女生与数据分析的适配度

聚数云海 06-24 67

前言：

当前朋友们对“matlab性别识别算法”大概比较看重，同学们都想要知道一些“matlab性别识别算法”的相关资讯。那么小编也在网摘上搜集了一些有关“matlab性别识别算法””的相关知识，希望咱们能喜欢，小伙伴们一起来了解一下吧！

女生适合做数据分析师吗？

这个问题屡次被提起，在大多人眼中,数据分析师这一职业要求有理性的分析及严谨的态度,认为男性可能会更具有优势,那事实真的是这样吗?

在IT互联网领域，2014年硅谷各大技术公司公布的数据显示，Facebook、Google、YouTube等18家技术公司里，女性员工平均占比接近30%。

在2011年第二届“巅峰女性峰会”上，百度CFO李昕皙曾介绍，百度公司男女员工比例接近1:1，而位居高级经理及以上级别的女性比例已超过1/3。百度10个最高层高管中就有3名女性，其中一位是负责技术方面的主管，百度的技术团队中有30%左右都是女性。

女性在高科技领域的占比，我们从BAT的数据反映可见一斑。在以技术为核心、同时快节奏高强度的高科技公司，女性在该领域的数量虽然低于其他行业，但女性的职业竞争力并不弱。

在IT行业，相比男生，女生更坐得住，可以一整天细细地码一堆SQL不烦躁，也可以细细地把Excel抠得比PPT还美观，这导致了某些数据分析部门男女一般55分，甚至阴盛阳衰。除此之外，我们还可以从以下几点来判断女生究竟适不适合成为一名数据分析师。

一.专业技能

从专业技能来看。需要熟练掌握R/SPSS/Matlab/OpenFEA等数据分析工具中的一种，需要掌握Flare、HighCharts、AmCharts、D3．js、Processing、Google Visualization API、Raphael JS、Tableau等其中一些可视化工具，并且对算法要熟悉。这些工具基本侧重于应用，有些虽然要编程，但是轻量级编程语言居多，这对于女性来说也是比较好掌握的。

另外，在数据可视化方面，由于女性多思、善感，观察更细，对色彩及搭配更有优势，在数据分析结果的可视化方面居于优势。

二.软技能

当数据分析做到资深时，沟通会越来越重要，如何理解客户意图，如何讲好数据故事，如何推进分析成果落地。由于女性天生具有的敏感度及共情能力,会更加善于处理人际交往这一方面,利用沟通和合作等方式往往会和谐推进业务发展,比如设计用户分析，女生的细心和温柔往往决定了她们的先天优势.

三.适配度

数据分析师职位本身并不会对性别设限,会产生这样的疑虑无非是一般的固有看法。但现代社会,各行各业都是凭实力证明自己。

如果女生是数学、统计学背景的话更是对口，乘着大数据的风，越来越多的公司开设了数据分析的岗位，就目前的公司（电商）来说，光数据分析Title的职位超过300人，分散在各个部门，战略分析部、运营部、品类规划部、广告部、产品技术部、市场部、风控部等等，各个部门都需要。

所以与其担心是否合适,不如将关注点落在可否胜任,打铁还需自身硬,自身的不断提高和学习,才能决定你的高度及职业道路的长度。

四.选择

在自身选择上,或许有些女生是担心数据分析的工作总是跟数据打交道，太枯燥才有开篇的疑问，小聚就从职业发展的角度再给大家分析一下。

简单来说，数据分析可以分为两个方向，一个是偏业务型的，一个是偏技术型的。这也意味着，学习数据分析可以有两种选择方向，如果女生不想太枯燥的话，建议选择业务型方向，将数据分析当做推动业务增长的一种工具来使用。

最后,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,才是该工作的宗旨。

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