數據分析師適合女生嗎？這個問題無論從哪個方面回答，可以說數據分析師是適合女生的，畢竟現在很多工作基本上都沒有太大差別，而且，女生比較細心，所以女生做數據分析師還是相當不錯的當然，女生想從事數據分析師先來看看數據分析師必備的四大能力。

1.全局觀

　　某日，產品經理跑過來問我：Hi, 能不能幫我看一下昨天產品新功能發送的數據？謝謝！條件反射我會說：好，我馬上給你！不過我還是禮貌性地問了一句：為什麽需要這數據呢？產品經理回復道：哦，昨天新功能上線了，我想看看效果。知道了產品經理的目的，我就可以針對性地進行數據提取和分析，分析的結果和建議也就更加具有可操作性。

　　很多時候，數據分析師不能就數說數，陷入各種報表中不能自拔。一個優秀的數據分析師應該具有全局觀，碰到分析需求的時候退一步多問個為什麽，更好地了解問題背景和分析目標。

2.專業度

　　某企業的數據科學家針對用戶流失情形進行建模預測，最終得到的用戶流失模型預測準確率高達90%多。準確率如此之高，讓商務分析師都不敢相信。經過檢驗，發現數據科學家的模型中有一個自變量是“用戶是否點擊取消按鈕” 。而點擊了“取消”按鈕是用戶流失的重要征兆，做過這個動作的用戶基本上都會流失，用這個自變量來預測流失沒有任何業務意義和可操作性。

　　數據分析師要在所在行業（例如電商、O2O、社交、媒體、SaaS、互金等等）展示她/他的專業度，熟悉自己行業的業務流程和數據背後的意義，避免上面的數據笑話。

3.想象力

　　商業環境的變化越來越快、越來越復雜，一組商業數據的背後涉及到的影響因素是常人難以想象的。數據分析師應該在工作經驗的基礎上發揮想象力，大膽創新和假設。

　　根據矽谷公司的核心KPI（Facebook的4-2-2準則，LinkedIn的connection規律），我們也想找到互聯網企業驅動增長最核心的KPI。基於我們的想象力和“無埋點”全量數據采集的優勢， 我們創造了”GrowingIO留存魔法師” 。通過全量采集的數據，智能自動的後端計算，以及簡單的使用交互，留存魔法師可以幫助企業迅速找到與其留存最相關的用戶行為，就像魔法師輕輕揮動魔法棒一樣簡單。例如某 SaaS產品 ，在一周內創建過3個圖表的用戶(群)留存率非常高，那麽“一周+3個+圖表”就是我們驅動用戶增長的魔法數字。

4.信任度

　　以銷售崗位為例，一個銷售人員首先要和用戶建立起信任；如果用戶不信任你的話，那他也很難信任或者購買你的產品。同理，數據分析師要和各部門同事建立良好的人際關系，形成一定的信任。各個部門的同事信任你了，他們才可能更容易接受你的分析結論和建議；否則事倍功半。

不管男生還是女生，想當一名合格的數據分析師，都應該具備這些能力。

所以如果你是零基礎，但是想當一名優秀的數據分析師，那麽從現在開始可以努力學習了。

數據分析師適合沒有任何基礎的女生學習嗎