随着高学历普遍化，各行各业整体素质在稳步攀升，像外卖小哥的队伍就拥有7万硕士、21万本科生。

同样，保姆也不再是传统意义上普通的家政员，已出现一批素质偏高，学习能力强，具备一技之长的保姆，其学历均在本科以上，能力已接近“管家”。

图片来源：新浪微博

这不，微博爆出了一则热搜，上海某业主招聘女性生活助理，年薪给到了50W-100W之间。所谓“水涨船高”，工资上去了，硬件要求自然也高。

正如前阵子盛传的名校硕士回家后欢欢喜喜当育儿嫂，看来现今“职业无贵贱”的观念早已深入人心。

不过，无论是保姆，还是月嫂、亦或是育儿员等，都是有明确一技之长的岗位，学历、背景、能力只是围绕着这项“一技之长”锦上添花而已。

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然而，有网友一针见血指出，多数高端家政岗更青睐女性，男性在这个热门的领域似乎都不怎么具竞争优势，小编为此心疼男性几秒……

话说回来，当下井喷式发展的热门行业国内挺多，无论是AI，还是大数据、云计算、区块链等，性别上都没太大局限，适合逻辑、学习等能力都强的男性。

今天，我们就以数据分析为例，给大家介绍一个男女都适合的高薪行业：数据分析。

——行业前景

企业想在竞争激烈的市场中胜出，决策速度和反馈效率尤为重要。数据透过什么方法，才能快速转变成决策依据，是现代企业迫切且不可避免的问题。

数据分析在企业决策中散发出极大魅力，受到从业者的追捧。同时，巨大的人才缺口让理性数据分析，辅助实战经验的新型数据分析人才供不应求。

不仅如此，数据分析入门科学，行业适应性强，零基础也可轻松掌握，而一旦具备了过硬的业务及分析操作能力，拿高薪就并非难事。

——什么是数据分析

为提取有用信息，并形成最终结论，而对大量数据进行详细研究和概括总结的过程，我们称之为数据分析。

其实，往简单里说，就是复杂、乱、多的数据，无论是文本、音乐还是文字、数字等，通过处理和分析，将其变成知识、智慧的方法。

随着大数据时代的来临，拥有数据分析思维的人，倍受社会各界人士的青睐。同时，以这种思维为基础，逐渐形成了一个热门产业。

各大企业的数字化进程不断升华，对数据分析的需求量也越来越大，供不应求的市场导向，让其成为新风口行业，且从业者薪资偏高。

——给大家举个例子

如果你是运营良好的淘宝服装店店长，应该会及时掌握很多数据，如：一天销售了多少件商品、挣多少钱、哪个品牌销售多、哪个品牌出货少、哪个商品需要补货了、哪种款式和颜色受欢迎等，从而便于你做出策略调整，保持良性增长。

这是了解情况。

数据积累到一定程度，你会开始发现规律，如：某类人群喜欢买圆领深色服装，而另一类人喜欢宽松浅色服装，购买了A品牌的人会再买B品牌短裤，浏览C页面的顾客会对D商品产生兴趣。

这是数据挖掘。

得到信息后的你，会试着将圆领深色服装推销给某类人，将宽松浅色服装推销给另一类人，将B品牌短裤销售链接添加在A品牌商品页中，将D商品促销优惠加到C页面，从而让商品销售量大幅提升。

这是发现规律。

一段时间后，你又发现了E品牌被浏览2-3次就能售出一件，于是想方设法来提高E品牌的点击次数，通过浏览量的趋势，大致来预测未来一段时间销量变化的情况。

这是预测未来。

——数据分析要具备啥能力？

那么，聊了这么多的数据分析，对于进入数据分析行业，成为该领域的佼佼者，我们应该学习并优化自己哪些方面呢？这里小编列出几个方面，仅供大家参考！

① 基础知识

在数学知识的基础上，数据分析还引入了统计学，包含但不局限于数学、线性代数、统计学等，这些都是决定数据分析职业发展高度的基石，希望大家能好好掌握。

初级数据分析师仅需要学习描述统计相关的内容和公式，但如果想更进一步进阶，就要掌握统计算法，甚至机器学习算法等更多知识，算法相关的工作则要对高数进行深入学习。

② 分析工具

Excel是最容易入门，且运用最广的数据分析工具，所以其函数、数据透视表和公式请稳打稳扎。另外，具备SPSS等专业统计分析技能更好。

另外，只要你是和数据相处，就不得不接触数据库，所以要学SQL基本的查、改、增、删等的方法。

随着数据的增长，你可能会需要用到Python或R等技能来更高效的处理数据，有些行业还会需要SAS或其他工具，需根据实际情况来选择。

③ 业务/行业/商业知识

从各种操作中，我们可以看到脱离业务的纯数据分析不具任何意义，想成为优秀的数据分析师， 首先必须了解业务。

熟悉业务后再去获取需要的数据，对数据进行业务分析，制定出相应方案，这才是真香。

④ 跨部门沟通协调能力

公司由各个部门组成，数据分析自然就离不开和很多部门，如业务部、技术部等的沟通，要将得出的报告展示人前，并说服别人接受，数据分析师就必须具备良好的协调沟通能力。

⑤ 持续且快速的学习力

学习力是很重要的素质之一，无论数据分析还是其他岗位，都需有持续、快速学习的能力，学习各种新知识和新技能。

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