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数据分析工作确实需要数学，逻辑思维能力和编程能力。文科学生在教育过程中可能缺乏这种技能的培养。但是不触摸并不意味着没有。我接触过许多成功的文科数据转换分析师案例，有些案例甚至比理科或工程学或数据相关***的学生还要好。上一段还提到了沟通技巧。文科学生具有较强的表达能力和良好的沟通能力是数据分析的主要优势。

如今，时代瞬息万变。为了应对变化，我们应该向交叉型人才发展。***人士不应受到个人发展的限制。兴趣是一个好老师。是否适合数据分析？

真正。现在它仍然存在于许多工作中。但是对于数据分析，女孩具有固有的优势，例如谨慎和耐心，这对于数据处理至关重要。妇女的天生的亲和力和沟通技巧也将使他们在沟通和协调方面更加自在。此外，数据分析必须***终与面向业务的用户结合起来，女性对生活的洞察力也是数据分析的优势。

当然，这些缺陷仍然存在，就像逻辑思维能力一样，但是这些缺陷不足以成为女性从事数据分析的障碍。数据分析有很多分工。您可以选择一个可以给女性带来优势的职位。另外，缺乏能力也可以通过学习获得。

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根据数据的流动性和开放性，围绕数据的收集，存储，分析和应用，中国初步形成了“生产和积累层——***与管理——分析和发现层——应用与服务层”的层次结构在大数据产业链中，IT基础架构为所有方面提供了基础。在空间分布上，中国大数据产业已初步呈现出集聚发展的格局，在京津冀，长三角，珠三角和中西部形成了四个产业集群。其中，北京依托中关村在信息产业的第1个优势，建立了京津冀大数据走廊。长三角地区已经将大数据与智慧城市和云计算紧密集成，并聚集了大批大数据公司。珠江三角洲地区处于产业管理。并且应用开发的发展，对企业的支持大，集聚效果明显；中西部地区发挥计划作用，积极部署大数据产业基地建设，吸引和聚集大批大数据企业。

怎样快速找到数据分析师的工作

我可以找到多少数据分析？

我认为当我掌握了基本知识之后，就可以开始工作了。

基本知识包括：

统计，数学以及更多有关统计的书籍

善用Excel

学习SQL编程

了解各行各业，他们研究哪些指标以及哪些利润模型

了解数据分析的整个过程需要做什么

如何编写可视化和数据分析报告

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以上是工作中***基本的需求。目前，对于雇主中的初级职位，实际上，应该有一个中级数据分析师知识储备人员来采访初级数据分析师的职位，这样几率更大。