謝謝邀請：我不知道所說的資料行業具體指的是什麼，是製作資料，挖掘資料還是資料分析，在這個大資料流行的時代，對於資料行業的細分也越來越細，這樣一方面給新的入行者帶來很多選擇上困惑，但是從另一方面來講，也提供了更多的機會給想加入到這個行業的人。

資料探勘和分析近些年非常吃香，因為是大資料應用的基礎，但這個職業的門檻也比較高，需要有不少的技術積累，熟悉掌握程式語言，熟悉大資料的分析挖掘技術，等。但是得到的回報也是相當不錯。

還有很多的細分職業可以選擇，如果有了方向，就可以找相關的技術進行基礎的學習，再透過實踐進一步積累經驗。

資料行業也分很多種的，有資料分析與開發、資料製作、資料運營、資料諮詢等工作，如果你想做資料分析與開發，我可以給你幾點建議：

分析和機器學習

從資料中發現洞察是資料科學的主要職能。機器學習則是要建立系統來預測表現。

資料分析的是交易資料，而機器學習分析的是行為資料。

交易資料我們通常可以採用取樣法來進行分析，因為他的一致性比較高，但是對於使用者的行為資料，需要大量的資料，資料量越大，對於使用者的行為分析的會越準確，預測的越準確。

對於傳統的資料分析來說他們更多的是來報告歷史上發生了什麼事情，而對於機器學習來說，更多的是預測未來可能會發生的事情，這是二者的本質的區別。

統計和計算機科學技能

統計分析、計算機科學以及數學也是大學的專業，如果你學過這些專業，對你從事資料行業很有幫助。

溝通

資料分析工作者需要將洞察與工作與他人進行溝通。

技術能力

Python是需求最旺盛的語言。這門開源語言的流行度已經被很多人注意到。它對初學者很友好，有許多支援資源。絕大部分新的資料科學工具都相容它。Python是資料分析的主要語言。

一，理性分析要強。樂意鑽研內部業務。

二，喜歡數字，頭腦清晰，對數字敏感，數學和電腦知識豐收富。

三工作細心，耐心，不馬虎。才能得到可靠的資料。

總之:，不論你是男生女人，做資料行業，首先是喜歡，興趣，基礎知識，靈活的頭腦，認真負責的態度。理性分析的頭腦，努力學習的精神，就可以駕馭資料。