隨著高學歷普遍化，各行各業整體素質在穩步攀升，像外賣小哥的隊伍就擁有7萬碩士、21萬本科生。
同樣，保姆也不再是傳統意義上普通的家政員，已出現一批素質偏高，學習能力強，具備一技之長的保姆，其學歷均在本科以上，能力已接近「管家」。
圖片來源：新浪微博
這不，微博爆出了一則熱搜，上海某業主招聘女性生活助理，年薪給到了50W-100W之間。所謂「水漲船高」，工資上去了，硬體要求自然也高。
正如前陣子盛傳的名校碩士回家後歡歡喜喜當育兒嫂，看來現今「職業無貴賤」的觀念早已深入人心。
不過，無論是保姆，還是月嫂、亦或是育兒員等，都是有明確一技之長的崗位，學歷、背景、能力只是圍繞著這項「一技之長」錦上添花而已。
圖片來源：新浪微博
然而，有網友一針見血指出，多數高端家政崗更青睞女性，男性在這個熱門的領域似乎都不怎麼具競爭優勢，小編為此心疼男性幾秒……
話說回來，當下井噴式發展的熱門行業國內挺多，無論是AI，還是大數據、雲計算、區塊鏈等，性別上都沒太大局限，適合邏輯、學習等能力都強的男性。
今天，我們就以數據分析為例，給大家介紹一個男女都適合的高薪行業：數據分析。
——行業前景
企業想在競爭激烈的市場中勝出，決策速度和反饋效率尤為重要。數據透過什麼方法，才能快速轉變成決策依據，是現代企業迫切且不可避免的問題。
數據分析在企業決策中散發出極大魅力，受到從業者的追捧。同時，巨大的人才缺口讓理性數據分析，輔助實戰經驗的新型數據分析人才供不應求。
不僅如此，數據分析入門科學，行業適應性強，零基礎也可輕鬆掌握，而一旦具備了過硬的業務及分析操作能力，拿高薪就並非難事。
——什麼是數據分析
為提取有用信息，並形成最終結論，而對大量數據進行詳細研究和概括總結的過程，我們稱之為數據分析。
其實，往簡單裡說，就是複雜、亂、多的數據，無論是文本、音樂還是文字、數字等，通過處理和分析，將其變成知識、智慧的方法。
隨著大數據時代的來臨，擁有數據分析思維的人，倍受社會各界人士的青睞。同時，以這種思維為基礎，逐漸形成了一個熱門產業。
各大企業的數位化進程不斷升華，對數據分析的需求量也越來越大，供不應求的市場導向，讓其成為新風口行業，且從業者薪資偏高。
——給大家舉個例子
如果你是運營良好的淘寶服裝店店長，應該會及時掌握很多數據，如：一天銷售了多少件商品、掙多少錢、哪個品牌銷售多、哪個品牌出貨少、哪個商品需要補貨了、哪種款式和顏色受歡迎等，從而便於你做出策略調整，保持良性增長。
這是了解情況。
數據積累到一定程度，你會開始發現規律，如：某類人群喜歡買圓領深色服裝，而另一類人喜歡寬鬆淺色服裝，購買了A品牌的人會再買B品牌短褲，瀏覽C頁面的顧客會對D商品產生興趣。
這是數據挖掘。
得到信息後的你，會試著將圓領深色服裝推銷給某類人，將寬鬆淺色服裝推銷給另一類人，將B品牌短褲銷售連結添加在A品牌商品頁中，將D商品促銷優惠加到C頁面，從而讓商品銷售量大幅提升。
這是發現規律。
一段時間後，你又發現了E品牌被瀏覽2-3次就能售出一件，於是想方設法來提高E品牌的點擊次數，通過瀏覽量的趨勢，大致來預測未來一段時間銷量變化的情況。
這是預測未來。
——數據分析要具備啥能力？
那麼，聊了這麼多的數據分析，對於進入數據分析行業，成為該領域的佼佼者，我們應該學習並優化自己哪些方面呢？這裡小編列出幾個方面，僅供大家參考！
① 基礎知識
在數學知識的基礎上，數據分析還引入了統計學，包含但不局限於數學、線性代數、統計學等，這些都是決定數據分析職業發展高度的基石，希望大家能好好掌握。
初級數據分析師僅需要學習描述統計相關的內容和公式，但如果想更進一步進階，就要掌握統計算法，甚至機器學習算法等更多知識，算法相關的工作則要對高數進行深入學習。
② 分析工具
Excel是最容易入門，且運用最廣的數據分析工具，所以其函數、數據透視表和公式請穩打穩紮。另外，具備SPSS等專業統計分析技能更好。
另外，只要你是和數據相處，就不得不接觸資料庫，所以要學SQL基本的查、改、增、刪等的方法。
隨著數據的增長，你可能會需要用到Python或R等技能來更高效的處理數據，有些行業還會需要SAS或其他工具，需根據實際情況來選擇。
③ 業務/行業/商業知識
從各種操作中，我們可以看到脫離業務的純數據分析不具任何意義，想成為優秀的數據分析師， 首先必須了解業務。
熟悉業務後再去獲取需要的數據，對數據進行業務分析，制定出相應方案，這才是真香。
④ 跨部門溝通協調能力
公司由各個部門組成，數據分析自然就離不開和很多部門，如業務部、技術部等的溝通，要將得出的報告展示人前，並說服別人接受，數據分析師就必須具備良好的協調溝通能力。
⑤ 持續且快速的學習力
學習力是很重要的素質之一，無論數據分析還是其他崗位，都需有持續、快速學習的能力，學習各種新知識和新技能。