段该做什么分析了，赶紧做，发现了问题或者潜在风险赶紧跟业务聊解决方案，这样才能将数据分析师的价值发挥到最大

以上五点，我认为是针对小白学习数据分析必备的方法和心理建设，职业道路漫漫，希望各位一切顺利，这是我第一次发这么长的回复，还希望各位支持，后续我会陆陆续续开通个人专栏和订阅号，争取多跟大家分享数据分析，数据挖掘，机器学习应用的一些案例，大家一起提升。

如有问题，随时私信我。谢谢大家。

最后发布一个招聘贴，完美世界游戏招聘〔资深游戏数据分析师〕和〔资深游戏产品运营〕，有想法的小伙伴来私信联系我哦

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