适合做数据分析师的人群：

逻辑思维清晰：数据分析师需要能够快速锁定数据分析的角度，逻辑思维清晰的人能够更好地把控分析过程，提高工作效率。

数学、统计学背景：数学和统计学是数据分析的基础，有相关背景的人更容易成为优秀的数据分析师。

计算机学科背景：数据分析工作涉及大量数据处理，计算机科班出身的人对相关系统和软件更熟悉，能更快完成转行。

对数据分析有兴趣：即使不具备硬性条件，对数据分析有浓厚兴趣的人也能在学习时更快更好地掌握相关技能。

具备好奇心：对数据深入研究并提出有意义的问题，有助于了解数据中的模式和趋势，并持续了解新技术。

具备商业洞察力：了解所在企业的商业模式，并根据商业需求进行数据分析，能够推动商业决策。

良好的沟通技能：能够清晰地解释数据分析结果，并与非数据科学家合作分析数据。

问题解决能力：使用数据解决问题，提出有针对性的问题、识别异常和错误，并提供适当的解决方案。

文科生或有特定能力的人：文科生虽然计算机和数学基础可能不如理科生，但理解能力强、分析能力强，女生则因为敏感度高和沟通能力强，也是成为数据分析师的合适人选。

总的来说，适合做数据分析师的人需要具备良好的逻辑思维、扎实的数学和统计学基础、对新技术的敏感度、对商业模式的理解、良好的沟通能力以及问题解决能力。

数据分析师的工作主要涉及：

数据搜集与清洗。数据分析师首先需要收集数据，这可能涉及从不同的来源，如数据库、信息系统、APIs、报告等获取信息。他们还需要理解数据的来源、质量、准确性和可靠性，以确定哪些数据对分析最有价值。数据清洗和准备是关键步骤，包括处理缺失值、删除重复数据、检查数据的一致性和准确性，并进行必要的转换或标准化。

数据分析。使用各种分析工具和技术（如统计分析、预测模型、关联规则、聚类分析等）深入挖掘数据，发现数据中的模式、趋势和洞见。

数据可视化。利用可视化工具（如Tableau、PowerBI等）将数据以图表、图像等形式呈现，以便更直观地理解数据和发现其中的趋势。

报告和解释。将分析结果整理成详细的报告，清晰、简洁地阐述数据的结果、趋势和洞见，并提供对未来可能趋势的预测和建议。同时，需要能够将这些发现和结果向非技术人员进行准确的解释。

持续改进。不断监测数据质量和数据分析过程，根据新的数据进行迭代和改进，并与业务团队协作，了解新的业务需求，调整分析策略。

特定领域工作。如移动业务安全管理平台运营数据支撑、业务数据分析、用户行为数据挖掘和深度分析等。

此外，数据分析师还需要具备一定的技术能力，如SQL语句的数据收集、数据面板的维护等，以及良好的沟通协调能力和团队合作精神。

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