30岁的女生转行数据分析师可行吗？_行业动态_数据分析

最近在网上冲浪的时候，刷到有人问：30岁的女生转行数据分析师可行吗？

不少人也就着一问题展开了激烈的讨论，有人说：“只要你想，任何时候都是转行的好时候”，也有人说：“转行本就困难，年龄方面是不占优势的”。

近年来，随着数字全球化的发展，越来越多的企业陷入了数据的浪潮中，各行各业也都纷纷加入了数字大军。

如：教育、医疗、金融等等，随之而来的是大量数据的产生。

而这些数据，需要数据分析师来为其创造更多的价值。

数据行业的爆火，引起了人们对数据的关注，而当越来越多的人关注数据时，数据分析师出现了。

说到这里，我们先来聊一聊，数据分析师是什么？

数据分析指的是通过对数据的收集、整理、分析，并依据数据进行综合评估项目或者行业走向的人。

那么，为什么30岁的女生转行数据分析师会引起如此大的讨论声？又是为什么那么多人想学数据分析呢？

对于前者来说，在其他人眼中，女生学it并不占优势，且不少人认为it行业的最好年华是35岁之前。

但其实，对于数据分析来说，年龄越大、经验越多、越吃香。

不少人想学数据分析，其原因主要集中在以下几个方面：

其一，数据分析岗位是当下的热门岗位

在数据化高速发展的当下，数据成了企业的宝贵资源，而数据分析师也随之“火”了起来。

这是什么原因呢？其实，这和人们的期望相关：

据脉脉发布的《2024年度人才迁移》报告中显示：对于择业问题，有85%的人会优先考量薪酬与福利待遇。

而对于数据分析师来说，正好对了就业者的“胃口”。

据boss直聘的最新数据显示，数据分析师的在12月的平均值是每月12643元，对比十一月有明显的回升，且有继续上涨的趋势。

从行业整体来看，数据分析师的收入是非常可观的。

其二，数据分析能力的需求量大

对于现今来说，各行各业都加入了数字化，企业都明白一个道理：掌握了数据的底层逻辑也就掌握了财富密码，因此，各行各业对数据分析师的需求都很大。

其三，能培养解决问题等方面的综合能力

数据分析师不仅要有解决问题的能力，而且，数据分析师需要有计算机科学、数学、商学等方面的能力。

同时，数据分析师还需要具备设计能力、沟通能力等技能。学会这些，对我们普通人来说，在个人成长上一定是一个质的飞跃。

那么，数据分析师在分析数据时，会用到哪些不同的方法呢？今天，就简单给大家介绍一些常用的方法：

首先，漏斗分析法

所谓漏斗分析法，指的是对连续的操作步骤的统称，它能够较为科学的反映出用户的行为状态。

能够对用户在各层级进行有效监控，同时，通过多维度的切分呈现用户的转化情况。

其次，回归分析法

所谓回归分析法，其原理是利用数据的统计原理，对大量的数据进行自变量以及因变量的区分，从而建立相关性较好的回归方程进行的分析方法。

据此，可设置一元回归方程和多元回归方程，同时，还可分为线性回归方程和非线性回归方程，其底层逻辑就是数学。

最后，结构分析法

所谓结构分析法，是指在对数据进行定性分组之后，计算各组成部分所占的比重，进而分析总体的情况。

除此之外，还有方差分析，假设检验等方法都是数据分析师会用到的方法。

对于零基础的小白，入行数据分析师并不难。

你需要掌握基础的数据分析师工具，如：SQL、Python、Excel等；学习统计学等理论知识；

同时，在数据分析的体系建构，用户的分析、项目管理与质量的把控方面等方面，也需要进行学习。

写在最后

在当今社会，数据分析师无疑是时代的弄潮儿，在各行各业中挖掘着行业的价值，助力企业在激烈的市场中脱颖而出。

随着各行各业数字化转型的加速，数据分析师的未来前景一片光明，需求量也在持续攀升。

对于普通人来说，这不仅是一份充满挑战的工作，同时，也是一个能让你不断成长，实现自我价值的职业。

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