1. 32岁转行数据分析师
29岁转行数据分析师，其实有些晚了，因为：
一，年龄大了，没有什么优势，而且自己没有什么经验；
二，这一行竞争很激烈，其他年轻人更有优势；
三，做这一行，需要有丰富的专业知识；
四，这一行，人才多，如果自己坚持转行数据分析师，未必就能有好的前途。
2. 数据分析师转型
数据分析是一个能够让人们管理大量客户、市场、金融和企业数据并通过更完善的分析技术和工具将数据转化为先进洞察的规则。业务分析是一系列短期战略与战术协议。它可以为组织提供快速的评估和路线图，帮助组织识别机遇和规划转型路径以实现其分析举措和目标。不同公司，有不同工作安排：
一、保险公司的业务分析员主要工作内容如下：
1、协助分析、研究经验数据，参与制定保险产品开发策略，拟定保险产品费率，审核保险产品材料;参与偿付能力管理；
2、协助制定或者参与制定再保险制度、审核或者参与审核再保险安排计划；
3、参与评估各项准备金以及相关负债，参与预算管理；
4、参与制定股东红利分配制度，制定分红保险等有关保险产品的红利分配方案；
5、参与资产负债配置管理，参与决定投资方案或者参与拟定资产配置指引；
6、参与制定业务营运规则和手续费、佣金等中介服务费用给付制度；
7、参与公司财务规划和年度预算的精算部分工作。
二、保险公司的业务分析员岗位要求如下：
1、本科以上学历,金融、财务、工商管理或经济学专业；
2、英文cet-6级以上,阅读和表达流利；
3、有熟练的excel建模能力,精通ppt制作；
4、熟悉保险、银行和投资业务模式和盈利模型；
5、有较强的战略与系统思维、业务规划能力；
6、具有优良的职业素养和良好的人际沟通技巧；
7、具有团队合作精神。
3. 31岁转行做数据分析
软件测试比较好，35岁有一定的社会阅历，对软件测试会有自己的想法和独特的见解。
4. 转行数据分析师就是找死
答：企业转行是指企业在原行业看到了危机，便着手进行转行生产，以备当危机来临时做到有备无患的过程。
而转型则是指企业在生产的产品在市场中的价值受到了威协，而采取策略进行生产升级版的产品。它们两者是不同的转变形式，而且最后的结果也大不相同。
5. 30岁转行数据分析好找工作吗
多谢邀请！
我要告诉你一点都不难。我就是二本院校的财务管理专业毕业的，刚毕业实习的时候做了几个月的会计，一开始也是就慢慢考证就一直做着，可是慢慢发现自己并不太喜欢这样的工作，我发现自己更偏向理性的逻辑性的输出，所以基于这方面的优势，我转行去做数据分析了，当然这中间付出了很大的努力，但是如果只要努力就可以做到喜欢的工作，那这点苦又算了什么呢？我一开始连Excel都不会使用，所以在技术方面，比如Excel，sql，python等数据分析软件是可以通过学习学会的，而数据分析最重要的是对业务的理解要高于其他人，而不仅仅是做数据，做表。所以真的不难。下面我来分析这个专业的优劣势以便你准备。
经济统计学的优势，如果你在大学里学的比较扎实，就是学得不好也没关系，至少你的大脑对这些概念有印象，现在补起来也是很快的。比如数据分析经常要用到的统计学原理，什么平均数、中位数、什么分布、概率什么的。这些概念性的东西想必你一定很熟悉，但是你需要知道的是这些东西在什么场景用才是你需要学的，所以你需要在具体的工作中去学习这些知识就会学习得很快。还有一点就是理性和逻辑思维强，大学四年下来基础上是具备分析问题的能力，经常在书本中讲到的SWOT分析、杜邦分析模型都是可以用到我们的工作当中去。而且现在数据分析招聘一般规定的专业是计算机、统计学、经济学专业为主的。所以你的优势在，就不难找到你的第一份工作。
那你需要在哪些方面努力呢？你说你是应届毕业生，所以你需要一份项目经历或者比赛比如kaggle、阿里天池上有很多竞赛都可以参加，一开始会很难，什么都不懂，那就看别人的代码，自己一遍一遍敲出来，再去理解他为何这样写。慢慢坚持几个月，你的进步是很大的。
对于数据分析技能，可以去招聘网站上看企业需要什么，或者你看中哪家企业，就特别去准备这家企业，上面提到的sql语句也是很重要的，网上也有很多资源，随便一搜就出来了，特别是学完就要立马测试，及时巩固，不然到了面试会因为紧张而答不出来，对于python也不需要学的太深，一般的基础加上几个包就够了，在工作中也很少用上。Excel的话，只要知道一些函数公式怎么用，数据透视，图表就基本可以搞定面试了。
如果你有更多的疑问，可以来私信我，我可以分享我的经验和一些资料。
我是Datalker，数据科学爱好者，终身学习者，欢迎关注我，分享最新数据领域咨询。