女生与生俱来的细心、耐心和交流能力，会让她有先决条件，因为做数据分析有时会很纠结，细心和耐心是必需的，好的交流能力可以让数据分析师更好地阐述清楚各类问题。做数据分析的女孩子在商业敏感度上有时候比男生更强。比如时候设计用户分析，女生的细心和温柔往往决定他们在对用户分析上有优势，所以女孩子适合做数据分析师。
数据分析师工作内容有哪些
数据分析师更注意是对数据、数据指标的解读，通过对数据的分析，来解决商业问题。主要有以下几个次层次：
a）业务监控：诊断当前业务是否正常？是否存在问题？业务发展是否达到预期（KPI）？如果没有达到预期，问主要问题在哪？是什么原因引起的？
b）建立分析体系：这些数据分析师已经对业务有一定的理解，对业务也相对比较熟悉，更多帮业务方建立一套分析体系，或者更高级是做成数据产品。
例如：营销活动。分析师会告诉业务方，在活动前你应该分析哪些数据，从而制定恰当的营销计划。在营销过程中，你应该看哪些数据，从而及时做出营销活动调整。在营销活动，应该如何进行活动效果评估。
c）行业未来发展的趋势分析：这应该是数据分析师最高级别，有的公司叫做战略分析师/商业分析师。
这个层次的数据分析师站的更高，在行业、宏观的层面进行业务分析，预测未来行业的发展，竞争对手的业务构成，帮助公司制定战略发展计划，并及时跟踪、分析市场动态，从而及时对战略进行不断优化。
哪些人适合转型做数据分析
1、Java
Java，以及基于Java的框架，被发现俨然成为了硅谷最大的那些高科技公司的骨骼支架。如果你移动到过去的原型制作并需要建立大型系统，那么Java往往是你的最佳选择。
2、Python
Python往往在大数据处理框架中得到支持。
3、R
R语言已经成为了数据科学的宠儿。
4、Hadoop和Hive
Hadoop比其他一些处理工具慢，但它出奇的准确，因此被广泛用于后端分析。它和Hive——一个基于查询并且运行在顶部的框架可以很好地结对工作。
技术层面来说，其实只要有点基础的程序员转型大数据都有天然进阶优势,即使你没有学过以上语言上手 Hadoop也是可以的。
