什么样的同学适合做数据分析？
马上又要到毕业季了，大四的同学已经开始在考虑如何拿到一份数据分析的offer。还有一些低年级大一大二的同学，在思考自己是否要往数据分析发展？对于这部分同学来说，技能项目等等这些知识。学习并不是特别着急的。
首先要思考的一个问题是，你究竟适不适合做数据分析？
一、适合数据分析的几点特征
先来说说适合做数据分析的人都有哪些特点。
1. 善于学习
数据分析岗需要的技能实在是太多太杂了。这比其他岗位的要求多得多。业务同学，需要了解业务知识以及一些工具技能。技术同学要掌握技术原理和工程实现。而数据分析同学不仅要懂业务，还要懂技术，甚至还要懂沟通、懂商业、懂营销。如果你只掌握基本的数据处理技能。当然也可以做数据分析。但是这种数据分析被淘汰的风险非常大。要想做好数据分析，就必须持续不断的学习。没有强大的学习能力。你是很难做好数据分析岗的。
可以说，你的学习能力决定了你数据分析的天花板。
2. 延迟满足
数据分析的学习之路是非常曲折的。
对于业务的同学来说，投放两个不同的广告。他们的转化效率，阅读量等等，这些数据是马上可以得到的。很快的对比出不同方案，他们之间的优劣。
对于技术的同学来说，他们的学习依然是可以及时反馈的。学习到一种新的算法，马上可以通过代码进行尝试。
但是对于数据分析来说，他们的学习就很难得到及时反馈。因为数据分析更多的是结合整个企业的经营状况。为高层提供战略决策的支持。而战略的落地是一个长期的过程，也很难设置对照组。比如，你通过商业分析最后得出结论，目前的业务瓶颈不是供给，而是需求，所以要加大营销的力度。之后你很难验证这个决策究竟是对还是不对？可能之后的整体业绩真的变好了，但是这究竟是你的策略奏效了，还是原本大趋势就是如此？如果这个决策本身是错误的，但结果看起来还可以，那你之后可能会继续重复这样的错误，在经历过几次错误之后，你才会认识到”原来之前那次是运气好”。所以为什么有经验的数据分析师的薪资那么高？因为之前的公司已经给他们付出了足够多的试错成本，犯错的几率更低。
要成长为一个具有优秀商业理解能力的数据分析师，需要几年甚至十几年的努力才可以达到。这就要求你有延迟满足的能力：不要想着我今天学的东西，马上就能让自己成为非常厉害的人，这是不现实的。
3. 执行力强
做数据分析工作。百分之十左右的时间是构建分析思路，百分之七八十的时间是处理数据。还有百分之二三十的时间是汇总结论和汇报。
由于一个问题的解决方法绝对不是唯一的，一定可以从不同的角度解决同一个问题。而且不同的解决方案之间的成本差异往往又是巨大的。所以很多人喜欢在最初的构建思路上面，花费很多时间。美其名曰“要找到一个更好的解决方案”。但实际上，这种情况很可能是拖延症。他们只是不愿意面对那长时间的枯燥的数据处理，他们更喜欢在思考解决方案的时候享受智力上的优越感。
而商业问题变化很快，我们往往不需要找到真正的最优解。只要当下能够解决问题，并且付出的成本是在可接受范围之内，就是一个好的方案。
所以优秀的数据分析呢会先构思一个看起来比较可行的分析思路，然后赶紧开始做后续的工作。这就需要比较强的执行力。
4. 刨根问底
中国的应试教育培养出了很多服从权威的同学。你告诉他一个观点，并告诉他就按照这个做，这类同学不会怀疑这个观点的正确性，会全盘接受。
不过会有一小部分同学，他们很喜欢刨根问底，喜欢思考为什么？不管是老师告诉他的，还是课本上写的，他都会去想为什么是这样。
在生活中，这些同学在看到身边的一些现象时候，也会去思考为什么是现在这个样子？比如他们会思考为什么社区团购突然就火了？为什么《你好李焕英》会火？等等。
