1樓：
當然有，而且很多；
資料分析是我專業對口的工作；
上學時候，班上女生比男生多；
工作以後，組裡女生比男生多；
我會覺得這是乙個最沒有性別差異的崗位；女生還相對具有一定的優勢呢，更加細心，更加有洞察力，真的，連畫得圖表都更美呢。妹紙穿衣服不是有全身上下不超過三種顏色的規則麼~乙個好看的圖表又何嘗不是呢~
2樓：田jane
以下是朋友問我要不要進入資料分析領域問題時我的一些回答，希望也能對你有借鑑：
一、了解資料分析崗位：
「確定要往資料分析方面轉嗎？我覺得你先了解下這個崗位的基本性質或需要的技能再考慮下。
一般企業現在要分析的都是基礎崗位，很多大型企業都是要資料探勘的，
也就意味著對數學工具要掌握的更透徹。
1從專業技能上講：
a 要懂統計學基本知識和模型（模型也就是你問到的）；
b要懂得分析統計工具，最基礎的是EXCEL、SPSS、CLEmentine，深入一點的是R和Python，
後面兩個需要掌握一定的程式語言，還有資料庫語言SQL要精通（這個比較容易學）。。
2另外從工作性質上講：
a資料分析和挖掘是一門技術性較強的工作，需要沉下心來，
有時候工作一天你可能都只需要自己思考而不需要跟同事交流（這點有點悲催）；
b很多小型或新型企業基本不需要太專業的分析和挖掘人員，
只有大的企業或有資料沉澱的企業需要這方面的人，而且分析和挖掘很容易被企業高層邊緣化；
c有一點比較好就是有了這些技能你不怕找不到工作，
銀行業、零售業、網際網路都需要大量的這類人才。」
二、資料分析和挖掘大致需要掌握的技能：
「我平時工作中。
1分析方面，很少用到一些高深的模型，因為網際網路企業很多資料都是全量資料，
掌握以下幾點就可以：
a 懂得業務學會通過資料講故事；
b懂得觀察資料發現一些規律比如特別不正常的或者有一些趨勢的資料；
c學會對比分析趨勢分析等基本分析方法；
d學會資料圖形化。
2挖掘方面：
a懂業務，知道自己需要哪些資料去證明或者發現;
b學會方差分析、一般線性模型、回歸分析、邏輯斯特回歸、聚類分析（K-mean)、關聯分析，
掌握這些的應用你基本就算個低等級的行家了；
c利用你發現的結論去說故事，說給領導或同事聽，讓他們信服；
d去業務部門講說和推動你的結論讓他用起來。」
三、資料分析和挖掘的應用：
「你可以從應用的角度入手做分析或者挖掘：
應用一般是1經營分析；2精準營銷；3資料管理。
1 就是用到分析比較多，工作性質也很累，但是比較容易讓人認可也容易出成果；
2用到分析和挖掘都較多，只能產生間接效果；
3是規範公司不規範的資料屬於底層的資料工作。」
只做報表的資料分析有前途麼？
要做出乙份報表，就必須要資料，還要看資料是否合用，這就會涉及到業務管理的規則問題，如果僅僅是以已有資料生成報表，肯定沒有前途，現在的工具太容易做了，資料分析我認為有2個作用，一是通過資料分析找到價值點，二是通過資料分析規範業務管理。 土豆去哪了 和搬磚一樣，沒有前途 首先，資料分析是要帶走目的性的，...
做資料分析有前景嗎？
大傑飽 數分是技能，不止職業更不是行業 現在這個崗位2021年已經及其卷 收的簡歷基本海龜 BA DA CS EE SCM 統計什麼專業都有 如果還沒有入行的人，就別進來了 乙隻小螞蟻鴨 沒有，卷沒了，找了某大廠數分實習，周圍實習生人均top4本科 好多商科的自學了python sql他們比你懂業務...
資料分析會騙人麼？
海刻 資料展現出的是相關性而不是因果關係，是概率不是充分條件。資料就是資料，只不過人會有意識地關注對自己心中已有結論更有利的資料。 黃揚名 個人覺得統計的精髓在於如何從資料中提煉資訊，從而得出結論。記得有乙個導師告訴我們，模型對了，市場對了，是最好的結果 但是我們發現模型的結果和市場相悖的時候，就陷...