女生学大数据分析好就业吗

　　女生学大数据分析好就业吗？虽然一些人叫嚣着男女平等、女性也能撑起半边天，但不可否认职场中仍然存在着歧视，甚至一些人会对岗位做性别区分，认为女性只能做某些类型的工作，男性的岗位选择则不受限定，如此理解正确吗?以数学、统计学作为基础的岗位——大数据分析女性是否能胜任?转行是否能获得好的就业体验和感觉?

　　根据调查结果显示，女性学文科的似乎更多，如果是文科背景、0基础想要转行大数据分析难度系数还是比较大的，但学理科的女性完全能走好转行、发展之路，而且未来的就业也有大保障。具体来说，因为是学理科的女生，所以在遇到问题的时候往往理性大于感性，会认真分析问题的造成原因、解决办法、未来如何避免，而如果学文科的女性可能更多的人会伤感、甚至为此朗诵一首诗歌来感叹回不去的夏天。
 

　　来自北京AAA教育的行家们表示，现在在大数据分析岗从业的人中男女比例并不严重失衡，甚至有些top级的分析师还是女性，可见这个岗位没有性别差异，男女都可从事。从大环境来看，大数据分析的目的是为了得到可视化结论、更好预估未来的发展方向、避免一些悲剧的出现，各行各业、各种规模的企业可不都得就各种负面情况做好“防范于未然”的工作吗?所以岗位需求度很大，在高的需求情况下国内的专业性人才严重匮乏，所以供求并不匹配，需要更多的专业人才被输出才行，所以即便是0基础、中途转行的人，只要愿意学习往往也能顺利转行。

　　再从本身大数据分析的从业日常角度出发去看，岗位的工作包含下面这些方面：

　　1、数据获得，结合业务调整方向通过多样渠道获得数据，获得数据的渠道有爬虫、信息、网络、线下问卷调查等等。

　　2、数据清洗，哪怕开始获得数据的时候多么注意但是却未必能保证其中没有重复项、错误项，需要先对这些数据做剔除和清洗。

　　3、数据建模，就是从不同角度出发切入，套入算法、利用系统和软件所分析，得到诸多模型之后需要反向测算模型的真实度，如果跟实际数据之间匹配那就可以被保留下来。

　　4、以得到的模型为基础撰写一份可视化的调查报告，数据分析结果的呈现方主要有两类，一是专业人士，一个非科班人群，为了让后者也看得懂，需要用浅显的语言展示不同参数变量之间的关系。

　　虽然看着大数据分析岗日常职责挺复杂的，但只要多走几遍真实从业流、往往就能将工作分解成不同模块，在每个模块套入软件按下鼠标即可，难度系数并不大。