数据分析的工作很多就是找出“为什么”，如果你喜欢刨根问底，那么你是比较适合做数据分析的。
5. 逻辑能力强
逻辑能力是数据分析师必备的一项能力。如果你还是学生，如何衡量自己有没有逻辑思维能力呢？我觉得喜欢看智力题和推理小说的，一般来说是比较适合的。
智力题类似这样：
一个人带着小狗和2只羊过河，只有一条小船，每次只能带一只狗一只羊，并且不能让狗和羊单独待在一起，该怎么办？
这种智力题可以筛选出那些逻辑分析能力强，思维比较灵活的人。
还有些同学喜欢看推理小说，尤其是本格推理的。这些同学喜欢推理，喜欢从局部的小细节中还原整个事件的全貌。这种思维习惯也非常适合数据分析师。
喜欢智力题和推理小说的同学就算逻辑能力不强，至少证明喜欢逻辑。有时候喜欢要比擅长更重要。
二、一些无关的因素
除了适合数据分析的要素，还有一些同学问的比较多的，但是和数据分析影响不大的特点。
1. 我很内向，适合吗？
内向和外向对数据分析来说，没有那么重要。这不是决定数据分析工作能力的一个重要标准。
外向和内向的分析师都有他们的生存空间。如果你性格比较外向，擅长和同事们处理好关系，那么你在日常沟通、推进项目落地等方面会更加轻松。而如果你比较内向，但是逻辑思维清晰，业务理解强的话，业务同学依然会和你合作的很好。更重要的是你能不能把话说清楚，逻辑是否严密。
况且没有一个人是绝对的外向或者内向。很多同学是在陌生人面前内向，在亲密的朋友面前很外向。如果你找到一家氛围很nice的公司，那么你也有很有可能会从内向变成外向。
2. 女生适合吗？
对于女生来说，数据分析是非常适合的岗位。现在很多公司的数据分析大部分都是女生。
一个原因是女生相对来说比较细心耐心，而且女生比较容易和他人进行沟通，本身就适合做数据分析的工作。
第二个原因呢，是男生往往都从数据分析转岗去了业务或者技术。转业务是因为数据分析岗偏辅助，很多男生发现了问题会忍不住自己转行做业务，发挥更大的能量。而转技术是因为目前的互联网环境下，技术岗的整体薪酬是要比数据分析更高的。
如果你是女生的话，从事数据分析完全没有问题。
3. 文科生可以吗？
数据分析听上去是一个非常理科的岗位，但现在数据分析对于技术能力的要求越来越低。对业务方面的要求会越来越高。对于文科生来说，文科生的长处在于表达沟通能力。你只需要掌握一些基本的数据处理技能，做数据分析是完全没有问题。当然前提是要找到更偏向业务的分析岗位。如果走技术路线的话，还是有一定的难度的。
4. 跨专业应届生合适吗？
跨专业的应届生在我看来谁要技能合格，做初级的数据分析肯定是没问题的。但是呢目前的行业现状是数据分析的竞争非常激烈，所以会出现虽然你的实力都符合，但是有人比你更优秀的情况出现。
大厂很容易找到顶尖的人才，所以你跨专业进大厂基本是不可能的，除非你有非常牛逼的项目和实力。如果你有这样的能力，我相信你也不会来看这篇文章了。
小公司的话由于人才吸引力不足，所以还是有机会的。如果你现在还是大一大二，好好花两年时间准备一下，有丰富的项目经历的话进入小公司做数据分析还是没有问题的。
当然跨专业也有跨度大小之分，有些同学是理工科跨专业，相对好一些。文科生跨专业能不能行呢？也是可以的。
目前数据分析对于技术能力的要求越来越低，对业务方面的要求会越来越高。对于文科生来说，文科生的长处在于表达沟通能力。你只需要掌握一些基本的数据处理技能，做数据分析是完全没有问题。当然前提是要找到更偏向业务的分析岗位。如果走技术路线的话，还是有一定的难度的。
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