種壹棵樹最好的時間是十年前，其次是現在。——Dambisa Moyo《dead aid》
隨著大數據時代的發展，越來越多的人開始學習、從事數據分析相關工作，但也有很多同學在觀望，我究竟適不適合做數據分析？今天，整理了在咨詢工作中學生常見的疑問，希望可以幫忙大家答疑解惑。
No.1
我性格內向，
適不適合做數據分析？
性格內向、外向只是相對而言，只要溝通能力沒問題就可以。數據分析工作不比純IT，會涉及到很多和業務部門、技術部門的溝通，做出報告後也需要進行展示，並說服別人接受自己的結果。可見，數據分析工作對個人的溝通能力還是有壹定要求，除了技術過關外，口才也必不可少。但我相信，對於新壹代的年輕人來說，只要沒有語言障礙，經過相應學習和鍛煉，溝通能力和語言藝術都不會差。
No.2
我是文科生，
適不適合做數據分析？
數據分析工作確實對數學、邏輯思維能力、編程能力有要求，文科學生在教育過程中可能缺乏對這塊技能能力的培養。但是不接觸並不代表不行。我接觸過很多文科生轉型數據分析師成功的案例，有些甚至比理工科或者數據相關專業的同學做的還好。上壹段也提到溝通能力，文科生表達能力強、善於溝通是從事數據分析工作的壹大優勢。
現在時代變化很快，為應對變化應該向十字型人才發展，專業不應該成為個人發展的限制，興趣才是最好的老師。
No.3
我是女生，
適不適合做數據分析？
誠然，性別歧視在現在很多崗位中依然存在。但對於數據分析來說，女生反而是有與生俱來的優勢，比如細心、耐心，這對於數據處理可至關重要。女性天然具有的親和力和溝通表達能力，也會在溝通協調方面遊刃有余。另外，數據分析最終都要結合業務面向用戶，女性對於生活的洞察力也是從事數據分析工作的優勢。
當然了，缺陷也還是有，就像邏輯思維能力這些，但這些並不足以成為女性從事數據分析的攔路虎。數據分析細化的分工很多，可以選擇可以發揮女性優勢的崗位，另外缺乏的能力也壹定可以通過學習獲得。
舉壹個例子，供女性同胞參考：谷歌雲人工智能和機器學習首席科學家李飛飛。（相關詳情可自行百度）
No.4
我已經工作很多年，
還適不適合做數據分析？
很多同學在職業發展過程中都會遇到瓶頸或者對重復性工作的厭煩，就會生出轉行的念頭，
很多也可能是工作十數年。那對於這些同學來說，轉行確實面對比較大的成本。未來是數據驅動的時代，各行各業、各個崗位都會接觸到數據，都需要掌握壹定的數據分析技能。
那對於大齡同學的建議，數據分析壹定要學，但是否做為下壹份工作崗位，可以依據個人情況而定。如果妳所在行業已經開始運用數據分析，且有從業的需求，那非常建議妳選擇數據分析，妳的工作經驗將會更好的幫助妳從事這項工作。或者妳已經有非常堅定的信心從事數據分析工作，那我相信未來可期！
以上是日常工作中接觸到同學比較多的疑問，希望解答對大家有所幫助，為自己的人生做出更好的選擇。最後借用開頭Dambisa Moyo在《dead aid》說的壹句話，“做壹件事情最好的時間是10年前,其次就是現在”，大家加油吧！