当然可以就业，只要专业技能过关。IT是靠技术吃饭的行业，没有复杂的人际关系和面子工程，相对其他行业要纯粹一些。当然，如果你技术不过关，或者跟不上技术更新发展速度，淘汰也是必然的，IT行业不能“混”。

转行数据分析是一个不错的选择，但是需要考虑一些因素：

首先，你需要了解当前市场对数据分析人才的需求情况，包括就业前景、薪资待遇、岗位要求等等。

此外，你需要在具备技术技能的同时，提高自己的沟通能力、团队合作能力等软技能，以便更好地适应工作环境和提高工作效率。

要想成功转行数据分析，需要具备哪些必要条件：

① 学历年龄：学历至少大专，年龄30岁以内。当然既然是00后，年龄肯定是符合要求的。

② 专业技能过关：熟悉各种分析可视化工具，比如Excel、power BI、MySQL、Python，了解统计学基础知识，编程基础知识；

掌握了数据分析的基础知识，包括数据清洗、数据可视化、数据建模等等；

熟悉常用的分析方法和技巧，具备一定的项目经验，上岗后能快速上手工作；

③ 良好的交流沟通能力：数据分析工作并不是独立了，需要结合业务才能实现分析的效果。这一过程就需要跟公司所有与业务相关部门人员进行交流沟通，了解业务的具体模块、涉及的内容以及实施情况等等。具备良好沟通能力，对于分析工作的顺利有效的开展有明显助力。

数据分析的就业前景

在就业方面，数据分析领域的就业前景还是比较乐观的。随着大数据、人工智能等技术的不断发展和应用，数据分析在各行各业中都有着广泛的应用，比如金融行业、医疗、教育、交通、制造……用数据支撑业务问题分析、未来趋势预测、业务策略以及企业战略布局等方面都有重大的意义，因此对于有一定数据分析技能的人才需求也会持续增长。

除了专业的分析岗位需求，一些常见职业也需要数据分析的能力，例如产品、运营、财会、销售等等，而且，随着企业对数据化运营管理的需求日益增长，数据分析岗位的招聘也越来越多。

但是，就业市场也是竞争激烈的，除了具备过硬的技能之外，你还需要考虑个人素质、沟通表达能力等方面。建议转行的过程中，可以针对性地提高自己的竞争力，例如参加系统性的线下培训、积累实际项目经验、提高自己的职场软实力等等。

分享一些学习数据分析的技巧，希望可以帮助你更好地理解和应用数据分析方法：

-技巧1：对比法。对比法也就是常说的单数不证，所有的数据结论都需要通过一定的对比才能得出合理的结论。 对比法的分类依据有很多，有的时候需要自身的对比，例如环比，同比。

-技巧2：假设法。假设法通常有两种使用场景。一种是已知结果，需要推断产生的变量。另一种是已知结果，需要推断可能的原因。

-技巧3：多维法。多维法一般是数据库层面的操作。通过对数据库中的数据切片、切块、上卷、下钻、旋转使数据转化为利于分析的形式。 但是需要警惕的是不要陷入辛普森悖论。

-技巧4：二八法。二八法说的是80%的业绩是由20%的客户贡献的。需要注意的是二八法则所对应的目标是两个不同的范畴。

-技巧5：指数化。指数化就是在具体分析时利用数学手段，将分析过程通过一系列数字化转化最终计算出分析结果。 例如加权线性化，倒数转换、log转换等。

-技巧6：漏斗法。漏斗法通常用在分析客户转化流程提升的分析项目中，提供观察用户注册入金等的数据，优化流程。

-技巧7：矩阵法。矩阵法是一种交叉验证的思想，多用于大规模数据的分析。

以上是一些数据分析的技巧，希望对你有所帮助。

最后想说

总的来说，转行数据分析是一个不错的选择，而且00后在年龄方面也有优势，学习能力、精力各方面都处于不错的状态。但是要想成功转行，就需要在技能提升、市场需求等多个方面进行全面考虑和准备，同时必要的成本投入，学习毅力和决心不可缺少，重新学门技术还是需要勇气和毅力。希望我的回答对你有所帮助！

如果对数据分析、转行方面还有想了解的，可以私我哦~~