数据分析专员，女生做这个怎么样，会很高压、很累吗。有没有做过的人讲一下经验。谢谢谢谢

大部分人只看工资，却忽视了一个很重要的问题。 你一天的三分之一在睡觉 三分之一在工作 你的工作环境对个人的影响是潜移默化的，尤其是一个看似高工资，但是同事并不友好的环境，对个人的成长百害而无一利。 我个人建议求职者在应聘的时候关注几个点： 1公司福利 公司的很多诚意不仅体现在工资上，还有实打实的经济福利。包括商业保险，餐补，公积金比例，这些都是实打实的钱。 2明确的加班情况 对于这一点不要直接问，但一定要问。我一般的做法是提出工资期望后，请HR在当前的期望下，根据加班情况酌情增加一部分 这样他基本能套出比较真实的加班时长 3绩效评估标准 这也是实打实的关乎自身利益的东西。企业有没有kpi，有没有okr，如何管理都在个人绩效评估中实现。 很多打工者不知道目标管理的道道儿，但我告诉你，目标管理方案的不同，直接影响你工作的舒适性。比如数据分析师评估绩效的角度是需求的多少，那么他就是一个取数的岗位，不承担起分析的职能。 前 IBM 数据分析大咖 3 天实战训练营 打工人升职加薪必备 立即解锁 4汇报关系 汇报关系会影响你在公司里的地位，你是否有带教，是否直接和领导汇报，谁给你打绩效？你的领导的领导是谁，在整个组织架构中如何？ 大公司里的组织特别复杂，如果不问清楚这个关系，你可能就到了一个小部门打杂。 5直属领导的价值观 我在面试结束拿到offer后有一个要求，就是请HR再联系一遍我的面试官，也就是我的直属leader，再面一次。 我问了他对数据分析的理解和对组织未来的规划。以及招我的目的，以及对数分职能的理解，进行一次深入的交流。 这样我才能确认这个人是可以合作的，而不是像其他面试的公司一样。

成为数据分析师之后，让我深刻明白了一个道理：外行看热闹，内行看门道。之前一直觉得，哇，数据分析师唉，听起来好牛逼，一定很高大上哈。但，真正进入这一行就会知道。所谓的数据分析师，其实很苦逼的。为什么很苦逼？来，听我给你叨叨。

1）工作相对枯燥，数据分析并不占据主体

数据分析师重点虽然是数据分析，但是绝大多数时间并不在数据分析这个环节上。比数据更加重要的，其实是数据清理。数据清洗的好坏，直接决定了最后数据分析的质量。因此，你在工作过程中，就必须花费大片的时间去进行数据清洗工作。不断发现数据出现的漏洞，然后不断找方法去填补漏洞，或者直接舍弃某些数据。总之，你的大多数时间就是花费在这里的。

2）数据分析结果没有价值

你耗费了洪荒之力去换维度分析，尝试了几百种，但是最后的结果要么不让人信服，要么根本得不出数据结果。这就很尴尬了是不是，讲真的，数据有价值密度是很低的，不是每一次数据分析的结果都可以找到你想要的价值。

3）没有数据但是却要证明结论

上面这种情况还不是最痛苦的，最痛苦的是你没有数据，但是却必须去证明某些东西。这时候你就得不断去找一些外部的结论，然后根据结论倒推数据。

总之，数据分析，外面光鲜的背后，内部却有各种的苦逼。

女生还是很适合做数据分析的，数据分析师因为敲的代码少，相比起天天敲代码的职业更适合女生一些，没那么辛苦。现在最基本的就是用excle来处理数据，在这基础上又使用了新的统计软件spss，主要是需要一定的分析思维能力，还要掌握数据库的原理 *** 作。

岗位职责

1、有结构化的数据分析思维。

在接手一个新项目时，能够快速梳理清楚业务流程，并且基于业务流程确定需要哪些数据，明确数据之间的逻辑关系。

2、能够对目标指标进行拆解。

面对看似艰巨的目标时，能够针对不同的运营场景和目的，对指标进行逐步拆解，直到拆解出可以发力优化的数据。

3、在业务开始之前就有数据分析意识。

不仅仅是在复盘结果时才用上数据分析，在项目执行过程中，不断地观察数据和调整方案也同样重要。这就不仅需要运营提前梳理业务流程，还得对阶段数据进行预估。

4、掌握较深的业务知识和计算机应用知识

能用行业各种应用软件进行各种数据分析和综合数据处理，加工成有用的信息提供领导进行决策；能配合系统管理员进行计算机网络维护及管理。

注意：

1、工作能力： 有严谨的逻辑思维能力、学习能力、言语表达能力、管理能力。

2、工作态度：积极主动、工作认真、工作严谨。

环境数据分析师的工作时间是朝九晚五。根据招聘信息得知，上班族的工作时间是固定的，都是朝九晚五，因此环境数据分析师的工作时间也是朝九晚五。朝九晚五是一个汉语词汇，也称早九晚五，读音为zhāojiǔwǎnwǔ。指白领上班族，早上9点上班，下午5点（17点）下班，工作时间为标准的8小时。

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