当下，大数据分析与人工智能火热发展，数据分析师成为当前炙手可热的热门就业职位之一，就业待遇和发展前景也是被好多人看好，现在不管什么行业都需要数据做支持，数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，再看看我们每天在做的事情，上知乎、上微博、逛淘宝，上Google，所有的一切都是需要做数据分析。女生适合做数据分析吗?数据分析师女生做累么?

女生适合做数据分析吗?

随着数据分析技术的不断发展，数据分析这个行业也有很多的细分领域，比如技术岗位，可以朝技术方面深入，做数据运维、大数据架构和商业智能方面的工程师。也可以做业务岗位，朝管理和战略决策方面发展，做数据运营、数据产品和职业经理人。无论什么工作兴趣最重要，不论男生还是女生，要做数据分析师最基本的就是不讨厌数字，如果你在计算KPI指标是通过怎样运算得到的会觉得不耐烦，那么显然是不适合做数据分析的;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。

逻辑思维对数据分析工作也是尤其重要，不然会纠结在各种指标的定义规则和与业务的联系，逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加高效。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。女生与生俱来的细心和耐心，会让女数据分析师在商业敏感度上会比男生强，所以女生在数据分析的业务分析方面还是很有优势的。

数据分析方式有几种?

数据分析归根到底是用数据讲故事讲道理，不同的人手里有一样的数据却能讲出不同的故事，让你眼中的数据会更加生动，更加有趣，也更加有意义。不同的数据分析师可以解释相同的数据。结论可能不同甚至相反，但结论不对或错，所以从客观数据到主观人都需要有一些科学的分析方法作为桥梁，帮助数据信息更好，更全面，更快。那么，产品常用的数据分析方法是什么?今天我们将通过数据分析工具DataFocus与大家讨论!

1、趋势分析

趋势分析通常用于核心指标的长期跟踪，例如：点击率，GMV，活跃用户。通常，会生成一个简单的数据趋势图，但不光要会分析趋势图，还有必要观察数据的未来趋势变化，是否存在周期性，是否存在拐点，以及分析背后的原因，是否是内部原因也是外部原因。趋势分析的最佳输出是比率。有介质，年份和基础比率。

2、对比分析

水平对比：水平对比是与自身进行比较。最常见的数据指标是需要与目标值进行比较以回答我们是否已完成目标，比如：与上个月相比，销售额增长了多少。

垂直比较：简单来说，它与其他进行比较。我们必须与竞争对手进行比较，以回答我们在市场中的份额和地位。

常见的比较应用是A/B测试，A/B测试的关键是确保两组中只有一个变量，其他条件是一致的。例如，要测试不同渠道的投放效果，您需要确保产品相同，投放投入相同，并且在线时间保持不变，测试的数据才是有意义的。

3、象限分析

根据不同的数据，每个比较主题分为四个象限。 通常，产品的注册用户由第三方渠道提供。如果可以将流量源的质量和数量划分为四个象限，则选择固定时间点来比较每个信道的流量成本。质量可以通过该维度的总量来保留。作为标准。对于高质量和大批量的渠道继续保持，为优质低容量渠道扩大引进数量，低质量小批量传递，低质量和大批量尝试投入策略和要求，这种象限分析使我们能够进行比较和分析获得非常直观和快速的结果。

4、交叉分析

比较分析具有水平和垂直对比。如果您想同时要水平对比度和垂直对比度，则需要进行交叉分析。交叉分析方法是交叉检查来自多个维度的数据并执行多角度分析。 交叉分析的主要作用是细分来自多个维度的数据，并发现最相关的维度，以探索数据更改的原因。

趋势，比较，象限和交叉点涵盖了数据分析的最基本部分。无论是数据验证，数据分析，发现趋势，进行比较，绘制象限和细分，数据都可以发挥应有的作用。

女生适合做数据分析吗?答案显而易见，对于待工作，只有用心去做，就会感到很充实，女生做数据分析师累么?累并快乐着。